AI 生產力悖論」對企業而言是一項嚴峻的挑戰：儘管在人工智慧技術上投入大量資金，但許多企業卻無法達到預期的生產力回報。這個在 2025 年春天觀察到的現象，讓人回想起經濟學家 Robert Solow 在 1980 年代就電腦所發現的悖論：「我們到處都看得到電腦，唯獨在生產力統計上看不到」。

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要克服這個悖論，關鍵不在於（僅在於）人機合作，而是要徹底了解要採用的 AI 系統，以及實施這些系統的組織環境。

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悖論的成因

1.不加區分地執行

許多組織在實施 AI 解決方案時，並未適當評估其如何融入現有的工作流程。根據麥肯錫 2025 年的一項調查，67% 的公司表示至少有一項 AI 計畫引進了無法預見的複雜問題，降低了整體生產力。公司傾向於優化個別任務，而不考慮對更廣泛系統的影響。

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2.實施差距

新技術的引進與效益的實現之間會有自然的延遲。對於人工智能等通用技術而言尤其如此。正如麻省理工學院和芝加哥大學的研究顯示，人工智能需要許多「互補共同發明」- 流程重新設計、新技能和文化變革- 才能充分發揮其潛力。

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3.組織不成熟

麥肯錫 2025 年的一份報告指出，雖然 92% 的公司計畫在未來三年內增加對人工智慧的投資，但只有 1% 的組織將其人工智慧實作定義為「成熟」，也就是完全整合到工作流程中，並帶來實質的商業成果。

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克服矛盾的策略

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1.通過前的策略性評估

在實施任何 AI 解決方案之前，組織應進行全面評估，以回答基本問題：

• 這項技術能解決哪些特定的業務問題？
• 它將如何整合至現有的工作流程？
• 需要哪些組織變革來支援？
• 實施的潛在負面影響是什麼？

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2.瞭解組織背景

人工智能的成效很大程度上取決於實施該技術的組織文化和結構。根據蓋洛普 2024 年的研究，在表示組織已傳達清楚的人工智能整合策略的員工中，87% 的人認為人工智能將對他們的生產力和效率產生非常正面的影響。透明度和溝通是關鍵。

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3.能力映射

成功的組織會仔細分析人類判斷與 AI 處理對哪些方面的工作有利，而不是將技術上可行的所有工作自動化。這種方法需要徹底了解 AI 的能力以及組織內獨特的人力技能。

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4.重新設計工作流程

人工智能的成功實施通常需要重新配置流程，而非簡單地以自動化取代人類工作。公司必須願意徹底重新思考工作方式，而不是將 AI 疊加在現有流程上。

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5.適應性指標

AI 的成功不僅要以效率提升來衡量，也要以團隊如何有效適應新的 AI 能力來衡量。各組織應該制定同時評估技術成果與人類採用程度的指標。

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人工智能成熟度的新模式

在 2025 年，組織需要一個新的架構來評估 AI 成熟度 - 一個以整合為優先，而非以實作為優先的架構。問題不再是「我們自動化了多少？」，而是「我們透過自動化有效提升組織能力的程度如何？

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這代表著我們對技術與生產力之間關係的概念有了深刻的改變。最有效率的組織會遵循一個多步驟的流程：

1. 規劃與工具選擇：制定策略計畫，清楚辨識最適當的商業目標和 AI 技術。
2. 資料與基礎架構準備：確保現有系統與資料已準備就緒，可支援 AI 計畫。
3. 文化結盟：透過訓練、透明的溝通和變革管理，創造一個支持採用 AI 的環境。
4. 分階段實施：逐步導入 AI 解決方案，仔細監控其影響，並根據結果調整方法。
5. 持續評估：定期衡量技術成果以及對更廣泛組織的影響。

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總結

人工智慧生產力悖論」並不是放慢採用人工智慧的理由，而是邀請我們以更深思熟慮的方式採用人工智慧。克服這個悖論的關鍵在於徹底瞭解打算導入的 AI 系統，並分析使用這些系統的組織環境。

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成功整合人工智慧的組織不僅著重於技術，也著重於這項技術如何融入其特定的組織生態系統。他們在採用前會仔細評估其優點與潛在缺點，妥善準備基礎架構與文化，並實施有效的變革管理策略。

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來源

1. 麻省理工數位經濟計畫 -https://ide.mit.edu/sites/default/files/publications/IDE%20Research%20Brief_v0118.pdf
2. 麥肯錫公司 -https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
3. Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. -https://www.nber.org/papers/w24001
4. Gallup 工作場所 -https://www.gallup.com/workplace/652727/strategy-fail-without-culture-supports.aspx
5. 普華永道 -https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
6. 指數檢視 -https://www.exponentialview.co/p/ais-productivity-paradox-how-it-might
7. KPMG -https://kpmg.com/us/en/articles/2024/ai-ready-corporate-culture.html
8. MIT Sloan Management Review -https://sloanreview.mit.edu/article/unpacking-the-ai-productivity-paradox/