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內容簡介
AI工具成為工作者日常、加速效率的同時，企業的投資回報壓力也隨之浮現，讓AI落地走向更現實的考驗。當AI全面進入工作流程，面對更大規模的應用，商業模式、獲利方式、人才價值與成效勢必得接受更嚴格的檢視，工作現場的不安與混亂也隨之出現：流程斷鏈、責任難以釐清、影子AI正在加劇管理失速
本次專題從28個關鍵字出發，拆解AI如何重塑職場分工、管理與組織工作方式，協助企業在混沌中找到出路。
本次專題從28個關鍵字出發，拆解AI如何重塑職場分工、管理與組織工作方式，協助企業在混沌中找到出路。
序／導讀
AI超高速列車
在變幻莫測的世界裡，預測趨勢向來困難，事後被拿來檢驗，還經常預測不準，然後再預測一次。
這幾年高速發展的AI，會把我們帶去哪裡，沒人說得準，許多人都是先上車再說。
ChatGPT在2022年底上線，約2個月就達到1億月活躍用戶（MAU），現在估計有8億周活躍用戶（WAU）。更別提加上其他AI產品和服務，實際在日常使用AI的用戶有多少了。
在這輛高速列車裡，你可以任憑窗外風景如浮光掠影，什麼行為都沒有改變，也會被載往未來的某個終點站；你也可能埋首鑽研新技術，一抬頭，赫然發現AI又進化了，而且領先你的步速愈來愈快、跨距愈來愈大。
根據《財星》（Fortune）雜誌報導，伊隆．馬斯克（Elon Musk）在2026年1月初接受《Moonshots with Peter Diamandis》這個podcast節目專訪時表示，到了2030年，AI的智能水平將超越全人類智力的總和，而方方面面的技術進步，帶動生產力激增，將促使人類生活富裕，「隨心所欲獲取所需的普惠待遇」，連儲蓄、退休金都不必準備了。2030年近在眼前，我們都可以共同檢驗馬斯克眼中的未來。
至於我們這些平凡的工作者呢？我們像坐在高速列車裡，渾然不覺車速到底多快，安坐車廂裡，日復一日地做著和昨天去年一樣，不會有太大變化的工作。會這樣一直發展下去嗎？變化是緩步的發生，還是一夕鉅變？
這都還只是從極其簡化的個人層面來看，如果再加上無數個個人、組織、政府的AI投入與投資，變數更多。
托馬斯．達文波特（Thomas Davenport）與藍迪．比恩（Randy Bean）在《MIT史隆管理評論》（MIT SMR）一篇專欄裡指出，「如果說2025年是意識到生成式AI存在『價值實現問題』的一年，2026年將是採取行動解決問題的一年。解決價值問題的一個具體方法，是將生成式AI的應用，『以個人為主』轉向『企業級』。」
換句話說，AI幫你的日常工作省了多少時間，你又拿省下來的時間做了什麼，企業很難估量，但如果是將AI用於組織層級的功能別的任務或專案，就是AI降本增效的現實檢驗了。
在這個過程中，工作者與AI「競合」的關係會更明顯：AI擅長而工作者不擅長的，AI做；AI擅長、工作者也擅長的，還是AI做。
人要做什麼？你要做什麼？老話一句，去做AI不會的事，或者保守一點說，AI「還」不會做的事，畢竟AI學得比人類快多了。那會是什麼？這是每個工作者在未來都要持續探究的「工作的意義」，甚至是「生存的意義」。
在變幻莫測的世界裡，預測趨勢向來困難，事後被拿來檢驗，還經常預測不準，然後再預測一次。
這幾年高速發展的AI，會把我們帶去哪裡，沒人說得準，許多人都是先上車再說。
ChatGPT在2022年底上線，約2個月就達到1億月活躍用戶（MAU），現在估計有8億周活躍用戶（WAU）。更別提加上其他AI產品和服務，實際在日常使用AI的用戶有多少了。
在這輛高速列車裡，你可以任憑窗外風景如浮光掠影，什麼行為都沒有改變，也會被載往未來的某個終點站；你也可能埋首鑽研新技術，一抬頭，赫然發現AI又進化了，而且領先你的步速愈來愈快、跨距愈來愈大。
根據《財星》（Fortune）雜誌報導，伊隆．馬斯克（Elon Musk）在2026年1月初接受《Moonshots with Peter Diamandis》這個podcast節目專訪時表示，到了2030年，AI的智能水平將超越全人類智力的總和，而方方面面的技術進步，帶動生產力激增，將促使人類生活富裕，「隨心所欲獲取所需的普惠待遇」，連儲蓄、退休金都不必準備了。2030年近在眼前，我們都可以共同檢驗馬斯克眼中的未來。
至於我們這些平凡的工作者呢？我們像坐在高速列車裡，渾然不覺車速到底多快，安坐車廂裡，日復一日地做著和昨天去年一樣，不會有太大變化的工作。會這樣一直發展下去嗎？變化是緩步的發生，還是一夕鉅變？
這都還只是從極其簡化的個人層面來看，如果再加上無數個個人、組織、政府的AI投入與投資，變數更多。
托馬斯．達文波特（Thomas Davenport）與藍迪．比恩（Randy Bean）在《MIT史隆管理評論》（MIT SMR）一篇專欄裡指出，「如果說2025年是意識到生成式AI存在『價值實現問題』的一年，2026年將是採取行動解決問題的一年。解決價值問題的一個具體方法，是將生成式AI的應用，『以個人為主』轉向『企業級』。」
換句話說，AI幫你的日常工作省了多少時間，你又拿省下來的時間做了什麼，企業很難估量，但如果是將AI用於組織層級的功能別的任務或專案，就是AI降本增效的現實檢驗了。
在這個過程中，工作者與AI「競合」的關係會更明顯：AI擅長而工作者不擅長的，AI做；AI擅長、工作者也擅長的，還是AI做。
人要做什麼？你要做什麼？老話一句，去做AI不會的事，或者保守一點說，AI「還」不會做的事，畢竟AI學得比人類快多了。那會是什麼？這是每個工作者在未來都要持續探究的「工作的意義」，甚至是「生存的意義」。
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