新商業學校企業學習趨勢白皮書：51.2% 的決策者說 AI 落地關鍵在主管，卻只有 6.0% 把學習資源投在主管身上

台灣企業的 AI 導入已經全面鋪開，《新商業學校》2026 企業學習趨勢調查回收 886 位管理決策者的有效樣本後發現，超過一半的企業，AI 的改善仍停留在員工個人層級。這份調查同時指向一個矛盾：多數決策者都知道關鍵在哪，卻幾乎沒有人把資源投在那裡。

每兩位決策者，就有一位還卡在個人層級

886 位受訪的管理決策者中，有 26.3% 坦言 AI 至今沒有為公司帶來明確改善。
而在確實感受到改善的 653 位決策者裡，數字又被切成幾乎對半的兩半——45.6% 表示改善已經出現在團隊、跨部門甚至全公司層級，稱他們為「先進者」；另外 54.4% 則表示，改善仍停在員工個人層級：某些同事用得很不錯，但沒有擴散出去，稱為「追隨者」。
這個五五波的切分，本身就是答案的一部分。說明了 AI 落地的關卡已經換了位置——不再是「員工要不要學」，而是「組織怎麼把個別的好用法變成集體的能力」，多數企業卡在後面這一關。

差距最大的一塊，是「你算不算得出來」

如果只能挑一個指標來判斷企業走到哪，答案是衡量機制。
先進者有 69.5% 已經建立 AI 成效衡量機制，追隨者只有 27.9%，差距 41.6 個百分點——這是調查中所有指標裡差距最懸殊的一項，遠大於降低營運成本（24.8pp）、帶來額外營收（9.5pp）與算得出 ROI（8.8pp）三項的落差。
更值得注意的是整體現況：不分先進者或追隨者，61.9% 的企業連一套 AI 成效衡量機制都沒有。就算有測量，60.6% 也只算得出節省了多少工時，只有 9.5% 能算出 AI 帶來的額外營收。

工時和營收是兩種不同性質的證據。前者證明「事情變快了」，後者才證明「生意變好了」。當一家公司只能提出前者，AI 在內部就永遠只是效率工具，很難升格成需要持續投資的戰略項目——因為沒有人能回答「再投一筆錢，會換回什麼」。
對追隨者來說，從「不能衡量」走到「可以衡量」，是接下來最該補上的第一塊。它決定的不只是這一筆投入划不划算，而是後續每一筆投入能不能被檢驗、被改進。

走到前面的企業，煩惱不會消失，只會換一個

值得先說清楚的是：先進者不是沒有困難，是困難升級了。
追隨者最卡的三件事依序是資源不足（18.7%）、流程與工作方式難以調整（17.4%）、人才能力落差大（16.1%）——集中在「啟動」這個階段。資源不足往往不是真的沒錢，而是還沒有一個夠具體的場景，讓資源有地方投。這時候的好起手式，是先找到一個範圍夠小、能快速看見成果的專案切入。
先進者最卡的則是人才能力落差大（19.8%）、流程與工作方式難以調整（17.3%），以及一個追隨者還沒遇到的新問題：治理風險與成效衡量（14.8%）。這是「規模化」階段才會浮現的煩惱。
兩組人有一個共同卡點：流程與工作方式難以調整，比例幾乎一樣（17.4% vs 17.3%）。這意味著流程重整的難題不會因為做得比較久就自動解決，它從頭到尾都在。
而人才落差之所以在先進者這邊反而更嚴重，原因不難理解：當組織開始要求人機協作交出成果，員工之間原本被個人努力掩蓋的能力差距就會攤在檯面上。這時要做的不是找出誰跟不上，而是系統性的 upskill，把全公司的 AI 能力拉到同一條水平線。

最關鍵的矛盾：知道答案，卻沒有投資在答案上

這份調查裡最值得管理者停下來看的，是這組數字的對照。
51.2% 的決策者認為，「管理層明確定調」是推動 AI 落地最關鍵的啟動條件，這是所有選項中比例最高的一項；但只有 6.0% 的企業把「主管帶隊推進」列為 AI 學習重心，這是所有選項中比例最低的一項。
同一群人，一手指出關鍵在管理層，另一手把學習資源投向別的地方。
這個落差不是疏忽，而是慣性。企業做 AI 培訓時，最直覺的設計是「讓最多人學會用工具」，因為人數好算、覆蓋率好報。但主管在組織裡握有的是另外三種東西：流程決策權、資源調度權、成效問責權。這三件事沒有一件能靠員工端的工具訓練解決。
呼應這個落差的還有另外兩個數字：超過半數的決策者表示，公司裡既沒有 AI 成效衡量機制，也沒有書面化的 AI 使用規範。
衡量機制、使用規範、流程調整，這三件事都不是員工能自己完成的，它們全都需要有人拍板。當管理角色本該握有的權力，還沒有被轉譯成對應的管理成果與新素養，AI 就只能停在個人層級。
因為在組織裡，沒有人被授權去改的東西，就不會被改。

學習行為的分岔：從「學會用」到「用出成果」

兩群人的差異也反映在他們怎麼學。
先進者更重視場景專案實作（36.7% vs 23.9%）與流程標準化，追隨者仍以基礎能力與單點任務效率為主。學習方式上，先進者更常透過內部社群與自學資源交流（53.6% vs 43.9%），也更願意引入顧問陪跑（19.8% vs 13.0%）。
企業內訓則是兩邊都高、差距最小的一項（60.8% vs 58.7%，僅差 2.1pp）——它是共同的基礎建設，差別不在做不做，而在內容設計成什麼。
最能說明問題的是唯一一項反向指標：把「單點任務效率」列為學習重心的，追隨者有 31.3%，先進者只有 19.0%，追隨者反而高出 12.3 個百分點。
這一項的反轉，等於把整份調查的結論濃縮成一句話：把 AI 學習的重心放在單點任務效率上，是停留在個人層級的企業最常見的做法。
這不是說單點效率沒有價值——它是必要的起點，也是最容易讓組織第一次感覺到 AI 有用的環節。但它同時也是最容易停下來的地方。因為當每個人都把手上的活做快了，卻沒有人被要求去改流程、定規範、算成效，效率就只會停在個人身上。
兩群人的起點與處境本來就不同，沒有好壞之分。但先進者已經試出來的路徑，值得追隨者參考。

該如何啟動下一步：三個解方

如何在 AI 組織化上往前一步，是企業經理人接下來最該面對的問題。新商業學校從調查結果出發，提出三個解方。
一、場景優先：先選對方向
企業 AI 轉型卡關，往往是因為一次開太多專案。應該以終為始：現在該優先降低成本、增加生產力，還是用 AI 建立新的競爭力拓展商機？這個選擇決定資源怎麼投——兩種類型背後需要的培訓模式與專業資源完全不同。
先定調轉型方向，再分階段設計學習路徑、鎖定明確產出，最後引入專業陪跑排除卡點。以一家製造業集團的資訊公司為例，高層明確定調新機會為優先項目，由顧問陪伴釐清「用 AI 做出可落地的產品原型」，運用工作坊、小組診斷、實作發表階段推進，集中火力，一個月就跑出產品原型。
二、主管進化：主管要會用，更要敢示範、懂新管理
AI 導入涉及團隊工作方法的轉型，必須由主管發動。但主管要一邊打仗帶業績，還要一面重塑組織流程，很難兼顧。
做法是先盤點主管在落地流程中真正的管理卡點，再設計主管專屬的培訓內容，為主管 upskill，示範人機協作、把新流程跑通，變成團隊可以複製的方法。
**三、設計擴散：好成果要被設計，才能變成組織資產
**個人會用 AI，不會自動變成組織資產。而且規模越大，阻力就越不是技術工具，而是各自摸索、彼此不知道對方做到哪裡的整合問題。
先盤點出值得被看見的做法，再量身規劃案例共享或成果發表，最後讓它沉澱成日常習慣，而非單點活動。擴散機制可以是團隊案例共享、跨部門共學會，也可以是集團規模的共同成果發表。核心邏輯一致：先讓成果被看見，同仁才知道彼此做到哪裡，也看得見高層真正支持。

本文摘自《新商業學校》發布的《2026 企業學習趨勢白皮書：AI 如何從個人技能，長成組織能力》。該報告由經理人月刊與數位時代共同調查，回收 886 份企業管理決策者有效樣本。