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同樣用 AI,為何有人變超人、有人無感?安永:使用者分 4 種,表現截然不同

2025-09-29 經理人用戶成長中心 支琬清
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你是否曾好奇,為何有些同事或團隊,用了生成式 AI 彷彿擁有了超能力,工作效率大幅提升,而自己卻仍在摸索,甚至覺得 AI 帶來的效果有限?

安永旗下的顧問服務公司 Lane4 最新的研究 Performance reimagined 顯示,在 AI 的輔助下,一般使用者每周可節省 6 個小時,而頂尖的「AI 轉型者」每周平均能省下 11 小時的工作時間。

延伸閱讀:導入 AI 卻沒帶來效率?調查揭員工花 2 小時處理每份「工作垃圾」

效益天差地遠!使用生成式 AI 的 4 種職場類型

根據安永的研究,透過使用模式、信心水準與績效成果,可以將生成式 AI 使用者分為 4 種類型。

AI 懷疑者 (The Sceptic):「試過,但好像不太實用...」

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這群人屬於低使用率、低效益、低信任度的使用者。他們可能曾經嘗試過生成式 AI,但因為覺得效果不佳、回答不可靠,而視為可有可無的工具,甚至抱持懷疑態度。

這類型使用者平均每周僅能省下 4 小時,且只有 27% 的人認為生成式 AI 提升了工作績效,僅有 5% 的人對工作流程做過大幅調整或徹底重新規畫。

AI 探索者 (The Explorer):「好奇,但用法還在摸索中...」

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他們對生成式 AI 充滿好奇心,但使用方式不穩定,沒有形成固定的習慣。這群人雖然會嘗試應用生成式 AI,但通常是個人化的零星嘗試,團隊內部缺乏共同的使用規範。

雖然有高達 60% 的探索者認為生成式 AI 提升了工作績效,但每周平均節省的時間有限,約為 6 小時。此外,只有 23% 的人對工作流程做過大幅調整或徹底重新規畫。

AI 擴展者 (The Scaler):「好用!已經是我的得力助手了!」

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他們是生成式 AI 的自信使用者,已從中獲得明顯的效益。他們頻繁使用生成式 AI,並將其整合到部分工作流程中,例如編寫內容、進行研究或分析資料。這群人不僅會主動學習相關技巧,也會在團隊內分享經驗,使得生成式 AI 應用得以從小規模開始擴展。

報告指出,高達 85% 的擴展者認為生成式 AI 提升了工作績效,平均每周節省 8 小時。

AI 轉型者 (The Transformer):「它不是工具,是我的超級隊友!」

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他們屬於高強度、高影響力的使用者,將生成式 AI 深度整合到日常工作中,甚至為這項技術重新設計了工作方法。對他們來說,生成式 AI 不僅僅是一個工具,更是一個「超級隊友」或「思考夥伴」,能夠協力工作、放大創造力與潛能。

這類型的團隊會養成共享提示詞(prompt)、共同實驗、並將生成式 AI 內化為團隊協作常態的文化。令人驚豔的是,有 98% 的 AI 轉型者認為生成式 AI 顯著提升績效,每周平均省下高達 11 小時的工作時間,且其中 73% 的人對工作流程做過大幅調整或徹底重新規畫。

成為「AI 轉型者」的 5 大關鍵驅動力

安永研究進一步指出,「AI 轉型者」之所以能脫穎而出,並非偶然,而是因為他們背後有 5 大不可或缺的關鍵。這些關鍵並不是單純的技術因素,而是互相關聯、強化的組織能力。

1. 具備 AI 洞察的領導者

成功的領導者不只是贊助生成式 AI,他們會親自使用、以身作則,並將生成式 AI 的願景與公司的商業策略緊密結合。

報告顯示,在 AI 轉型者的組織中,有高達 53% 的員工認同他們的領導者具備 AI 洞察能力,而這一比例在 AI 懷疑者的組織中僅有 20%。

2. 開放的團隊合作

AI 轉型者將生成式 AI 視為一項「團隊合作」,他們會共同學習、實驗,甚至與外部夥伴合作,共同設計以生成式 AI 為核心的工作流程。研究發現,有 98% 的 AI 轉型者會以團隊形式進行生成式 AI 實驗,而 AI 懷疑者中僅有 39% 這樣做。

將生成式 AI 應用內化為團隊規範的組織,員工每周能多省下 7 小時,並有 70% 的人表示績效有所提升。

3. 持續學習

相較於傳統的一次性訓練課程,最有效的學習是具吸引力且針對不同角色量身打造的。AI 轉型者會投資於持續性、與職務相關且具吸引力的學習計畫。

報告指出,95% 的 AI 轉型者認為公司的生成式 AI 訓練有效,但在 AI 懷疑者中僅有 12% 認同。這些學習計畫從基礎的 AI 素養到進階應用,確保所有員工都能掌握有效利用生成式 AI 的技巧。

4. 適應性文化

組織文化是生成式 AI 轉型的加速器,AI 轉型者的組織文化鼓勵好奇心、實驗、承擔風險與創新,並同時給予急迫感與信任。

數據顯示,99% 的 AI 轉型者形容組織文化是「創新」的,而 AI 懷疑者中僅有 32% 這麼認為。

延伸閱讀:組織被「恐懼」綁架了!麥肯錫揭:85% 高階主管的共同難題

5. 策略性整合

對 AI 轉型者而言,生成式 AI 不是技術部門的工具,而是被視為驅動成長與效率的關鍵。他們會將生成式 AI 深度嵌入企業策略、營運模式與關鍵績效指標(KPIs)中,並專注於少數能帶來高影響力與可衡量價值的應用場景。

這類型的組織董事們,有 85% 認為生成式 AI 創造了新產品或服務;而在 AI 懷疑者中,完全沒有高層這麼認為。


生成式 AI 的成功採用並非單純的技術部署,而是涉及領導力、團隊協作、持續學習、組織文化及策略整合的企業轉型。

安永報告明確指出,如果企業無法解決這些「人」與「組織」層面的挑戰,便會面臨「雙速勞動結構」(two-speed workforce)的風險,組織內會同時存在 2 種不同發展速度和薪酬待遇的員工群體:一類是被生成式 AI 賦能、持續成長的員工,另一類則是因缺乏支持與習慣養成,而逐漸落後的員工。

因此無論企業處於哪一個階段,都應將重心從「是否採用生成式 AI」轉向「如何成功轉型」,才能在這場快速變革的浪潮中,充分釋放生成式 AI 的潛力。

資料來源:Performance reimagined;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:支琬清

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別再當救火隊長!掌握交辦與追蹤 6 技巧,拒絕「自己做到死」、讓部屬自動交出好成果

2026-05-25 整理‧撰文 / 陳清稱
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部門會議上,業務經理交辦了一項工作給部屬,部屬問:「這項工作什麼時候要完成?」經理答:「愈快愈好!」多數主管對於工作期限該如何制定,經常只是隨口敷衍部屬,事前既沒有自行評估設想,過程中也不曾追蹤詢問提供協助,結果當然不如預期。

主管該如何精確估算部屬工作所需時間?《一定做得到的效率工作法》作者吉山勇樹提出制定工作期限的 3 項要領:

延伸閱讀:派任務給部屬,多久追蹤一次才好?一張圖,秒懂優秀主管的領導哲學

主管交辦工作前,3 原則估算完成時間

首先,主管可根據過去經驗推算,預估完成類似工作所需時間;若是遇上沒有相關經驗時,可以詢問有經驗者的意見,判斷可能需要的時間。

其次,判斷該項工作時間是可變動的,還是固定的。判斷的標準在於,事先確認有哪些可運用的資源(人力、物力、財力),比如說,有些工作可藉由追加人手或外包,來縮短工作時間,但也有些工作完全無法假手他人,則需安排更多時間,確定能夠及時達成目標。

最後,每項工作都要預留緩衝時間,以因應臨時的變化,若是共事的成員或利害關係人比較多的工作,必須保留更多緩衝時間,讓負責的部屬有時間進行溝通,加強團隊合作。主管了解完成一件工作需要花多久的時間,就可避免對部屬提出不可能的要求,或是制定出過於鬆散的完成期限。

主管交辦工作後,3 技巧追蹤工作進度

在設定部屬完成工作的時間後,主管可運用以下 3 項技巧,設定工作期限,有效追蹤進度。

1.一天一次、一周一次,定期溝通:《交辦的技術》作者小倉廣建議,可採取「一天一次、一周一次」定期溝通模式。一天一次追蹤時,可由部屬主動提出日報表與團隊分享,避免一天到晚追問,造成雙方關係緊張;等到一周一次的定期面談時,再與部屬進行一對一深入討論。

2.把大任務拆成小任務,設立中程期限: 遇到龐雜的大任務時,主管必須帶領部屬將大任務分解成幾項小任務,從旁提點部屬簡化複雜工作的技巧。例如,將業務流程大任務分解成整理業務、製作業務流程圖、編寫公式化手冊等小型任務,再針對各項小任務設定完成期限。

3.依照部屬的能力與成熟度,決定討論工作的方式: 對於能力成熟的部屬,採取放任形式;對於能力尚未成熟的部屬,從旁給予強烈的指示;對於有能力但動力不足的部屬,則要加強精神上的鼓舞;對於有熱忱卻能力不足的部屬,就必須多給予工作上的指示。

延伸閱讀:交辦工作要衡量員工抗壓性!心理學研究:視情況調整管理方式,才能真正提高效率

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