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理財

AI 投資大翻車!史丹佛研究揭:41% 企業砸錢在員工最抗拒的領域

經理人月刊

更新於 09月05日05:31 • 發布於 09月05日04:00 • 支琬清

AI 正快速進入職場,然而史丹佛大學(Stanford University)最新研究發現,企業在推動 AI 應用時,經常與員工的真實需求「南轅北轍」。

研究團隊針對美國 1500 名員工與 52 位 AI 專家,深入分析 104 種職業的 844 項工作任務,並將這些職場任務區分為 4 大類別:自動化「綠燈區」、自動化「紅燈區」、研發機會區,以及低優先區。

報告指出,企業的 AI 投資重點與第一線工作者的實際需求之間,存在明顯的認知落差。

41% 企業沒把 AI 投資在解決「員工的痛點」

研究團隊根據「員工對任務自動化的期望」與「技術專家判斷當前 AI 的能力」,將職場任務劃分在「期望–能力圖譜」(暫譯,原文為 Desire–Capability Landscape)中,X 軸代表 AI 技術能力,Y 軸代表員工的自動化期望,最終形成 4 大象限。

自動化「綠燈區」

員工希望 AI 代勞,技術也成熟,例如稅務人員安排與客戶會議、品管經理檢查品質數據,以及機械工程師解讀技術報告。

研發機會區

員工期盼 AI 能提供協助,但現有技術尚未到位,是 AI 研發的潛力所在。例如目前 AI 代理人研究論文重點聚焦的領域:協助電腦與資訊研究科學家開發新技術、分析軟硬體問題,以及支援程式設計師進行程式修正與功能擴充等工作。

自動化「紅燈區」

AI 做得到,但員工抗拒,例如美術總監(Art Directors)向客戶展示設計、遊戲設計師(Video Game Designers)規劃原型目標,以及技術寫作員(Technical Writers)安排教材與文件發送。

低優先區

員工與技術都不期待 AI 參與,例如票務與運輸櫃台人員追蹤遺失行李、媒體技術經理透過監視器觀察影像,以及法院或市政書記官準備會議議程。

研究進一步指出,透過與 Y Combinator 投資案例比對,目前有 41% 的公司所瞄準的任務集中在「紅燈區」與「低優先區」。換言之,部分資源正落在員工抗拒度高的領域,而真正符合職場需求的「綠燈區」與「研發機會區」,卻未獲得相應的重視與投資。

不是所有任務都想讓 AI 代勞!員工更期待人機協作

數據顯示,46.1% 的任務員工樂於讓 AI 自動化,最常見理由是「節省時間去做更有價值的事」(69.38%)、「任務重複枯燥」(46.6%)、「任務壓力大或耗腦」(25.5%)。

為此,研究團隊提出「人機參與程度(Human Agency Scale)」,用來量化不同任務所需的人類參與程度:

調查結果顯示,在 104 個職業中,有 45.2% 的員工主要期待 H3(人機平等合作),反映多數人希望與 AI 協同合作,而非完全被取代。在專家評估方面,有 16 個職業的多數任務被歸為 H1(AI 可完全獨立完成)。

研究結果顯示,教育機構與企業的人才培育策略亟需轉型。未來培訓重點除了強化技術方面的「硬實力」,還要著重培養「人機協作」的能力,以及跨領域整合思維。

例如教育單位可加強溝通與領導力課程,企業則須重新調整人才招募標準與職涯發展規劃,協助員工在 AI 主導的工作環境中,保持價值與競爭優勢。

資料來源:《Future of Work with AI Agents》;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:支琬清

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