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人工智慧實施不當可能導致人力削減

人工智慧實施不當可能導致人力削減

2026-03-13
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許多企業正侵蝕商業的核心支柱——生產力、競爭力與效率。根據雲端數據與人工智慧顧問公司Datatonic的分析,這種衰退源於人機協作的錯誤實踐。該機構指出,在企業人工智慧的下一階段,成功將屬於那些部署精心管控與設計的人工智慧系統者——這些系統需在「人機協作循環」(HiTL)框架下與人類並肩運作。

Datatonic研究顯示,未能將人工智慧整合至人類工作流程的企業,正因生產力停滯而逐漸落後。該顧問公司主張,混合式人機協作模式能加速決策並提升整體營運績效。執行長Scott Eivers強調:「人工智慧的核心在於重塑工作模式。我們觀察到最大的風險在於,當人工智慧與實際運營業務的人員脫節運作時,將導致生產力流失。」

歷經多年人工智慧投資後,企業面臨日益嚴峻的投資回報壓力。然而研究顯示,許多計畫因使用者信任度不足而停滯於試點階段。這導致企業錯失運用人工智慧洞察力來優化決策與工作流程的良機,潛在效率提升空間未能實現。

Datatonic強調,融合人工智慧速度與人類判斷力及責任歸屬的HiTL模型,是未來成功的關鍵。此模式在代理輔助軟體開發中尤為顯著:人工智慧系統依據廣泛提示生成程式碼,人類團隊則負責定義開發目標、審核需求並檢視計畫。方向確立後,AI代理便會組裝模組化元件。

職場人工智慧在財務與營運領域的應用正加速推進。據報導,後台與財務部門導入AI驅動的文件處理系統後,發票處理成本最高可降低70%,但財務團隊仍保留最終審批權。

Datatonic技術長安德魯·哈丁闡釋:「這是種夥伴關係。人類負責設計評估系統、驗證計畫、建立防護機制並做出關鍵決策,AI則以速度與規模執行任務。真正的企業價值正源自這種協作模式。」

Datatonic警示,許多企業因安全管控與治理框架不足,難以安全部署全自主AI代理程式。唯有建立審核檢查點與基準績效標準,自主性方能擴展。評估系統亦須與AI模型同步進化,方能確保安全、符合預期且不違反合規的運作。

哈丁補充道:「隨著信任建立,企業可負責任地將更多任務委託給AI。但繞過治理機制非但無法加速進展,反而會增加風險。」

Datatonic預測未來兩年由AI處理的工作量將大幅加速增長,準備與驗證工作將由AI代理人管理。在團隊投入資源前,AI系統亦可被用於測試與挑戰決策。

Scott Eivers 描繪未來藍圖:「財務、人力資源、行銷等專業部門將由精簡敏捷的團隊運作,各團隊皆配備AI輔助。勝出者將是那些教導員工與AI協作而非繞過AI的企業。」

(圖片來源:PMillera4 創作之《瀑布》,採用 CC BY-NC-ND 2.0 授權條款)

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