2025年，談論人工智慧（AI）早已不是IT部門的專利。從工程師的程式碼、行銷人的廣告文案，到客服團隊的聊天機器人，AI幾乎無所不在。但你有沒有一種感覺？我們似乎太急著讓AI「上工」，卻忘了問一個最關鍵的問題：我們要的，是一個聽指令的工具，還是一個能並肩作戰的夥伴？本期我們來聊聊這個許多企業正在面對的難題：如何讓AI不只「很能幹」，還能「很懂你」。
AI成了「最熟悉的陌生人」？
過去幾年，科技巨頭們砸下重金，打造了一個AI無所不能的未來。微軟把Copilot塞進了你每天用的Office，Google讓AI在Workspace裡全面開花，還有OpenAI、Anthropic這些新創公司，用更靈活的方式讓AI走進各種應用場景，然而，理想很好，現實卻有點距離。
根據麥肯錫（McKinsey）2024年一份重要的報告指出，高達65%的企業表示已經「經常性」地在使用生成式AI。AI正以前所未有的速度，從一個新奇的概念，變成人人桌上都有的工具。雖然報告指出最新的AI運用趨勢呈現出爆炸性的成長，但這就代表成功了嗎？恰恰相反，這引出了一個更矛盾的現象：人人都在用，卻不是人人都用得好。
問題出在哪：AI是「工具」，還是「隊友」？
關鍵就在於，多數企業仍將AI視為一個「工具」，而不是一個能一起工作的「夥伴」。
● 工具，是被動的。它靜靜地待在你的電腦裡，等你下指令。你叫它做事，它才動作。
● 夥伴，是主動的。它能觀察你的工作流程，理解你的習慣，甚至在你可能犯錯時，主動跳出來提醒你。
這兩種角色的差別，是天壤之別。想像一下這個場景：一位法務人員可能會這樣形容她的AI隊友：「它不只是幫我起草合約而已，更厲害的是，它會主動標出那些有潛在風險的條款，提醒我注意。」
當AI能做到這種程度時，員工才會感覺到，AI 不只是一個冰冷的工具，而是一個真正「懂我」的得力助手。
AI專案的「大浪淘沙」：高採用率下的高失敗率
當人人都在談論AI時，一個殘酷的現實正在上演。儘管採用率飆升，但專案的失敗率依然高得驚人，這就是AI導入的「大浪淘沙」時代。多項數據顯示，這條路遠比想像中更崎嶇：
● 驚人的失敗率：根據Informatica在2025年初的報告，超過80%的AI專案以失敗告終，是傳統IT專案的兩倍。Gartner的數據也顯示，平均只有48%的AI專案能成功進入到實際生產階段。
● 「原料」與「食譜」的問題：為何失敗？新的研究將原因指向更根本的問題。Informatica的調查顯示，「數據品質與準備不足」(43%) 和 「技術成熟度不足」(43%) 是主要原因。這就像你想請一位大廚（AI）幫你做菜，卻沒有給他新鮮的食材（高品質數據），也沒有一本清晰的食譜（成熟的技術流程），結果自然差強人意。
● 技能與人才的斷層：有了工具，也需要懂得使用它的人。35%的專案失敗源於「技能與數據素養的短缺」。許多專案仍由IT部門主導，他們懂技術，卻不一定懂行銷團隊的痛點。這種「雞同鴨講」的狀況，導致做出來的工具雖然技術很強，卻沒人想用，因為它根本沒解決真正的問題。
● 從「新玩具」到「快速放棄的實驗品」：過去我們說AI是「新玩具」，現在的趨勢則是「快速試錯」。Gartner預測，到2025年底，至少30%的生成式AI專案在概念驗證階段後就會被放棄。企業快速嘗試，一旦發現數據不對、找不到商業價值，或投資報酬率不如預期，就會果斷放棄。
如果AI只能成為展示創新的花瓶，或是快速被放棄的昂貴實驗，那它永遠無法發揮真正的價值。
當AI走進辦公室：信任，是一切的基礎
除了流程整合的困難，資安與隱私是另一座讓企業頭痛的大山。
大家越來越擔心，如果員工不小心把公司機密餵給了AI，會不會造成無法挽回的洩漏？特別是對律師事務所、醫院或金融機構來說，資料外洩的風險絕對不能容忍。
因此，「在地部署」或「私有模型」成了新的解方。科技巨頭開始提供企業版AI，讓模型在公司內部安全的環境中運行，確保資料不會外流。這也讓Anthropic、Mistral等新一代AI公司，開始將「隱私、可控、安全」作為核心賣點。
畢竟，AI能不能在辦公室生存下去，不只是「好不好用」的問題，更是「值不值得信任」的挑戰。
下一步：打造「懂人性」的AI
那麼，該如何打造一個真正有「人味」的AI？答案不在技術，而在於「設計思維」的轉變。
Nielsen Norman Group的報告建議，導入AI前，請先放下對功能的迷戀，好好去理解使用者每天是怎麼工作的。
● AI的回應，能不能多點人情味，而不是冷冰冰的罐頭訊息？
● 它能不能記住我的偏好，不用我每次都重新設定？
● 它能不能在我忙碌時安靜地待命，在我需要時才現身，而不是一直跳出來打擾我？
這些看似微小的細節，累積起來就是一種更高級的智慧：「情境智慧」（Situational Intelligence）。誰能掌握它，誰就是下一個AI職場應用的贏家。
國外的一位人資主管分享了她的經驗：「我們導入AI來做面試紀錄和初步篩選，但很快就發現，它必須記得候選人的背景、了解我們部門的文化，甚至要懂主管的說話風格，才算真的有用。如果它只是把資料條列出來，那我還不如請個工讀生。」
重點不是導入技術，而是引導一場「組織變革」
說到底，AI落地的本質，其實是一場「組織變動管理」。研究顯示，國外的人資主管有超過六成相信AI是產業的未來，但弔詭的是，卻有一半以上的AI專案最後被默默擱置。以下有幾份報告的數據可以作為我們的參考：
1. 人資主管對AI的樂觀態度與期望
Gartner 的報告指出，在2024年，高達76%的人力資源主管認為，如果他們的公司不採用和實施AI，將會落後於競爭對手。這強烈地顯示了他們將AI視為攸關未來競爭力的核心要素。
IBM 在其《2024年CEO研究》中也發現，73%的受訪CEO認為，在生成式AI領域取得競爭優勢，需要擁有更專業的勞動力，而這項任務直接落在了人資部門的肩上，凸顯了HR在AI策略中的核心地位。
2. AI專案的高失敗率與擱置率
根據 Gartner 的研究，平均只有48%的AI專案能夠成功地從原型階段進入到實際的生產環境。這意味著，有52%的專案在「落地」前就被放棄或無限期擱置，直接印證了「一半以上」的說法。
3. 專案失敗的具體原因：從「文化」深化到「數據」與「技能」
KPMG 的《2024年生成式AI調查》報告指出，「缺乏明確的商業案例和策略」是企業在擴大AI規模時面臨的首要障礙。Deloitte 的報告也強調，建立信任是成功導入AI的核心挑戰之一，其中包含員工對技術的信任，以及對管理層推動變革的信任，這與「溝通不足」和「文化抗拒」密切相關。
Gartner的數據明確指出，高達85%的AI專案失敗，其根本原因在於「數據品質不佳或缺乏相關數據」。這已成為業界公認的首要殺手。Informatica 的研究也將「數據品質與準備不足」(43%) 與 「技能與數據素養的短缺」(35%) 列為專案失敗的最主要原因。
總之，技術再強大，如果員工不買單、主管不支持，一切都是空談。企業的領導者必須扮演「AI文化大使」的角色，從策略、教育到日常溝通，一步步建立整個團隊對AI的信任與共識。
結語：AI的終點，是更懂「人」
AI的使命，從來不是要取代誰，而是要成為人類更強大的延伸。
當我們問「如何讓AI像人一樣工作？」時，我們真正該問的其實是：「如何讓AI更懂得理解人？」
這不只是一場技術革命，更是一場關於數據治理、技能提升、文化信任與設計思維的深刻轉變。當企業能從「流程、設計、信任、文化」四個層面齊頭並進時，AI將不再是冰冷的機器，而是我們每天上班時，最期待見到的那位「老朋友」。
本文依 CC 創用姓名標示 - 非商業性 - 相同方式分享 4.0 國際釋出