【AI時代噩夢】公司引入AI後更累？77%員工極度崩潰調查揭企業「AI債」3大問題

CTgoodjobs' Editor

Published: 2025-10-06 14:30

Updated: 2025-10-06 14:30

人工智慧（AI）技術近年來發展迅速，已成為全球企業提升競爭力與工作效率的重要利器。許多公司積極引入各種AI工具，從自動化流程、資料分析，到智能客服和創意內容生成，範圍涵蓋廣泛。然而，隨著AI應用的普及與深化，專家開始警告，若企業在導入與運用AI時缺乏充分的規劃和完善的管理，可能會產生「AI債」（AI Debt）問題，帶來高昂且難以回收的成本，對企業的長遠發展形成隱憂。

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調查揭企業「AI債」3大問題

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「AI債」的概念類似於軟體開發中的技術債，指的是由於草率或不當部署新興自動化系統而積累的問題和隱形成本。美國財經媒體CNBC報導，知名科技公司Asana最新發布的《AI職場趨勢報告》（State of AI at Work）指出，全球有高達79%的企業擔心因急於導入AI系統而產生負面後果。該報告調查了來自美國、英國、澳大利亞、德國及日本等五國超過9000名知識工作者，數據顯示許多企業目前仍缺乏健全的基礎設施、監督機制與流程標準，無法有效保障人類員工與自主AI代理人（autonomous AI agents）的順暢協作。

自主AI代理人與傳統生成式AI（如ChatGPT或簡易自動回應系統）不同，是指能夠自主執行任務、主動發起行動並記錄過往經驗的AI系統。這類代理人例如OpenAI的Operator、Anthropic的Claude等，具備更高的智能與自動化能力，代表未來AI發展的潮流。但也因為功能複雜，若企業在導入時缺乏細緻規劃，很容易因系統錯誤、資料不準確或管理疏漏而引發嚴重問題。

Asana工作創新實驗室專家Mark Hoffman詳細說明，「AI債」涵蓋的範圍不只是財務成本，還包括時間的浪費、人力的重複投入和系統必要的修正改良。他指出，這些代價可能會以多種形式表現，如安全風險增加，資料品質不佳，AI代理人運作效率低下，甚至導致員工時間和資源被白白消耗。此外，管理層在應對AI科技變革時技能不足，也常使企業陷入困境。

更具體的例子是AI生成程式碼的錯誤頻發，造成軟體漏洞和系統不穩定，或者產出大量無用或無人採用的內容，這些都構成了不良的AI部署後果。此外，來自BetterUp Labs聯合史丹佛社群媒體實驗室的研究顯示，約有四成美國白領辦公室員工曾收到所謂的「工作垃圾」（workslop），即外表看似完整但缺乏實質價值、由AI生成的無用文件。這類文件處理起來費時費力，據統計，每位員工每月平均需額外花費近兩小時處理這些無效資料，折合成本約186美元，合計年產生約900萬美元的生產力損失。

這些數據凸顯出，企業投入AI技術必須慎重考量收效與風險之間的平衡。霍夫曼強調，雖然目前全球投入AI的資金規模龐大，但企業必須確保這些投資確實為組織創造價值，而非徒增隱性成本。

此外，Asana的報告還指出，隨著AI滲透率預計從2024年的52%躍升至2025年的70%，員工的數位疲勞（digital burnout）問題日益嚴重。預估2025年，約有84%的員工將感受數位疲乏，且有77%的員工表示工作負荷已達到難以承受的程度。Generation創始執行長Mona Mourshed分析指出，雖然企業積極推廣AI技術並鼓勵員工使用，但許多員工並未獲得足夠的培訓與實務指導，因而難以有效整合AI工具於日常工作中，造成工作效率未見提升，反而加深了挫折與壓力。

她進一步說明，企業在導入AI時，往往期望能「一夜之間」實現效率飛躍，盼望工作變得更快、更簡單且成本降低，但實際上若缺乏對工具適用場景的清晰了解與目標規劃，員工反而會因無法掌握預期成果而陷入困惑與無力感，這樣的情況只會惡化數位疲勞問題。她提醒，AI絕非萬靈丹，成功推動AI方案的過程絕比表面看起來困難，缺乏規劃的企業將面臨更多挑戰。

在實務操作層面，AI顧問公司Latent Space Advisory創辦人Henry Ajder也給出建議。他認為，企業應避免急於全面部署新AI系統，而應採用循序漸進、細緻試點的導入策略。從小規模測試、沙盤推演，再到正式大規模運行，逐步完善系統功能及相關作業規範，是降低錯誤及風險的關鍵。他強調，這包括充分的員工教育培訓、嚴謹的AI模型選型，與配套流程的完善規劃。否則，一旦AI出錯或系統故障，修復成本和使用難度都會急劇攀升，造成更大的負面影響。

總結來看，雖然人工智慧帶來巨大的潛力和前所未有的機會，但企業在追求創新同時，也必須謹慎面對導入AI技術的複雜挑戰。從基礎設施建設、數據品質管控、員工訓練，到制度監管與風險管理，每個環節都需精心布局與持續優化。唯有如此，企業才能真正避開「AI債」的陷阱，讓AI成為推動生產力與創新的有力工具，而非增加負擔的隱形枷鎖。

在未來，隨著AI技術不斷突破，相關的運用規範與管理標準也需隨之完善。企業、員工與技術供應商必須共同努力，保持合理期待、持續精進應用方式，才能實現AI帶來的長遠利益，打造更智慧、更高效的工作環境。

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