如何向投資人交代 AI 巨額投入？Meta 給答案：將「AI 使用能力」列入績效評估依據
在生成式 AI 投資金額節節攀升之際，企業開始面對一個更棘手的問題：如果無法清楚證明 AI 帶來的實際產出，這些投入該如何向內部與投資人交代？
在最新一輪考核週期中，Meta 已明確告知員工，從 2026 年起，績效將評估「你如何用 AI 交付結果與打造工具」，而不單純是使用次數。
企業開始以 AI 使用能力作為生產力指標
Meta 已在最新一輪績效考核週期中，正式將員工使用人工智慧工具的情況列入評估依據。這項決策不只牽動內部管理制度，也可能為整個科技產業重新定義「生產力」的衡量方式。
在 Meta 的新制度下，工程師是否有效運用公司提供的 AI 工具，成為績效評估的一部分。這些工具包括內部的編碼助理與生產力應用，工程經理會評估員工是否藉由 AI 加速開發流程、提升程式碼品質，而不再只看傳統產出指標。
在其他科技公司同樣苦於「AI 生產力難以量化」之際，Meta 以「AI‑driven impact」鼓勵員工在自評與績效對話中，具體說明自己如何透過 AI 提升效率與團隊輸出，而非只看工具使用次數。
從鼓勵使用到制度化評估，Meta 怎麼做？
為了讓這項政策具備可操作性，Meta 同步調整了績效與獎金制度，將 AI 使用正式納入管理流程。Meta 推出名為 Checkpoint 的新績效系統，用來整合員工在內部各種工具中的工作訊號，包含 AI 使用帶來的產出，協助經理判斷「AI‑driven impact」，而不是即時監控活動。
Checkpoint 會統計透過 AI 工具生成的程式碼行數，並整合員工既有的工作平台資料，例如 Google Workspace，快速產出工作狀況摘要。Meta 強調，這套系統的目的並非即時監控員工行為，而是縮短績效考核的準備時間，協助經理人判斷員工在專案中的整體影響力。
一名人資主管在內部會議中明確表示，Checkpoint「不是活動追蹤器，而是影響評估工具」。實際評分時，管理者會根據這些節點資料進行綜合判斷，而非單憑某一項數值決定績效結果。
為避免制度淪為空談，Meta 也同步擴大員工可使用的 AI 模型範圍。除了自家的 Llama 模型外，工程師也能使用 Google 的 Gemini 3 Pro 與 OpenAI 的 GPT-5 進行編碼與其他工作任務，降低工具門檻，確保績效要求與資源配置同步。
在先前的第四季財報電話會議上，Mark Zuckerberg 向投資人表示，「2026 年將是人工智慧開始徹底改變我們工作方式的一年。」他也在內部備忘錄中重申，Meta 正投資 AI 工具以提升個人效率，同時精簡團隊結構，強化個人貢獻者的角色。
AI 導入加速，企業治理與安全風險同步浮現
不過，在推動 AI 普及的同時，企業治理與安全問題也逐漸浮上檯面。報導指出，微軟與 OpenAI 在向企業客戶推廣 AI 產品時，曾因內部工具 OpenClaw 的安全漏洞，引發不同客戶實例間可能出現資料外洩的疑慮。
這類事件凸顯了 AI 快速部署與企業級資安流程之間的落差。對金融、醫療等高度監管產業而言，任何資料安全疑慮，都可能成為導入 AI 的關鍵阻礙。即便 OpenAI 已增聘安全人員並加強測試機制，這些案例仍顯示，當 AI 成為企業基礎設施的一部分，安全與合規將直接影響採用速度。
Meta 的績效制度，也反映出 AI 正改寫人才評估標準。有效使用 AI 工具，開始被視為工程師與知識工作者的核心能力之一。這讓傳統技術專長與人機協作能力之間，出現新的能力分層。
公司內部對政策的反應並不一致。一些工程師認為，制度清楚肯定了他們原本就大量使用 AI 的工作方式；也有人擔心，AI 並非適用於所有任務，尤其是維護舊系統或高度專業化領域，可能因此在評估上處於劣勢。Meta 表示，管理階層將視情況調整，但缺乏標準化指標，仍可能導致執行差異。
科技產業或將迎來 AI 採用競賽
Meta 的作法也可能對其他科技公司形成示範效應。在 Google、亞馬遜、微軟等企業同樣投入巨資發展 AI 工具的情況下，是否跟進類似制度，將成為組織治理與文化選擇的問題。
企業加速導入 AI，以向投資人與市場證明投入成效，但實際效率是否同步提升，仍有待觀察。長期來看，績效評估機制或將逐步轉向衡量「人機協作能力」，而非單一技術產出。
Meta 將 AI 使用正式納入績效考核，表示人工智慧從提升效率的工具，轉變為組織能力與員工價值的衡量指標。這不僅是管理制度的調整，更反映企業在巨額 AI 投資壓力下，試圖建立可交代、可比較的生產力證明機制。然而，當 AI 採用成為制度化要求，企業也必須同步面對治理、安全與人才適應的挑戰。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《The Information》、《Web Pro News》、《BusinessInsider》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）