追求 AI 使用量是否導致生產力誤判？

追求 AI 使用量正讓企業陷入「生產力悖論」。根據史丹佛大學與 BetterUp 最新研究，儘管 AI 工具普及，卻有 95% 的組織未見實質投資報酬，主因在於大量產出的「工作垃圾」（Workslop）。這些表面合格但內容空洞的 AI 生成物，迫使員工平均每份需花費近兩小時修正，導致資深工程師的開發效率反而下降 19%。數據顯示，AI 雖縮短了單一任務時間，卻因後續的審核與除錯成本，讓整體工時不減反增，甚至引發員工倦怠，顯示「使用量」並不等同於「產出價值」。

企業盲目追求 AI 使用率的背後，多半源於「落後焦慮」與試圖取代人力的成本思維，而非真正的流程轉型。目前多數公司採取「流程先行」策略，將 AI 強行疊加在舊有系統上，如同將法拉利開進塞車路段，性能完全被限制。這種「以量代質」的誤判，忽略了情境判斷與決策成本，導致節省下來的時間被浪費在無意義的行政回顧中。若不從根本重新設計工作流並強化員工 AI 素養，AI 帶來的生產力紅利將持續縮水，最終僅淪為帳面上的數位虛榮指標，難以轉化為實質的經濟增長。