把 AI 當幕僚會有風險？AI 容易將問題「去脈絡化」，4 方法拿回決策主權

在多場策略共識營與工作坊中，我嘗試將 AI 導入策略制定流程，長期觀察後發現了一個矛盾：AI 確實大幅縮短了蒐集資料、整理趨勢、撰寫報告的時間，但策略執行的品質並沒有同步提升。

以前需要一整個幕僚團隊花 2 個禮拜才能完成的報告，AI 幾秒鐘就能產出結構完整的草案。但我也發現了一個嚴重的問題：AI 幫我們省去了寫作與整理的力氣，卻沒有真正幫助我們更理解策略。

AI 會把日常的營運包裝成具備高度的策略語言，像是「生態系合作」、「轉型」、「高階應用」等，但它並沒有真正將概念帶入公司的真實情境，這讓我們的心智活動發生一種危險的質變：我們愈來愈擅長產出大量且工整的文字，卻愈來愈不擅長做困難的決定。

高階經理人的決策地圖：測試、升級、發揮影響

當你把營運困境丟給 AI，它通常會給你一份看似完美的建議清單：「應該優先發展高價值應用」、「應該重新分配工程資源」、「應該捨棄低利潤業務」。這些話聽起來全都很對，但缺少了最關鍵的元素：誰來做這個決定？

試想一位主管拿著 AI 生成的草案走進會議室，全場點頭稱是。業務說「看來可以提高售價」，工程說「我們可以選更有前瞻性的技術」，財務不發一語，心裡盤算著毛利率將會好轉。大家都在這份充滿高度與遠見的 AI 簡報裡，找到了自己舒服的位置。然後會議結束，什麼事都沒改變。這樣的場景，我已在好幾家公司親眼目睹。

原因在於 AI 把問題「去脈絡化」了：它預設你有能力獨自做出所有決定。你必須先把 AI 的建議清單，嚴格對應到 4 個決策權力區域，這也是高階經理人必須在心中有的一張地圖：

1.自己作主（own）： 不需請示任何人就能立刻改變的事；
2.發揮影響（influence）： 需要其他部門配合，只能透過溝通影響；
3.向上升級（escalate）： 有些決定超出你的職權範圍，例如放棄一個具有歷史意義的大客戶，這時你的工作是備好足夠的證據，讓真正有決策權的人拍板；
4.先做測試（test）： 若缺乏證據說服他人，先在小範圍實驗，用結果換取未來的決策空間。

既然 AI 已經是無法逆轉的工具，高階經理人該如何帶領團隊，避免陷入這種看似專業實則空洞的陷阱？我有幾個明確的建議。

溝通協調、策略思考，誠實面對領導難題

1.不把思考、判斷外包： AI 潤飾過的策略提案讀起來總是流暢漂亮，但它不知道執行起來會撞到什麼。你必須思考：為了推動這件事，下個月要停止做什麼？哪個部門必須改變現有的工作方式？如果不改變會怎樣？如果沒有任何部門因為這句話感到壓力或預算被排擠，它就只是飾品，不是策略。

2.把 AI 當「降級翻譯機」： 大家習慣用 AI 把直白的文句升級成專業術語，我建議反向操作。

當你看到報告出現「生態系」、「價值轉型」這類詞彙，把它丟回給 AI，要求它還原成公司目前遇到的具體營運困境，並列出為了實現這段話必須放棄的客戶或資源，強迫文字回歸到行為層面。如果團隊說不出為了新策略必須捨棄什麼，代表這個決策根本還沒準備好。

3.誠實面對治理問題： 有時策略之所以難產，不是缺乏分析工具，而是組織內存在著沒有人願意面對的治理問題。

那個年年虧損卻始終無法砍掉的專案，可能因為它是創辦人當年起家的心血。AI 可以幫你整理出這個專案浪費了多少工時，但無法幫你建立討論這個話題的合法性，這就需要經理人的溝通技巧，把一個可能引起情緒反彈的「指責」，轉化為基於數據的「測試」。

你可以說我們需要了解資源花在哪裡，而不是直接宣告我們要放棄過去，這種細膩的手腕，是任何語言模型都無法代勞的。

策略思考，是高階主管絕對無法外包的核心任務。在 AI 產出完美的建議清單後，你必須自問：我們釐清了決策的權限邊界嗎？我們願意做出隨之而來的痛苦取捨嗎？問題從來不在工具本身，而在於我們有沒有扛下難題的覺悟。

核稿編輯：林庭安

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