企業導入AI後，反陷入瞎忙陷阱？Gamma 創辦人分享破解3關鍵：別把行動誤當成進步
重點一： 盲目導入AI工具可能導致效率假象。一項研究顯示，雖然團隊主觀感覺生產力提升20%，但實際效率卻下降19%，主因是耗費過多時間在提示、等待和修改AI產出。
重點二： 企業應設定單一、明確的季度核心指標來衡量進展，而非僅依賴感覺或多個KPI。這能確保所有努力都聚焦於推動業務成長，而非無謂的「行動」。
重點三： 企業應導入嚴謹的AI工具試驗流程，包括設定明確的成功標準、進行分組對照試驗，並限制同時進行的專案數量，以避免資源浪費，並確保專案真正完成。
人工智慧（AI）浪潮正以驚人的速度席捲全球，企業無不將其視為提升競爭力的利器。
然而，一份來自METR的研究揭露了一個現象：導入AI工具後，團隊主觀感覺生產力提升了20%，但實際效率卻反而下降了19%。原因在於團隊花了更多時間在下指令、等待和審核 AI 的產出。
針對這份研究，Gamma 共同創辦人 Grant Lee 在 LinkedIn 上撰文指出，這種現象正成為2025年企業面臨的最大挑戰。他警告，若缺乏有效的衡量機制，企業可能會在自我感覺良好的假象下，持續投入資源於無效的流程與工具，最終成為這波AI浪潮下的犧牲品。
對此，Grant Lee 提出了三個能夠幫助企業在AI時代真正實現成長的建議。
一、設定單一核心指標
許多企業習慣設定多個關鍵績效指標（KPI）或平衡計分卡，但在 Grant Lee 看來，這種做法反而會分散焦點。他建議，每個團隊每季應只專注於一個「能推動業務」的核心指標，例如活化率（Activation rate）、留存率（Retention）或毛利率（Gross margin）。
這個觀點也對應了許多成功企業的經驗，例如擁有百年歷史的消費品巨擘寶僑公司（ Procter & Gamble, P&G），其每一項新專案都與單一明確的指標掛鉤，如新銷售流程的轉換率、行銷活動的歸因營收等。這種單一指標對團隊判斷策略成功或是失敗能有清晰的標準，避免資源在多個次要目標間來回消耗。
二、用數據而非感覺做決策
企業不應僅憑直覺就全面部署AI工具。Grant Lee 強調，在導入任何工具前，都應進行嚴謹的時間限制試驗，並設定明確的成功標準。
例如，美國聯合包裹服務公司（UPS）在導入路線最佳化系統時，便是以「每條路線減少行駛里程」作為成功指標，並在各站點進行試點，最終在確認每條路線能減少6到8英里（約9.6到12.8公里）後才大規模推廣。
如今，這項技術每年為UPS節省約1億英里（約1.6億公里）的行駛里程。這種嚴格的數據驗證流程，確保了每一項技術投資都基於可衡量的實質效益，而非一時的熱情。
三、限制進行中的專案數量
AI工具讓啟動一項新專案變得非常簡單，例如快速生成企劃書、草擬多個電子郵件或建立數十種數據儀表板。然而，Grant Lee 提醒，這只會導致更多的「行動」，而非完成專案。
他引用豐田（Toyota）的精實生產哲學，強調應嚴格限制「正在進行中的作品」（Work-in-progress，WIP）的數量。團隊必須先完成或終止現有專案，才能啟動新的任務。
這項原則的根本在於，十個半成品的價值，遠低於一個能實際交付並產生效益的產品。在AI的放大效應下，若不加以控制，企業將會陷入無止盡的專案啟動循環，看似忙碌卻毫無實質產出。
Grant Lee 指出，所有成功的企業都深知，要取得真正的進步，反而需要增加專案交付的難度，而非讓一切事情變得更簡單。他們會要求團隊提供有利的數據佐證、審慎評估，並在啟動新專案前停止舊的項目。
臉書母公司 Meta 有一張非常知名的海報，上面所傳達的智慧：不要將動作誤認為進步。（Do not mistake motion for progress.）當所有人都在AI這匹搖搖馬上原地晃動時，真正能領先的企業，是那些能用數據與紀律，確保每一步都朝著目標前進的實踐者。
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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 黃若彤
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