你的企業在繳「AI 稅」嗎？調查揭露：高達 40% 的效率提升被重工抵銷
企業導入生成式 AI 的初衷，是讓工作更快、更有效率，但近期一項研究卻揭露一個反直覺的現象：AI 雖然讓工作變快，卻未必讓工作變少。
根據企業軟體公司 Workday 2025 年底、針對全球 3,200 名企業領導者和員工的調查，企業透過 AI 節省的時間中，有接近 40% 最終被用於修正錯誤、重寫內容與驗證輸出，形成一種隱性的成本，被稱之為「AI 稅」。
看起來更快，但未必真的有效率
從表面上的數據來看，AI 的確正在提升效率。根據 Workday 研究，多數受訪員工表示 AI 每週可協助節省 1 至 7 小時，且有 77% 使用者認為自己變得更有效率。但是當企業進一步檢視「淨生產力」時，情況卻出現落差。
同一份研究指出，受訪員工每節省 10 小時工作時間，就有 4 小時被用於修正 AI 產出。換言之，40% 的效率被「重工」抵銷。《HR Dive》直接點出背後關鍵問題：多數企業只關注「gross efficiency」（產出速度），卻忽略「net value」（實際價值），導致 AI 效益被高估。
這種生產力流失，背後有一個逐漸被業界關注的現象：workslop，指的是 AI 生成大量看似有用、但實際需大量修正的低品質工作內容。根據《CIO》報導與 Workday 研究，AI 正被廣泛用於從會議摘要到複雜報告的各類任務，但在高專業內容中，可能導致修正時間超過撰寫時間。
該研究更發現，只要導入 AI 卻沒有同步調整技能、職務設計與支援機制，低品質的 AI 輸出就會普遍出現，而且這個問題並不限於特定產業或地區。
科技顧問公司 iTech AG 高層 Laura Stash 指出，AI 很適合用在低價值、可重複的工作，但如果在沒有足夠訓練或驗證機制的情況下，把同樣的方式套用到高度專業的任務上，反而會帶來更多問題。她提醒，「當使用者無法有效修正或信任 AI 的輸出時，生產力提升就會消失，長期下來甚至可能削弱原本的專業能力。」
最努力用 AI 的人，也很努力修補 AI 產出
值得關注的是，AI 稅並非平均分配的現象，而是集中在高頻率使用者身上。根據 Workday 數據，77% 的高頻率使用者會以與人類相同甚至更嚴格的標準審核 AI 內容；這些員工每年平均多花約 1.5 週時間修正 AI 輸出。
《CIO》引述人力資源公司 Dice 總裁 Paul Farnsworth 指出，企業中最優秀的員工往往成為「最後一道防線」，負責確保 AI 錯誤不被帶入正式產出，而這也導致人才過度消耗的長期風險。
缺乏配套培訓，反而讓 AI 成為生產力負擔
根據 Workday 報告，66% 的企業主管將 AI 技能培訓列為優先投資項目，但實際上，只有 37% 的日常 AI 使用者表示獲得更多訓練資源。《CIO》分析，這造成許多企業出現落差：一方面要求員工用 AI 產出高品質成果，另一方面卻沒有提供相應的能力培養與支援。
Farnsworth 指出，企業應讓 AI 期待與培訓策略對齊，不只是教員工「怎麼用 AI」，而是教他們「怎麼用得好」，同時建立必要的規範與品質控管機制，並持續評估 AI 的實際效益。這也可能意味著需要重新定義職務角色、更新技能需求，並清楚告訴員工在什麼情境下應該使用 AI。
人力資源顧問公司 Robert Half 的 Osman 強調，企業必須提供明確指引，包括何時使用 AI、如何驗證輸出，以及成功標準是什麼；真正做得好的企業，會把 AI 與培訓、品質標準與責任機制結合，讓員工不只是更快完成工作，而是做出更好的工作。
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