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文｜UMU ALT 團隊，UMU學習平臺
當企業爭相導入生成式AI工具時，您是否曾思考：為什麼有些組織能成功轉型，有些卻陷入「技術很強大，成效不彰」的困境？2025年發表的最新實證研究為我們揭開了答案：成功的關鍵不在於選擇哪個AI模型，而在於組織是否具備「學習與適應」的能力。這份採用嚴謹多標準決策分析的研究，透過系統性文獻回顧與專家評估，明確指出建立學習型組織架構的優先順序，遠超過任何技術工具或培訓方案。
隨著生成式 AI（Generative AI）的飛速發展，組織關注的焦點已從「是否需要引入 AI」，轉向「如何有效整合 AI」。單純引入技術工具並不能保證成功，不當的整合策略反而會帶來風險，例如導致產出同質化或者員工價值被低估。一篇於 2025 年發表的最新研究，透過嚴謹的多標準決策分析（MCDM）模型，為我們揭示了在人機價值共創的動態中，優化員工角色的關鍵決策點與策略優先順序。
Part.1 AI 轉型的盲點：為什麼多數企業都做錯了？
- 目標悖論：組織引入 AI 的首要目標是創新，而非單純的效率提升或成本削減。研究顯示，「創新性」在所有決策標準中權重最高（38.1%）。
- 組織先行：最重要的整合策略並非技術或培訓，而是建構「自我調整的組織結構」（Adaptive Organizational Structure），其優先順序遠超其他所有選項。
- 人本核心：儘管技術是驅動力，但最高效的策略——建構自我調整結構、成立專門團隊、建立倫理監督、打造創新實驗室、推動持續學習——無一不是圍繞「人」與「組織」展開。
- 價值共創（Value Co-creation）：成功的關鍵在於將 AI 視為協作夥伴，共同創造價值，而非僅僅是自動化工具。這要求組織重新設計任務，以激發協作與創造力。
Part. 2 員工會被AI取代嗎？學習型組織如何重新定義人的價值
過去幾年，關於 AI 的討論常常陷入「創造就業」與「毀滅就業」的二元對立。然而，隨著生成式 AI（Gen-AI）滲透到工作場所的方方面面，一個更具建設性的共識正在形成：真正的挑戰並非替換，而是協同。
正如論文開篇所指出的，完全依賴 AI 可能導致工作產出趨於同質化，長期來看其價值會降低。人類無法在速度和數量上與 AI 匹敵，但 AI 也無法複製人類高階的策略思維、創造力與共情能力。這種局面下，管理者很容易陷入「任務層面的貢獻貶值」陷阱，即過度看重 AI 的高效產出，而忽視了人類員工的獨特價值。
為了解決這一難題，「人機協作」（Human-AI Collaboration）與「價值共創」（Value Co-creation）的理念應運而生。價值共創在這裡被定義為一個協作過程，在該過程中，包括員工、AI 系統和組織領導在內的多個利益相關者，透過共同努力和協同作用，聯合貢獻於價值的創造。
儘管方向明確，但組織在實踐中卻面臨著一個巨大的鴻溝：我們都知道人機協作很重要，但缺乏一個系統性的框架來指導具體的決策——當重塑員工角色以適應 AI 時代時，我們應該優先考慮什麼？哪些策略舉措才是最有效的？這正是 Alpana Agarwal 在 Cogent Social Sciences 上發表的這篇研究所要解決的核心問題。
Part. 3 面對AI該從何做起？用數據找出組織轉型的優先順序
為了填補理論與實踐間的鴻溝，該研究設計了四個環環相扣的研究問題：
- 在 Gen-AI 時代，組織在重塑員工角色以促進價值共創時，需要考慮哪些最重要的維度（標準）？
- 這些不同的決策標準之間，其重要性如何排序？
- 組織可以採取哪些「策略路徑（備選方案）」來最大化員工在價值共創中的參與度？
- 如何衡量和比較不同策略備選方案的影響力，從而做出最優選擇？
面對如此複雜的決策環境，研究者採用了一種嚴謹的分析方法：
- 第一步：系統性文獻回顧（Systematic Literature Review）
透過對 Scopus、Web of Science 等頂級資料庫的篩選，研究者從 500 多篇相關論文中提煉出 60 篇高品質文獻，識別出了組織在整合 AI 時需要考慮的 8 個關鍵決策標準和 12 個策略備選方案。 - 第二步：層次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）
這是一種成熟的多標準決策模型，善於將複雜的、模糊的問題分解為有序的層次結構（目標層、標準層、方案層）。研究者邀請了 7 位來自 IT、金融、製造和學術界的資深專家（平均擁有超過 20 年的從業經驗），透過「兩兩比較」的方式，對各個標準和方案的重要性進行評分。這種方法能夠將定性的專家判斷轉化為定量的權重，從而科學地確定優先順序。
簡而言之，該研究首先透過系統性文獻回顧，識別出一系列相關的決策標準與策略方案；隨後，借助專家智慧和 AHP 模型，對這些因素的重要性進行了科學的量化排序，以確定其優先順序。
Part. 4 學習型組織的實踐藍圖：5大標準與5項關鍵行動
經過專家研討與 AHP 模型分析，最初的 8 項決策標準被合併為 5 項，12 個備選方案的優先順序也被清晰地計算出來。這為我們提供了一張寶貴的「組織轉型路線圖」。
發現一：我們應該用什麼標準衡量成功？
在優化員工角色時，組織最應該關注什麼？研究結果（見下表）可能會顛覆很多人的直覺。
實踐啟發：這份清單告訴我們，AI 策略的出發點應該是「價值創造」，而非「成本節約」。當組織評估一個 AI 專案時，首先要問的不是「它能幫我們省多少錢？」，而是「它能否幫助我們實現前所未有的創新？」「它能否根本性地改善我們的客戶體驗？」。將創新置於首位，才能真正發揮 Gen-AI 的革命性潛力。
發現二：五大最有效的策略舉措
明確了衡量標準後，接下來的問題是：具體該做什麼？研究對 12 項備選策略進行了排序，排名前五的策略相互支持，共同構成了一個系統性的行動框架。
實踐啟發：這張榜單最令人震撼的一點是，排名第一的並非技術工具或技能培訓，而是組織結構本身。這強有力地證明了，Gen-AI 轉型本質上是一場深刻的組織變革。組織不能期望將強大的 AI 直接引入一個僵化、層級森嚴的舊有體系並獲得成功。必須優先進行組織層面的變革，優化其內部結構以支撐新策略的執行，這是後續整合工作能夠成功的前提。
此外，排名靠前的策略都指向了系統性的、基礎性的建設：建立專門團隊提供專業支援、設立明確的倫理規範與監督機制、創造可控的實驗環境以激發創新，以及投資於持續學習來賦能員工。這些都不是追求短期回報的措施，而是需要長期投入、用以建構核心組織能力的基礎性工作。
Part. 5 什麼該變？什麼不該變？學習型組織的永恆法則
這項研究為我們揭示了在 AI 驅動的組織轉型中，哪些是必須改變的，哪些又是永恆不變的商業法則。
必須改變的（The “Change”）
- 工作單元的定義：從「任務自動化」到「角色協同」。
過去，組織思考的可能是如何用 AI 自動化某個任務。現在，組織必須思考如何設計一個能與 AI 協同的角色。關注點從孤立的工序轉向了整合的、創造價值的崗位。 - 組織架構的形態：從層級式到網路化。
傳統的、自上而下的階層式結構，無法適應 AI 帶來的敏捷、跨部門協作需求。組織需要變得更扁平、更靈活，如同一個相互連接的生態網路。 - 人才能力的核心：從「個人技能」到「系統能力」。
僅僅提升個別員工的 AI 使用技能是不夠的。組織需要建構系統性的 AI 力：由專門團隊提供技術支撐，由治理框架保障倫理，由學習體系賦能全體員工，由組織結構促進協作。這是一個整體的、動態的能力系統。
永恆不變的（The “Unchanged”）
- 商業的最終目標：創新、生產力、客戶價值。
無論技術如何演變，商業的本質從未改變。AI 只是實現這些目標的強大工具，其本身並非目標。任何 AI 策略的評估，最終都要回歸到這三個基本點上。 - 管理的根本原則：治理與文化。
強大的治理（如倫理監督）和支持性的文化（如允許實驗的創新實驗室）是任何重大變革成功的必要條件。這在工業時代如此，在 AI 時代同樣如此。技術不能取代卓越的管理。 - 變革的核心要素：人是第一位的。
研究中所有優先順序的策略，最終都指向了「人」。如何建構組織、如何賦能員工、如何建立信任、如何激發創造力，這些圍繞人的議題，才是決定 AI 轉型成敗的關鍵。
Part. 6 從研究到實踐：打造學習型組織的行動方案
Alpana Agarwal 的這項研究，透過嚴謹的資料分析，為面對 AI 變革的組織管理者和 HR 專業人士提供了一份清晰的行動指南。其最重要的貢獻，在於將關於 AI 的討論從抽象的「機遇與威脅」，轉變為具體的、可操作的「決策與排序」問題。研究結論明確指出：成功的 AI 整合，是一項以組織設計為核心、以人為本的系統性工作。這要求領導者必須主動地、系統性地設計一個能促進人與 AI 實現價值共創的全新工作體系。
這項研究有力地證明了一個核心原則：技術本身無法自動帶來轉型。研究結果明確顯示，成功的關鍵因素在於人的能力——即員工使用 AI 時具備的批判性思維、創造性解決問題和協同創新的能力，也就是 AI 素養。
這正是 UMU 致力於解決的核心問題。透過將前沿學習科學與實用 AI 技術相結合，UMU 的 AI 力系列課程，為企業中從一線員工到高層管理者的不同崗位、以及從市場行銷到產品研發的各類工作內容，都提供了針對性的 AI 力提升方案。我們旨在系統性地建構學員在 AI 時代至關重要的能力。我們提供工具與框架，幫助員工和領導者超越簡單的任務自動化，建立人與 AI 高效協同的工作文化，從而將研究報告中的策略洞見，轉化為組織的實際績效。
