職場新鮮誌

作者／李佳樺 圖片來源: cheers團隊製作

如果ChatGPT讓我們「想做什麼，就做什麼」，我們想清楚自己要做什麼、如何做了嗎？

這一年，全人類都已經見識到ChatGPT的厲害，它幾乎能參與所有白領工作者的任務，只要輸入幾句話，程式碼、圖片、文案、企劃等都能在彈指間完成，機器聽命行事變得前所未有的簡單快速。ChatGPT世代，真的如同OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）所言，是「人類歷史上最幸運的一代」嗎？

現況：企業多以單一部門試驗為主

根據麥肯錫2023年8月的報告《Generative AI’s breakout year》（生成式AI爆發年）指出，有6成的組織都曾在工作中使用生成式AI。然而過半數（55％）皆限縮在單一部門，2個部門都使用的比例降至31％、3個部門16％，4個部門以上更僅有6％，且與前兩年數據比較，並無明顯成長，可見企業並沒有因為ChatGPT橫空出世，就開始廣泛使用AI。

然而，ChatGPT確實讓AI走進非科技業工作者的視野。台灣人工智慧學校校務長蔡明順觀察，自2017年開始輔導企業應用AI至今，前來接觸的經理人以科技業居多，現在則越來越多元，有法律人、行銷人，也有產品設計人，他發現更多知識工作者的神經緊張了起來。

但在落地應用上，台灣企業仍在早期階段，2023年《Cheers》在兩千大企業人資長大調查中發現，高達8成企業尚處於觀望或未關注其發展，僅有1.6％的企業已透過AI導入，減少人力；18％正在進行試驗或推廣。顯見尚有許多現實面需要考量。

「金融機構是最不適合在AI時代生存的行業。」國泰金控總經理李長庚指出，金融業受法規監管嚴格，必須使用已被驗證的技術，腳步自然緩慢；許多追求穩定的大型科技製造業如Moxa四零四科技也制定相關規範，限制ChatGPT在與產品高度相關的研發部門運用，例如要連公司VPN才能存取的資料，就不能輸入在ChatGPT的聊天視窗中。

觀察目前各產業AI應用現狀，生成式AI應用最多集中於三個面向：人資、客服、行政。

例如台積電、聯發科開發專屬AI人資聊天機器人，緯創發展AI面試、離職預測；宏碁資訊透過AI打造知識管理平台，讓串聯、檢索文件更容易；國泰開發自有智能客服，提供部門75％的量能，然而人力客服進線量並未減少，原因在於人工可處理更為複雜的問題，或針對長者、身心障礙者提供服務，是人機協作順暢的案例。

蔡明順分析AI早期採用者的動機大致分為三類：（1）組織規模大有自動化需求、（2）面臨國際競爭、（3）供應鏈要求，都可以發現大部分的應用集中在「對內」降低工作量、削減成本，而非用於創造新服務、產品或商業模式等與利潤直接相關的業務中。

相反的，AI高效能組織（麥肯錫定義：2022年至少20％税前利潤歸因於使用AI的企業）將AI用於「創造商業價值」的比例是其他企業兩倍。兩相對照下，多數台企善用AI的能耐還有一大段路要走。

雖然有人跑得快、有人慢慢走，但企業遲早會走進全面使用AI的時區，領導者如何打造人機協作的職場？

組織面對AI：人性是關鍵

就像用人要了解優劣一樣，應用AI前，也要先理解其能力與局限。哈佛大學與BCG波士頓管理顧問公司合作，研究其顧問與ChatGPT協作的成效，發現有使用AI的組別，效率平均成長25％、品質成長40％，然而在部分任務上，使用AI的錯誤率卻很高，竟達19％。

論文指出，AI並非全能，在每個領域的表現都不同，亦即在能力範圍內的任務，可為工作者帶來效益；超出能力範圍的工作，例如需要同理心、判斷情緒的複雜問題，則容易誤導員工，反而幫倒忙。下一步如何優化、用對AI至關重要。

研究中提出兩種適配方式值得參考。第一種是半人馬（Centaurs），辨認出AI擅長的部分，並定位出明確的角色分工，例如顧問製作簡報，用AI進行數據分析、生成報告初稿，最後再自行彙整、分析；第二種是半機器人（Cyborgs），顧問與AI的界線較模糊，整合更深度。例如顧問進行市場研究，AI即時給予建議與分析，顧問依此調整策略與方向，兩者共同完成任務。

當員工開始試驗AI，如何創造效益是管理者的新任務。

「如果你沒有考慮到員工是害怕改變的，轉型很容易失敗。」IBM在人資部門導入許多AI應用，例如內部職位媒合、專案人選自動推薦機制等，IBM台灣人資長李欣翰指出，當時在試驗的階段，就考慮到目標要隨時因應試驗結果機動調整，將原本一年一次的考績，改為一季一次，讓員工不需要在面臨變動時，還要遵照年初不同時空背景訂定的KPI，進而加速轉型。

AmazingTalker是少數超過4個部門都有使用AI的企業代表之一，他們已經做到將執行的時間成本大幅下降，且人力縮減20％以上。下一步，執行長暨創辦人趙捷平思考的是如何重構部門與階層，提升每位員工解決問題的能力，讓AI協作發揮最大效益。

他一改過去以功能為部門分界的思維，把設計部、工程部、內容部打散，每個部門裡都有設計師、工程師和產品負責人，消除專業間的知識落差，提升全局觀。同時，他將主管制改為教練制，教練的OKR中比起流量、業績，更看重是否幫助組員成長，以此輔助同仁發現問題、解決問題。趙捷平觀察，目前約有3成員工掌握高層次思考力。

個人面對AI：3族群的不同思考

面對AI在職場掀起的驚濤駭浪，個人又該如何建立正確心態站上浪尖？職場上大致可分為3大族群：抗拒族、猶豫族、上手族。

1,抗拒族：這群人害怕使用AI，更擔心被取代，要破除此焦慮，就要以技能為單位分析工作。Linkedin將工作分為3種不同與AI互動的關係：「被AI增強」（Augmented by GAI）、「被AI顛覆」（Disrupted by GAI）以及「與AI隔絕」（Insulated from GAI）。

「被AI增強」的工作，指的是AI能取代工作中繁瑣、重複但耗時的低價值工作，讓人專注於較難被取代的高價值任務。

例如人資使用AI後不需看上千份履歷，而是由AI挑選出合適者、面試篩選，人資只要做最後決策，並透過說服技巧邀請人才加入；數據分析師可使用AI清整資料，自己專注分析與解釋。

「被AI顛覆」的工作，指的是工作中大部分的技能都會被取代，需要以更高的創意與技能重組來因應，例如翻譯工作，AI可做得比人類有效率，人可以轉換為專門審核AI翻譯，或是專注於特定領域的翻譯，例如法律或醫療。

「與AI隔絕」的工作，指技能屬於AI無法做到的，藍領工作者多屬於這類，例如農夫、水電工；或需要與人互動、處理情緒的工作，如保母、護理人員。
先了解自己屬於哪個區塊，與AI的互動關係為何，而非困在AI取代人類的單一思維陷阱中，才能轉出職涯新方向。

2. 猶豫族：這類工作者了解如何運用AI提升生產力，但擔心沒有獲得相應的金錢報酬，或變相遭主管增加工作量，而猶豫是否要大幅度在工作中使用。

臺師大科技應用與人力資源發展學系副教授孫弘岳過去有15年以上的金融業經驗，目前協助多家企業導入AI面試。他觀察這種猶豫心態，在科技變化浪潮下，一直沒變過。

「想想30年前爸媽8小時能完成的事情，跟你現在用電腦8小時能做完的事差了多少倍，但我們的薪資卻凍漲，」孫弘岳說出箇中矛盾的心情。

不過， 與其算計付出的回報，更應該思考創新的價值，因為錢潮還是往創造「別人做不到」的方向流，當中蘊藏著新的高報酬機會點，與其觀望，不如成為先行者。

3. 上手族：這群人對AI協作已經駕輕就熟，時間成本大幅下降，多出許多可利用的時間與精力。然而許多人都滿足於現狀，認為既然AI讓自己3天就能完成一周的工作量，另外2天是否就不用工作了？

宏碁全球人資長林弘道提醒，若抱持此心態，按照AI發展的速度，過不久，很可能你連上班一天的機會都沒有。

以宏碁人資部門為例，如果原本的招募團隊有4個人，加入AI後，一個人就能做完撰寫職務說明、篩選履歷這些工作，剩下那位最會與AI協作的人資就能保證不會被淘汰嗎？林弘道表示：「只是淘汰得比較慢而已。」唯一的生存之道是不斷強化自己，追求更高層次的技能，例如設計新的員工體驗、提出人力策略等。

生成式AI開啟的新賽局，並不是你死我活的零和遊戲，改變習慣與思維，找到優勢所在、創造價值的人，就有機會玩得更久。