AI 致隱形產能風暴：員工每週花數小時收爛攤子，55% 數據分析工作深陷效率流失
生成式人工智慧近年快速滲透企業營運流程，從內容撰寫、研究整理到資料分析，幾乎無所不在。然而，越來越多企業開始意識到，一個原本未被充分估算的成本正浮上檯面。
AI 產出的低品質內容，正在反過來消耗人類的時間與注意力。
這類現象被部分研究者與實務工作者稱為「人工智慧工作垃圾」，指的是 AI 生成的不準確、不完整、缺乏脈絡或無法直接使用的內容，迫使員工投入大量時間進行修正、查核與補救。
哪些工作最容易淪為「AI 垃圾清理現場」
所謂「人工智慧工作垃圾」，並非意味 AI 工具毫無價值，而是其輸出往往無法直接進入正式工作流程。企業員工必須重新檢查事實、調整語意、補齊背景，甚至完全重寫內容，才能避免錯誤擴散。
自動化平台 Zapier 的研究報告顯示，58% 的企業員工每週至少花費三小時修改 AI 產出的內容，部分受訪者甚至高達 4.5 小時。該調查涵蓋 1,100 多名美國專業人士，結果指出，儘管 92% 的人認為 AI「整體上」提升了生產力，但實際工作中，修正錯誤所耗費的時間已大幅侵蝕這項效益。
更值得注意的是，Zapier 的數據顯示，真正不需要任何修改即可直接使用 AI 輸出的受訪者僅佔 2%。換言之，幾乎所有企業使用者，都必須為 AI 的輸出支付額外的人力成本。
進一步分析顯示，AI 效率落差並非平均分布，而是高度集中在特定知識型工作領域。調查指出，數據分析與視覺化（55%）、研究與事實查核（52%）、長篇報導（52%），以及寫作與行銷內容（約 44% 至 46%），是企業最常發現 AI「不如預期有效」的場景。
這些領域的共同特徵在於，它們高度仰賴上下文理解、細節準確度與邏輯一致性，而這正是大型語言模型最容易出現偏差的地方。AI 可以快速生成結構完整、語句流暢的內容，卻往往在關鍵細節、事實正確性或專業判斷上出現漏洞，使人類不得不介入補救。
低品質輸出的結構性原因
造成人工智慧工作垃圾的根本原因，並不只是模型尚未成熟，而是生成式 AI 的設計目標，與企業對其角色的期待之間存在落差。大型語言模型本質上是以機率方式，預測「看起來合理的答案」，而非確保內容真實或可被直接採用。
更大的問題在於導入方式。許多組織在部署 AI 時，缺乏清楚的流程編排與驗證機制，導致錯誤檢查被完全外包給使用者。Zapier 指出，若沒有在流程中設置審核、回饋與限制條件，AI 的低品質輸出只會在規模化使用後被放大。
使用者技能不足也加劇了問題。Zapier 的研究顯示，未受過 AI 使用與驗證訓練的員工，更容易放大幻覺與脈絡錯誤；相較之下，受過訓練的員工，真正從 AI 中獲益的可能性是前者的六倍。
被低估的營運與財務衝擊
當修正工時被放大到組織層級，其影響已遠超個人效率問題。以一間擁有 500 名員工的中型企業為例，若每人每週平均花費 4.5 小時修正 AI 內容，等同於每週流失超過 2,250 小時的有效工時，換算下來，相當於一年流失 50 多個全職職位的產能。
對小型企業而言，風險則集中在信任與品牌層面。低品質內容若直接對外發布，可能損害客戶關係，削弱專業形象，反而抵銷導入 AI 原本希望帶來的競爭優勢。
更長期的影響，在於員工工作重心的轉移。當大量時間被迫投入於「清理殘渣」，高價值的分析、創意與策略思考空間將被壓縮，進而影響創新能力與組織士氣。
企業正在採取的解法與轉向
面對逐漸浮現的清理成本，部分企業已開始調整導入策略。Zapier 指出，解法並非單一技術升級，而是雙軌並進。
第一是持續改善模型品質，以降低低品質輸出的發生率。第二，則是更現實也更迫切的方向：提升員工技能，讓組織學會「如何使用現在的 AI」，而非等待它變成理想中的完美工具；具體做法包括系統化的 AI 培訓、提示工程教育，以及在流程中導入人機協作與審核節點。
相較於全自動化，愈來愈多企業選擇讓 AI 負責初稿或輔助工作，再由人類進行判斷與定稿，以在效率與品質之間取得平衡。部分組織也開始嘗試分層式或監督式 AI 工作流程，讓模型先進行自我檢查，再交由人類決策，試圖將清理成本從事後補救，轉為流程內控。
AI 的隱性代價，往往來自那些未被計入帳面的修正工時與注意力流失。問題不在於 AI 是否足夠聰明，而在於企業是否把 AI 放在正確的位置，並為其設計合適的流程與治理機制。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Techradar》、《WebProNews》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）