這學期在修習一門專業課程時，授課教授在課程中提到了AI 假性生產力（Pseudo-Productivity）這個概念。
在那門課的每週作業要求中，我們除了繳交簡報之外，還需要附上與 AI 的完整對話紀錄。老師並非反對學生使用科技，相反地，他始終鼓勵大家積極推廣與嘗試 AI 工具；不過在使用上，學生不能盲目的不斷下指令，而未去檢視其中資料的真實性、邏輯性，並直接將 AI 給出的答案作為成果交出，這樣看似給出了許多成果，實際上有價值的內容卻不多。老師清楚學生都會向 AI 尋求答案，但 AI 應該是去處理重複、低階的資訊檢索與格式整理，讓人類有更多時間去完成那些 AI 無法取代的批判性思考與決策判斷。因此老師想在作業中看見學生思考、反覆追問、消化，再轉為個人理解的這個過程。
回頭審視當前企業的真實職場，似乎也有著相似的情形，管理階層滿懷熱忱地為組織採購各類生成式 AI 企業版授權，期待人均產值能在一夜之間翻倍成長；然而，真實的日常卻是員工一早坐定後，第一件事不是進行深度的業務規劃，而是手忙腳亂地在三、四個獨立的 AI 工具視窗間來回切換。工具買得越多，資訊與流程就越碎片化——員工非但沒有省下時間，反而必須在各個系統間充當「人工資料搬運工」。為了讓 AI 產出一份讀起來「像人話」的企劃草案，員工得反覆修改多次提示詞（Prompt），不斷手動複製貼上背景脈絡，最後再花上整個下午挑出文案中憑空捏造的幻覺數據。
這種看似每個人都認真在敲鍵盤的景象，正是《哈佛商業評論》所警示的Botsitting（AI 監工／伺候機器）困境。全球調查顯示，員工每週平均要耗費 6.4 小時純粹在替 AI 補充上下文、除錯與修飾半成品。這與《數位時代》報導中 Gamma 共同創辦人 Jon Katz 所引用的數據不謀而合：許多組織在盲目導入 AI 後，團隊的實際產能與交付效率，反而不升反降了 19%。
工具本該是要幫助解放人力，但在缺乏工作流程重構的前提下，我們非但沒有被科技解放，反而全員降級成了守在螢幕前隨時替機器擦屁股的「數位保姆」。
那為什麼工具越來越強大，組織的真實交付速度卻反而在倒退呢？要回答這個問題，就必須先戳破知識工作中的「生產力悖論」。
知名學者 Cal Newport 曾指出，傳統管理長期陷入「假象生產力」的陷阱——我們往往將「看得見的忙碌活動量」（例如發送了多少封信件、產出了多少份投影片）誤當成真實的價值產出。生成式 AI 的普及，無疑將這種假象推向了極致。它大幅降低了「拼湊字數與結構」的門檻，讓任何人都能在三十秒內產出一份洋洋灑灑、看似論述完備的千字報告；然而，它從未降低「理解脈絡、驗證真偽與承擔風險」的認知成本。
在協作現場中，最令人挫折的莫過於收到那些「未經消化、直接從 AI 搬運過來」的產出。那種產出往往帶著明顯的痕跡：毫無起伏的官方套話、欠缺排版美感的生硬條列，或是直接從 Markdown 複製貼上所遺留下來的特殊符號。這種產出雖然資訊很齊全，架構也很完整，但身為接收端的主管或跨部門同仁，大多能一眼看穿背後的「敷衍」與「漫不經心」。
更嚴重的問題在於責任外溢（Responsibility Spillover）。
當製作者為了展現效率，將未經仔細校驗、缺乏組織真實脈絡的AI 廢料（Workslop）直接拋入團隊協作流中，表面上看來，製作者個人只花了十分鐘便「完成」了任務；然而，後續的實質代價卻全數轉嫁給了審核端。主管或下游同仁必須耗費兩到三個小時去逐條比對數據來源、修正邏輯盲區、重整整體視覺風格等等。
在簡單任務中，AI 或許能憑藉強大算力迅速給出堪用的答案；但只要涉及到企業複雜的非原生流程或高度依賴內部默契的決策，AI 往往會陷入嚴重的邏輯鬼打牆。若團隊成員缺乏鑑別力，只是把機器吐出來的文字整包交付，這種產出實際上不是資產，而是需要別人花倍數時間收拾殘局的組織負債。
生產力假象所引發的連鎖反應，最終會直接侵蝕組織的信任基礎與員工的心理契約（Psychological Contract）。
在管理層與一線同仁之間，存在著一道巨大的認知鴻溝。根據全球調研顯示，高達 96% 的企業高階主管對 AI 帶來的產能躍進抱持極度樂觀的期待；但在第一線，卻有 77% 的員工反映工作量不減反增，職業倦怠感顯著攀升。管理層的致命盲點在於：他們誤以為「AI省下的生產時間，能得到翻倍的產能」。
殊不知，在現代複雜的專案管理中，撰寫草案往往只佔整體工作週期的一小部分。一份專案要真正落地，後續還牽涉到跨部門利害關係人協調、數據長期追蹤、突發異常應變與成果驗收等大量繁重且無法自動化的工作。當主管看見員工靠著工具迅速交出第一份初稿，便自然而然地認為「你們現在速度變快了，每週應該可以多扛兩個新專案」，這項期待徹底忽略了後續追蹤與維護的邊際負擔。造成的結果便是前端看似省下了半小時的撰寫工時，後端卻被塞進了超出負荷數倍的全新業務量，使同仁陷入更深層的隱形過勞。
更深層的組織危機，是專業信任的瓦解。
當一個員工習慣全盤依賴 AI，交出的成果看似無懈可擊，但在會議桌上被進一步追問推論細節、邊界條件與突發應變方案時，卻表現得一問三不知，主管內心自然會產生強烈的不信任感：「既然所有的內容都是問機器出來的，那這個職位的獨特價值究竟在哪裡？如果連自己交出的產出都無法掌握與辯護，未來更有挑戰性的核心業務，我又該如何放心交託？」
當主管無法判別員工的真實專業實力，員工又被沈重的不切實際產能指標壓得喘不過氣，原本以效率為名的數位變革，最終演變為一場雙輸的內耗僵局。
要打破假象生產力的惡性循環，單靠開幾堂「提示詞技巧培訓」是隔靴搔癢的。這不是員工個人的時間管理問題，而是深刻的組織設計與制度失靈。人力資源部門（HR）必須從「旁觀的行政支援角色」轉型為「組織架構的重構者」，從指標、流程與組織文化三個維度，建立防禦無效內耗的實務防線：
企業必須捨棄那些助長「表面忙碌」的活動性 KPI。諸如「每週使用 AI 工具的頻率」、「Prompt 下達次數」或「AI 產出的文案篇數」，這類指標只會讓員工為了交差而進行表演性工作，製造更多無人閱讀的數位垃圾。
HR 應協同業務主管，重新將績效評估校準於「商業實質成果」與「思考深度」：
評估決策週期而非產出字數：關注一項業務痛點從發起至解決的天數是否實質縮短，而非過程中產出了多少張投影片。
將「對話紀錄」與「思考歷程」納入工作檢核：如同最一開始提到的那份作業，在關鍵專案評估中，要求同仁展現「如何對 AI 的初稿進行批判、修正與重構」，鼓勵同仁展現身為人類架構師的引導智慧，而非獎勵盲目的複製貼上。
當大家都想搭上 AI 順風車時，最常見的混亂就是同時引進五、六種不同工具（有的試圖做簡報、有的做數據分析、有的產會議記錄）。每一種新軟體都意味著額外的學習曲線；多種工具給出的多元答案，更會引發資訊過載，使團隊花費大量時間篩選驗證，最終反而讓決策更難執行。
呼應 Gamma 創辦人與敏捷管理的精神，HR 應協助制定嚴格的流程紀律：
嚴格限制在製品（Work In Progress, WIP）專案上限：規定各部門在同一時間內，正在推行的 AI 導入試點任務最多只能有 1～2 個。當目前的任務能確實跑通、驗證能為團隊穩定省下時間後，才繼續開展下一個實驗，確保團隊的專注度能高度聚焦。
建立制度化的「停損與退場機制」：組織必須定期進行「工時與監督成本盤點」。一旦數據實測證明，員工花在校對、改錯與微調的時間，已經遠遠超過了傳統人工作業的時間，組織就必須果斷踩煞車。同時管理層也能實施「不究責檢討」，公開肯定那些提出數據證明「某項特定任務目前根本不適合交給 AI」的同仁，表揚他們為團隊省下了寶貴的無效內耗。
AI 表現不佳、頻頻產出空話的根本原因，往往在於缺乏「組織專屬的背景脈絡」。若企業每次都要求員工手動把公司規範、歷史專案細節一字一句餵給獨立工具，無異於讓每個人每天都在重新訓練一個失憶的實習生。
HR 與數位部門應合力推動「脈絡基礎設施化」：
知識庫無縫整合：將企業內部的作業準則、成功案例與語氣風格梳理成結構化知識庫，並直接將 AI 嵌入員工原本就在使用的內部工作系統（如客服、專案管理或既有協作平台），讓 AI 原生具備上下文理解力，使員工不必再手動搬運資訊。
確立人類終審當責（Human Accountability）底線：在組織章程與文化中明確定錨——「AI 產出的內容永遠只是草稿，最終在產出物上簽核名字的人，必須對所有細節負起 100% 的業務責任」。評估一個專業工作者價值的核心，從來不是看他會不會用工具，而是看他能否對自己交付的成果進行邏輯辯護、解釋決策細節，並在面對突發風險時展現承擔的勇氣。
回想起課堂上老師要求的那份對話紀錄，其實正是企業最需要的清醒劑。科技的進化一日千里，但管理與組織協作的底層邏輯從未改變。AI 是一面誠實的放大鏡，它能將高度優化、權責分明的卓越流程放大為驚人的生產力；但若組織本身缺乏明確的指標定位、陷入專案氾濫且職責模糊，科技只會以倍數級的規模，將混亂與過勞放大成集體的災難。
終結AI 監工（Botsitting）與假象生產力，並不是要我們因噎廢食地抗拒科技，而是要找回人機協作的主控權。企業與 HR 的使命，在於建立一套讓團隊敢於停損、重視真實成效且維護人類思考尊嚴的制度環境。當我們不再被工具綁架時，科技才能真正發揮最大效用，讓每位工作者將寶貴的心力，全然投入於那些唯有人類才能賦予的同理、溫度與崇高價值之中。
指導老師：李宗樺
撰寫者：賴柏妤
