當 AI 開始工作，領導者必須讓它背後的「人類成本」被看見
許多企業高階主管在談到「整合 AI」時，往往把它視為一項可被外掛的功能：加入自動摘要、導入聊天介面、或在既有系統上疊一層生成工具。然而，這種理解忽略了每一層自動化背後，都同步生成了一層看不見的人類監督、判斷與責任。
系統愈聰明愈需要人類監督
這種把自動化當成「工作消失」的想像，其實並不新鮮。從 ERP 到大型企業系統，每一次「端到端自動化」的承諾，最終都伴隨著大量修補資料錯誤、除錯與人工協調的影子工作。差別在於，AI 把這些隱形勞動推向了更高的認知層級。
當 AI 產出報告、摘要或建議時，真正的工作並沒有消失，而是往上游移動；有人必須核實內容是否正確、是否有偏誤、哪些部分值得採信，哪些不能。人類不再只是執行者，而成為持續監督智慧系統的角色。系統愈聰明，對人類注意力與判斷的需求反而愈高。
問題在於，這層轉變正在大量發生，卻往往不在企業治理的視野之內。
但私下使用生成式 AI，遠超過管理視野
當企業沒有提供清楚、合法、好用的 AI 管道時，員工自然會選擇最快、最方便的解法。資安公司 Harmonic 針對其客戶群中約 8,000 名終端使用者進行分析，檢視超過 17 萬筆 AI 提示紀錄，結果顯示，員工私下使用生成式 AI 的情況已十分普遍。在這些資料中，ChatGPT 仍是最常被使用的模型，且近一半的提示是透過個人帳號送出，而非企業帳戶。
分析直指，便利性正在直接侵蝕公司原有的治理與安全邊界。更值得注意的是，這些數據僅來自瀏覽器層級，並未涵蓋行動應用程式或 API 整合使用情境，意味著實際的影子 AI 規模，恐怕只會更大。
影像檔案在上傳內容中占比接近七成，也顯示員工並非只詢問抽象問題，而是頻繁處理實際業務資料。對員工而言，AI 提供的是即時解答；但對企業而言，這些看不見的資料流動，卻正在累積合規、隱私與資安風險。
風險不只來自工具本身，而是來自資料去了哪裡、由誰處理。Harmonic 也指出，已有約 7% 的員工開始使用中國系生成式 AI 模型。若企業仍假設這些資料不會被用於其他目的，或不會受到不同法域與治理體系的影響，這樣的想法本身就極具風險。
「智慧流程」背後，其實是大量沒被看見的人
即使是在企業「看得見、也批准」的 AI 使用情境中，另一個更隱蔽的問題仍然存在。
每一次「AI 協助」背後，幾乎都包含三種人類工作：驗證輸出是否正確與合規、校正不恰當或有風險的內容，以及解釋 AI 的建議並判斷是否該被採納、如何落地。這些工作既耗時又耗神，卻極少被正式記錄在生產力指標中。
結果是，帳面上的效率提升，往往伴隨著組織內部更高的認知負擔。AI 讓人類「更快」，卻也讓人類「更忙」，忙於持續監督、修正與理解那些看似自動化的系統。
這類隱形勞動其實並不陌生。它長期存在於照護、清潔、客服等工作中，只是 AI 把它推進到白領與知識工作的核心地帶。當企業只歌頌 AI 帶來的效率，卻看不見那些在後方修錯、補洞、維持倫理與品牌一致性的人，新的不平等就會被制度化。
當 AI 不再只是工具，企業治理也必須升級
也因此，愈來愈多分析指出，企業必須把 AI 視為一種新的組織基礎架構，而非各自為政的個人工具。
Harmonic 在 2025 年第一季的報告中明確指出，企業需要從被動觀察影子 AI，轉向主動治理與智慧監管，目標不是消滅員工使用 AI 的主動性，而是讓這些使用行為變得安全、可控且可回收為組織能力。
這也意味著，管理重心必須從「管工具」轉向「管人與系統的協作關係」。企業需要提供被授權、可審計的 AI 基礎設施，清楚界定資料去向，同時建立回饋與通報機制，讓錯誤、幻覺與倫理疑慮能被即時回收。
在這樣的環境下，「認知監督」這項新的關鍵技能也正在浮現。這不是提示工程，而是理解 AI 的限制、偏誤與推理方式，並能夠質疑、詮釋與引導其輸出。企業若只投資工具、不投資這類能力，等同放任風險在組織中蔓延。
對領導者而言，這代表必須主動盤點組織內部 AI 的實際使用狀況，提供安全替代方案，並設計能夠承認、衡量並獎勵「驗證、修正與解釋」工作的指標與文化。
靜悄悄的革命，考驗治理能力
AI 進入職場的方式並不戲劇化。它悄悄滲入流程、藏在介面背後，讓人誤以為系統正在自動運作。然而，在這層沉默之下，是一個不斷擴張的人類監督層，維持著 AI 的可信度與可用性。
最危險的 AI 是悄悄依賴人、卻沒有被治理、被承認、也沒有被負責的「幕後合夥人」。能否看見這一點，將決定企業是被 AI 改寫，還是能真正駕馭它。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《FastCompany》、《SecurityWeek》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）