根據為期三年的企業研究，關於職場 AI 的 5 個令人驚訝的真相

引言：超越炒作

關於生成式 AI 的頭條新聞層出不窮，每一則都承諾能在一夜之間徹底改變工作場所。從自動化複雜任務到釋放前所未有的創造力，公眾敘事描繪了一幅無縫、閃電般快速的技術接管圖景。但在大型企業的圍牆內，企業採用的真實故事遠比這複雜且微妙。

\ 為了超越軼事並了解實際情況，沃頓商學院和 GBK Collective 進行了一項全面的三年研究，詳細記錄在他們的「生成式 AI 快速進入企業」報告中。這項研究提供了一個有數據支持的視角，展示企業如何真正應對生成式 AI，包括衡量其影響、面對挑戰以及規劃未來。研究結果揭示了一個常常違反直覺的景象。

\ 本文將研究濃縮為當今 AI 工作狀態的五個最令人驚訝的真相。它們揭示了企業正在超越「探索」和「實驗」的初始階段，進入了一個負責任加速的新時代。在這個更成熟的階段，焦點已轉向實施、投資回報率和人才管理的艱難現實，暴露出戰略與執行、認知與現實以及野心與能力之間的關鍵差距。

高層視角比實際情況更樂觀

在制定 AI 戰略的高管和負責實施的中層管理者之間存在著顯著的認知差距。雖然高級領導（副總裁及以上）對公司的生成式 AI 推出壓倒性地樂觀，但一線經理對日常挑戰則更為謹慎和現實。

\ 數據揭示了觀點上的鮮明對比：

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• 採用速度：56% 的副總裁級別及更高領導者認為他們的組織採用生成式 AI 的速度「快得多」於競爭對手。只有 28% 的中層管理者持有這種程度的信心。
• 投資回報率（ROI）：雖然 81% 的高級管理人員認為他們的生成式 AI 投資具有正面回報，但這一數字在經理中降低到了 69%。在看待成功程度時，差距更大：45% 的副總裁認為 ROI「顯著正面」，相比之下只有 27% 的經理持相同看法。相反，經理更可能將回報視為僅「有些正面」（42% 對比副總裁的 36%）。

\ 戰略與執行之間的脫節通過另一項發現得到有力說明：中層管理者報告「為時過早」無法判斷其 AI 計劃是否有回報的可能性是副總裁的兩倍（16% 對比 8%）。當 C 級高管看到快速進展時，更接近實施摩擦的經理們則生活在更大的不確定性中，對地面上的真實複雜性有更清晰的認識。

企業要求 AI 技能但減少了培訓投資

隨著生成式 AI 從小眾工具轉變為核心業務功能，成功的主要障礙不再是技術，而是人力資本。報告指出，招募具有先進生成式 AI 技能的人才是近一半（49%）組織的首要挑戰。

\ 這裡存在一個重大矛盾：儘管迫切需要精通 AI 的勞動力，企業對員工培訓的投資卻在下降。研究發現，培訓投資同比降低了 8 個百分點，而領導者對培訓作為主要解決方案的信心降低了 14 個百分點。技能需求現在成為招聘中不可協商的部分。

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\ 這種向「購買而非建設」人才策略的轉變由另一個關鍵統計數據強化：認為需要「完全招聘新人才」以實現 AI 流暢性的決策者比例增加了 8 個百分點，達到了 14%。通過優先考慮招聘外部人才而非提升現有員工技能，企業可能會造成長期內部技能短缺，最終減緩 AI 使用轉化為可衡量 ROI 的速度。

隱藏的恐懼：生成式 AI 會讓我們技能下降嗎？

企業內部的普遍觀點是生成式 AI 是夥伴，而非替代品。絕大多數領導者（89%）同意這些工具能增強員工技能。然而，隨著 AI 更深入地融入日常工作，數據顯示一個新的重要擔憂正在浮現。

\ 研究首次揭示了對技能萎縮的廣泛恐懼；由於過度依賴技術導致基本能力逐漸下降。值得注意的是，43% 的領導者現在同意依賴生成式 AI 將導致員工核心能力下降。這指向了管理 AI 增強勞動力的新挑戰：確保效率提升不會以核心能力為代價。

\ 有趣的是，這種恐懼在高層最為明顯。中層管理者比副總裁以上領導者（-18 個百分點）更不可能相信生成式 AI 會導致技能下降。這表明高管們，由於遠離工具的日常應用，更擔心理論上的長期萎縮風險，而一線經理可能更專注於利用 AI 獲得即時生產力提升。

意外的落後者：行銷和管理部門落後

雖然 IT、法務和採購等職能部門正在迅速增長其生成式 AI 專業知識，但一些普遍預期會成為早期採用者的部門卻落後了。三年研究中確定的最令人驚訝的落後者是行銷/銷售部門，其次是管理部門。

\ 自 2023 年研究開始以來，行銷/銷售部門在採用方面一直落後於其他職能部門。最新報告揭示了一個動力逆轉的跡象：自稱在生成式 AI 方面為「專家」的行銷/銷售專業人士比例實際上比前一年降低了 6 個百分點。他們在這種下降趨勢中並非孤例；自稱為專家的管理專業人士比例也降低了 5 個百分點。

行銷部門的落後深深違反直覺。從內容創作和客戶分析到活動個人化，這些功能充滿了生成式 AI 的主要使用案例。這一趨勢表明，儘管潛力明顯，這些團隊可能在將 AI 工具整合到複雜的創意、戰略和面向客戶的工作流程中面臨重大挑戰。

小而靈活的企業在 ROI 競賽中勝出

認為更大的預算和資源能保證更快的 AI 成功的假設正受到挑戰。雖然現在近四分之三的公司報告其生成式 AI 計劃有正面 ROI，但較小、更靈活的公司實現這些回報的速度比大型競爭對手快得多。

\ 報告根據公司規模顯示了明確趨勢。中型（2.5 億-20 億）和較小（<2.5 億）公司報告 ROI 實現更快，而最大的「第一級」企業（20 億+）更可能報告「為時過早」無法確定結果。

原因不僅是大規模整合複雜。還因為較小的企業認為自己具有「更大的靈活性來改變工具和流程」。在快速發展的生成式 AI 世界中，能夠快速轉向、減少官僚實驗並在較小團隊中實施變革的能力正證明比純粹規模更具決定性優勢。

結論：負責任 AI 的時代

試探性 AI 實驗的時代正式結束。這項三年研究的發現清楚表明，我們已進入「負責任加速」的新階段，其中 ROI、實際整合和人為因素是最重要的指標。

\ 這個時代的關鍵挑戰不再是理論性的，而是切實可見的：領導者與實施者之間的認知差距、要求技能同時削減培訓的矛盾、新興的技能萎縮恐懼、關鍵部門的驚人落後以及小型企業的靈活性優勢。

\ 隨著這些工具嵌入每個工作流程，領導者面臨的關鍵問題不再是「這項技術能做什麼？」而是「我們如何建立一種能與之共同繁榮的文化、戰略和勞動力？」

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