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讓AI從協力者升級協思者,人機協作再進化!

哈佛商業評論

更新於 2025年06月27日10:43 • 發布於 2025年06月27日10:42 • 史蒂芬妮.奎瑞,馬拉.拜斯克維爾,賽庫.博米斯,艾提拉.查爾斯,奎內塔.羅伯森,西恩.艾德蒙.羅吉斯,艾利西斯.妮可.史密斯,佛蘭納妮.史蒂文斯

即將在8月27日登場的「2025 HBR管理年會」,探討的是現今管理者最關心,卻也感到最棘手的兩大議題——川普2.0與AI人工智慧。對企業來說,兩者都帶來高度不確定性與系統性衝擊,需快速應變並整合多部門資源。

然而,兩者也有本質差異。關稅政策是外部驅動、難以掌控,常帶來立即風險;而AI則需要內部主動導入,雖具潛在風險,但也帶來創新與效率提升的機會。今年度「HBR管理年會」,就特地邀請到一位專門協助企業導入AI的專家——凱捷(Capgemini Invent)管理實驗室副總裁艾麗莎.法瑞(Elisa Farri),剖析企業AI應用的相關實務。

入榜「Thinkers50」雷達組的新秀

法瑞同時是即將於7月出版的《職場人的生成式AI工作法》(暫定譯名,原書名為《HBR Guide to Generative AI for Managers》)共同作者,這本書是由哈佛商業評論出版社發行,針對企業如何利用AI提升生產力、團隊創意和決策品質的最新力作。

凱捷管理實驗室是結合學術研究與企業實務的創新平台,致力於推動管理思維演進與AI等新技術的應用。該實驗室源起於已故義大利知名企業家、曾任《哈佛商業評論》義大利文版的主席亞利桑卓.迪菲歐瑞(Alessandro Di Fiore)所創立的「歐洲策略創新中心」(European Center for Strategic Innovation, ECSI)。

凱捷近年來積極與哈佛商學院、麻省理工學院、歐洲工商管理學院及倫敦商學院等全球頂尖學術機構合作,透過像「ManagementGPT」等相關計畫,探索AI如何重塑管理實務。重要的諮詢專家包括哈佛商學院教授,也是著名的創新與策略學者蓋瑞.皮薩諾(Gary P. Pisano)、《藍海策略》作者、歐洲工商管理學院教授金偉燦(W. Chan Kim)、芮妮・莫伯尼(Renée Mauborgne)等人。

至於法瑞本人,曾於2023年入選世界知名的管理學者排行榜「50大管理思想家」的雷達組(Thinkers50 Radar Class),亦即年輕新秀組,擅長將學術研究轉化為企業實務,並擁有豐富的全球領導人培訓經驗。

只聚焦生產力反而會錯失AI價值

在年會正式登場前,法瑞特別接受本刊專訪,說明生成式AI問世至今,已經有哪些實際做法與案例?

法瑞指出,一些深具洞見的企業領導者,已將生成式AI納入日常思考流程。例如軟體銀行(SoftBank)創辦人孫正義曾表示,他每天都會與ChatGPT對話,嘗試與新想法和商業策略進行腦力激盪。對這位以精準押注科技未來聞名的企業家來說,生成式AI引導他進入深層創意思考,提供一個永遠充滿好奇心的反思鏡像,做為他的決策參考。

全球知名的線上學習平台Coursera 執行長傑夫.馬金奧卡達(Jeff Maggioncalda)則形容AI是「不可思議的思考伙伴,正在改變我的工作方式」。當他思考策略、規畫平台下一階段發展時,會先與AI對話,模擬各種情境、檢視正反觀點,將AI當成一位不吝嗇挑戰他想法的合夥人。

義大利知名超跑品牌法拉利(Ferrari)專案經理瓦倫丁.馬蓋特(Valentin Marguet),同樣運用生成式AI做為伙伴,用來解決技術性問題。他將AI設定為「方法論專家」,不是只能回應制式資訊的系統,而是可以進行深度追問,引導團隊進行系統化分析過程的實用工具。

法瑞指出,即使絕大多數企業都認同AI的重要性,卻面臨著理想與現實的落差,能夠在日常工作中落實的比例相當有限。這是因為管理者缺乏清楚的操作指引、具體範例與可落地的工具。

更深層的原因,在於對AI功能的錯誤定位。許多管理者傾向將生成式AI視為提升生產力的工具,期待它能加快文件撰寫、會議紀錄、簡報整理等瑣碎任務,這卻限制了AI的真正潛能。因為中高階主管的日常挑戰,在於策略判斷、權衡利弊、團隊協調與情境判讀,這些工作並非靠效率提升就能處理,若只將AI定位為加速工具,反而容易錯失它在策略輔助上的巨大價值。

升級為「協思伙伴」

目前商業界對AI的討論大多集中在如何提升生產力,但法瑞主張應該將AI的角色從「數位助理」(co-pilot),轉變為「協思伙伴」(co-thinker)。法瑞強調:「領導者必須鍛鍊一種新的『肌肉』(muscle),一種人機協作的戰力。」

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運用AI的正確方向,應是將它從「數位助理」(co-pilot),轉變為「協思伙伴」(co-thinker)。

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在「數位助理」的階段,多半將單純任務交由AI執行,再由人監督與最終確認。但當AI是「協思伙伴」時,人類不再只是下指令,而是與AI展開雙向對話、共同創作。

以下是幾個應用實例:

馬利歐(Mario)是一家製造工廠的專案經理,他的日常充滿了排除錯誤與處理突發狀況。過去他習慣召開會議,靠團隊集體經驗判斷可能原因。但現在他用生成式AI展開對話,像是「這個現象是否排除了人為操作錯誤?」「若是材料問題,有沒有不同批次間的差異可比較?」而且每處理完一個案例,他會試著微調提示語(prompt),讓下一次的對話更精準。

馬利歐發現,即使經驗豐富的人員,在思考過程中也容易受限於既有框架,但與生成式AI「協思」的過程中,他們會發現一些過去沒有想過的問題及可能的原因,更有效率地解決問題,甚至藉此優化製造流程。

金姆(Kim)是一家跨國消費品公司的公關經理,以往在撰寫新聞稿時,她會先寫草稿,再請相關部門提供意見;但總是陷入反覆溝通及修改的輪迴,也很難評估利害關係人的潛在反應。

現在,她會請AI針對草稿內容,扮演「投資人」「環保倡議者」「消費者」等角色,對內容進行評論。「這段措辭是否讓投資人覺得公司在模糊責任?」「這樣的聲明會讓消費者覺得我們在『漂綠』嗎?」先進行風險壓力測試,模擬各種可能回應。

這些例子顯示,面對AI時,人類應該嘗試擔任「設計者」與「指揮者」的角色,主動決定我們希望與這項技術建立什麼樣的關係?這也是現在針對AI應用最強調的關鍵——人機協作。

人機協作三大面向

那麼該如何展開人機協作呢?法瑞建議可以從3個面向著手:正確的心態、合適的行為模式,以及必要的技能組合。這3個面向,將構成新世代管理者的AI基礎工具:

首先是心態的轉變:AI不只是工具,更是一個潛在的思維伙伴。許多管理者對新技術抱持懷疑、排斥或過度依賴的極端心態,都不利於人機協作。真正的協作心態,是對新事物保持好奇、勇於實驗,並願意承認「我還不懂,但願意學」。

其次是合適的行為模式:將 AI有意識地嵌入工作流程中,讓人機互動成為日常。舉例來說,在策略發想前,讓AI扮演假想對手、從不同利害關係人的角度提出質疑,就是一種做法。

最後,有效的人機協作還需要組合相關技能。包括學習如何對AI下正確的提示、驗證結果,並將AI的建議融入自己的判斷與團隊溝通中。

別落入「旁觀者陷阱」

然而,AI可能提供錯誤的資訊,也是目前許多企業最擔憂的問題,這該如何解決?

「與其說是錯誤,我會說生成式AI更像是設下了一些『陷阱』,而人類有時會不小心掉進去。」法瑞表示,AI除了技術本身可能帶來的陷阱外,也可能有一些直接或間接由人類造成的陷阱,而且不易察覺。

例如「旁觀者陷阱」,就是一種常見的情況,尤其容易出現在剛開始接觸生成式AI的人士。他們打開AI工具,丟出一個簡短指令,然後雙手一攤等待一個神奇的答案從天而降;但最後他們常發現螢幕上顯示的只是模糊、不著邊際的回覆。於是他們得到結論:AI果然只會一本正經地胡說八道,它只是個聊天機器人罷了。一旦人們對 AI 感到失望或疏離,很容易就此放棄。但其實問題不在工具,而在互動方式。

讓AI進入日常工作

許多導入AI成效較佳的企業,管理者不只是推動技術,而是親自成為「教學者」,主動引導團隊學習如何善用AI工具。

例如,某些組織內部,已經開始推動新的學習模式,不再安排傳統的單向授課,而是在各團隊層級推動持續學習與交流。有些主管甚至會錄製一分鐘以內的「微影片」,分享自己如何用AI完成某個具體的小任務。

這就不僅是傳遞「這項技術很重要」的口號,而是對整個組織傳達出一種明確的宣示:AI是我們日常工作的一部分。

因此,企業在培訓方面除了技能提升方案之外,更需設計出貼近工作現場、自然融入日常的應用機制。同時,培養員工乃至領導階層主動思考「這件事是否可以用AI解決」的習慣。

推動AI文化的三大領導特質

法瑞進行研究後發現,對AI積極投入的領導人,有3項重要特質:第一是好奇心,無論年齡或職位高低,他們都對新趨勢、新工具感興趣。

第二是改善的意願與動力,這群人渴望持續優化流程、提升服務、創造價值,不停尋找更好的方法。

第三是實驗精神,這些領導者不會把生成式AI當做魔法棒,而是不斷嘗試、尋找能與工作模式結合的有效方式。

除此之外,這些領導人還會採取一些實務做法來內化AI應用文化。例如在團隊中創造討論的空間,定期交流使用經驗與收穫;有些組織則導入「反向導師制度」(reverse mentoring),當主管發現組織內部有一些很熟悉和擅長使用AI的「催化者」(catalyst),會特地安排向年輕同仁學習。

有些管理者甚至會使用提醒機制來強化日常實踐,例如在電腦上貼一張便利貼,寫著:每天至少用一次生成式AI。這樣的小動作有助於建立穩定的接觸頻率,培養持續學習的習慣。

「2025 HBR管理年會」聚焦於變動時代的領導力。法瑞表示,他們研究生成式AI如何強化管理與領導力時,發現AI與「策略敏捷」與「組織靈活」之間有非常強烈的關聯性。因此,企業不能再將AI單純視為一項酷炫的新科技,現在就要開始積極地學習和它對話、協作及共創。

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