有關人工智慧的爭論往往會在極端觀點之間分化：有些人認為人類的工作將完全自動化，有些人則認為人工智慧只是另一種被高估的技術，實際影響有限。然而，在數百個組織中實施人工智慧解決方案的經驗，卻揭示了一個更微妙且更有前景的現實。

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最近的一項研究指出，「當組織以深思熟慮的方式重新設計工作，以發揮人類與機器的互補優勢時，最重要的價值便會浮現」。

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透過這篇文章，我們希望您了解最具創新力的組織如何創造超越傳統方法的人機團隊，並分享基於實際執行而非理論可能性的實用策略。

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超越自動化：增強的新範例

傳統的技術實作通常著重於自動化 - 識別目前由人類執行的任務，並將其轉移給機器。雖然這種方法可以提高效率，但卻無法發揮人工智能的變革潛力。

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相反，能力增強模式提出了一種根本不同的方法。它不是問「什麼工作可以被機器取代？」，而是問「我們如何重新設計工作，以利用人類和機器的獨特能力？

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許多組織都有類似的經驗：他們起初將人工智能視為降低成本的自動化工具，取得了正面但有限的成果。當他們轉而思考能力提升，也就是人工智慧如何提升分析師的能力，而非取代他們時，他們發現影響力成倍增加。

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人與機械的互補力量

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有效的人機團隊能發揮各自獨特的能力：

機器的優勢

• 快速處理大量資訊
• 識別複雜資料集的模式
• 堅定不移地執行重複性工作
• 連續工作而不疲累的能力
• 對之前所有的互動保持完美記憶

人類優勢

• 應用情境理解與判斷
• 處理含糊不清的情況和例外
• 創意與橫向思考
• 建立情感連結與信任
• 考慮多方利害關係人的道德決策

許多公司的轉捩點來自於他們不再將人工智慧系統視為單純的工具，而開始將其視為具有特定優勢與限制的團隊成員。這種改變徹底改變了他們設計工作流程的方式。

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人機合作的五種模式

根據不同領域的實施經驗，我們可以找出五種有效的人機協作模式：

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1.分流模式

在這種方法中，人工智慧系統處理例行案件，並將複雜或特殊的情況交給人類專家處理。

如何運作：

• AI 會根據複雜性、緊急性和其他因素評估收到的工作
• 自動處理標準案例
• 複雜個案會轉介給適當的人力專家
• 系統從人為的異常處理中學習，持續改善路由選擇

實施鑰匙：

• 有明確標準區分例行案件與較複雜的案件
• 透明的信心分數可顯示 AI 的不確定性
• 可將完整的情境轉移給人工操作員，讓交接過程更順暢
• 有助於系統從人類決策中學習的回饋迴圈

2.探索-驗證模型

人工智慧會產生潛在的解決方案或方法，並由人類進行評估、完善和核准。

如何運作：

• 機器會探索廣泛的解決方案空間，以找出最有前途的選項
• 人類會檢視最重要的建議，運用判斷和經驗
• 人為回饋訓練系統，使其更符合品質標準
• 最後決定結合機器探索與人為判斷

3.教練模式

人工智慧系統為執行複雜任務的人類提供即時指導，透過情境建議改善表現。

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如何運作：

• 人類仍是進行工作的主要行動者
• AI 觀察情境並提供「適時」指示
• 系統會根據個人能力等級調整建議
• 持續學習根據結果改進教練工作

4.批判模式

人類執行創意或判斷密集的工作，而人工智慧系統則檢視結果以找出潛在的改善或問題。

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如何運作：

• 人類利用自己的技能和創意創造出最初的工作產品
• AI 系統根據各種品質維度分析輸出
• 機器回饋可強調潛在的改進或問題
• 人類透過結合回饋做出最終決策

5.學徒模式

人工智慧系統透過觀察人類專家來學習，當人類走向監督和例外管理時，人工智慧系統會逐漸承擔更多的責任。

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如何運作：

• 人類專家最初執行任務時，人工智能會觀察
• 系統開始根據學習到的模式提供建議
• 人工智能漸漸處理較簡單的個案，並由人工審核
• 隨著時間的推移，人類的角色演變為例外管理和監督

成功人機團隊的文化基礎

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技術的實施只是等式的一半。建立有效的人機團隊也需要文化上的適應：

重新定義能力

在擁有人工智慧的組織中，能力越來越多地包括知道如何與智慧系統有效合作，而不僅僅是領域知識。

在最先進的組織中，表現最優秀的人不再只是那些擁有最深入技術技能的人，而是那些掌握了與人工智慧系統合作的藝術，知道何時該依賴機器建議，何時該忽略建議的人。

建立足夠的信任

有效的合作需要有分寸的信任，而不是盲目相信人工智慧的建議或抱持不屑一顾的懷疑態度。最成功的組織會採用結構化的方法來建立信任：

• IA 系統效能的透明監控
• 清楚溝通建議的可信度
• 慶祝機器與人類對成就的貢獻
• 公開討論系統限制與故障模式

績效管理的演進

傳統的績效指標往往無法捕捉有效人機協作的價值。領先的組織正在實施新的衡量方法：

• 評估人機結合效能的團隊層級指標
• 認可有效的合作行為
• 透過回饋為改進 AI 系統做出貢獻
• 發展純粹人類價值領域的技能

實施路線圖：建立人機團隊

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根據指導組織完成此轉型的經驗，建議採用循序漸進的方式：

第 1 階段：工作流程分析（1-2 個月）

• 映射目前的工作流程，找出決策點和資訊流程
• 評估哪些工作流程元件純粹利用人力優勢而非機器優勢
• 找出現有製程中的關鍵點、瓶頸和品質問題
• 定義明確的改善成果指標

第二階段：協同設計（2-3 個月）

• 涉及跨功能團隊，包括主題專家和終端使用者
• 以合作模式為基礎設計新的工作流程
• 為人類和機械元件制定明確的角色和責任
• 建立有助於有效協作的介面

第 3 階段：試驗執行（3-4 個月）

• 與選定的團隊一起實施設計的工作流程
• 提供有關合作方式的全面訓練
• 建立持續改善的回饋機制
• 根據既定基準衡量結果

第 4 階段：可擴充性與最佳化（6-12 個月）

• 在試驗經驗的基礎上擴大實施範圍
• 透過持續分析精進合作模式
• 開發人機團隊設計的內部經驗
• 建立實務社群以分享有效的技術

克服實施挑戰

儘管人機團隊具有潛力，但組織仍面臨幾項共同的挑戰：

文化抗爭

對於勞工替代的恐懼以及對人工智慧能力的懷疑，可能會妨礙人工智慧的採用。

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在許多公司中，採用 AI 的初期阻力是顯而易見的。當人們不再談論「實施 AI」，而開始討論如何「以新能力賦予團隊能力」時，轉捩點往往就出現了。這種觀點的轉移可以將抗拒轉為積極參與。

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克服阻力的策略：

• 讓終端使用者參與協同設計
• 明確傳達人類如何持續創造獨特的價值
• 慶祝突顯合作效益的早期成功案例
• 訓練文化變革管理的領導者(注意，通常是那些抗拒變革的領導者)

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以人為本的設計

成功與否取決於介面和互動設計是否符合人類需求。

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許多組織報告說，他們早期的實作在技術上是可行的，但在採用上卻失敗了，因為他們沒有充分考慮到人的因素。新興的做法是從專案一開始就將使用者經驗專家和組織心理學家納入開發團隊。

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有效設計的原則：

• 系統運作和決策過程的透明度
• 重要決策的人性化控制
• 情境式及時回饋
• 適應個人工作風格

結論：邁向人類自強的新時代

人工智能的真正潛力既不在於完全自動化，也不在於只是一種工具，而是在於建立人機合作關係，擴大兩者的能力。

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將人工智能視為從根本上重新思考工作的機會，而非只是將現有工作流程自動化的組織，將可獲得相當大的競爭優勢。

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人類與機器」的爭論一直都沒有觸及重點。茁壯成長的組織並不是在人類才能與人工智慧之間做出選擇，而是在創造生態系統，讓兩者都能增強彼此的能力。

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當我們繼續在這個新領域中前進，成功將屬於那些能夠想像並實現新工作方式的人，這些新工作方式能夠釋放人類與機器的全部潛力，而不是作為競爭者，而是作為合作者，共同迎接這個前所未有的可能性時代。