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文｜UMU學習平台
面對 AI 技術的普及，中階管理者往往面臨著多重困境：一方面，需要理解組織導入 AI 的策略意圖，卻缺乏清晰的執行路徑；另一方面，面對一線同仁的具體業務與AI工具應用上，常常處於「不知道如何符合組織使用規範」與「難以將AI融入實際工作中」等難題。
本文整理自 2025 年國際知識資產動態論壇（IFKAD）的學術研究，研究團隊透過 60 場深度訪談，深入三種不同規模的組織，帶回了 AI 管理轉型的真實見解。本文將帶你了解：
- 「影子 AI」現象為何讓中階主管陷入兩難，以及如何建立平衡。
- 活動理論如何幫助我們系統性地分析 AI 導入後的組織落差。
- AI 時代中階主管最需要的三種核心能力，以及它們如何轉移。
前言：研究核心洞察
當團隊中同時出現「狂熱擁抱 AI」和「擔憂被淘汰」的聲音時，還需要處理複雜的內部情緒。當傳統的管理經驗在新問題面前逐漸失效，真正的挑戰才剛剛開始。在這場變革中，最大的挑戰不是怎麼撰寫提示詞，而是每天管理的團隊裡，正在發生一些管理者可能沒注意到的「潛在變化」。
- 當 AI 接管了分析與文書報告等硬性任務，中階管理者的核心價值將轉向「軟實力」，即系統性思維與變革領導力。
- AI 帶來的不僅是技術升級，更是組織中責任邊界與工作流程的重組—中階管理者正在轉變為平衡多方訴求的關鍵樞紐。
- 面對第一線員工追求效率而自發性使用 AI 的「影子 AI」現象，中階管理者需要在「鼓勵業務創新」與「堅守公司合規」之間找到平衡點。
Part1. AI管理的隱形危機：提升效率需求與合規要求的兩難
員工為什麼會選擇跳過組織規範來使用 AI工具？
在 2025 年國際知識資產動態論壇（IFKAD）上，學者 Philippe Jean-Baptiste 提交了一篇名為《重塑中階管理：生成式 AI 如何重塑角色與能力》的研究。研究指出，當前企業在 AI 時代的數位轉型中存在一個盲點：大量研究關注了 AI 在生產力提升、策略轉型等方面的宏觀影響，卻極少有研究關注處於中間的管理者到底是如何適應、決策並建立自己技能的。
研究揭示了一個值得警惕的現象：導入 AI 被視為是自上而下的公司策略。但實際上，員工為了繞開繁瑣的審核流程，早就開始在組織規範之外的其他管道來使用 AI 以提升效率。這種現象被稱為「影子 AI」。
在符合規範與提升效率需求的落差之間，中階主管該如何建立平衡？
這給管理者帶來了巨大的落差：一邊是公司的 IT 安全要求須符合規範，一邊是員工對於使用 AI 提升效率的迫切需求。為什麼落差會如此劇烈？成熟的大型組織為了確保業務的安全與嚴謹，必須要建立一套嚴密的多層級跨部門協作機制。
但是正如受訪者所言，「為一個簡單的問題跨部門走流程，可能需要三週時間」。面對堆積如山的工作，員工自然會尋求 AI 來輔助處理文案或會議記錄。這種做法雖然帶來了極高的操作靈活性，但也同時帶來了資料外洩和策略脫節的隱患。
挑戰的本質在於，中階管理者的職責正在從「策略執行」，擴展到「技術與文化創新的共建」。以往，中階的主要任務是把高層的策略拆解給部屬執行；但如今，由於 AI 處理了部分重複性工作，管理環境發生了深刻變化，中階不僅要應對團隊內部「擁抱 AI」與「恐懼 AI」的不同態度，還要在一線業務的提升效率創新與公司的合規制度之間建立平衡。
正如研究所指出的，在 AI 時代的數位轉型中，中階管理者擔任關鍵的推動者。研究團隊從概念、人際、技術的三大視角，梳理了 AI 時代中階管理者必備的技能要求，分析他們如何適應這種角色轉變。本文將詳解這篇研究論文的核心觀點，為中階管理者提供一份實用的參考。
延伸閱讀：學習型組織如何迎戰AI時代？2025最新研究揭示5大關鍵策略【培訓實務案例】
Part2. 當 AI 逐漸導入組織，
管理的責任邊界也需要進行調整！
中階主管管理情境6元素
關於新技術導入組織這一命題，學術界常使用「技術接受模型」（Technology Acceptance Model，TAM）進行分析。但 TAM 理論大多只關注員工個人「願不願意」以及「好不好用」的接受度，未能充分反映企業現實中複雜的合規要求、流程重組和架構調整等結構性因素。
為了更全面地分析這種複雜性，這篇論文採用了「活動理論」（Activity Theory）作為分析框架。該理論專門用於研究系統內部的矛盾與演進，將管理者的情境拆解為六個相互關聯的元素：主體（中階管理者）、客體（角色與技能的轉變）、工具（生成式 AI）、規則（IT 政策與規範）、共同體（高階主管、團隊、IT 部門等相關方）以及勞動分工（管理層級間責任的重新分配）。
這一分析框架呈現了一個完整的動態系統，不再孤立地看待「人與技術」的關係。當生成式 AI 展現出強大的內容生成和複雜認知自動化能力時，如果組織現有的規則（IT 政策）尚未完善，就不可避免地會改變原有的權責分配——誰來決策？誰來執行？當 AI 能承擔一部分工作時，人與機器、高階主管與中階主管之間的責任邊界隨之發生轉移。
根據活動理論的分析框架，論文揭示了中階管理者目前正處於以下的系統性落差之中：
1. 導入 AI 與 IT 政策之間的張力。
生成式 AI 的易用性和易取得性，客觀上促使一線員工自下而上形成「影子 AI」實踐。然而，企業現有的 IT 規則往往偏向集中管控以確保資料安全。中階管理者置身其中，需要妥善處理「鼓勵團隊利用 AI 提升效率」與「確保遵循公司安全政策」之間的平衡。
2. AI 與責任分配的重塑
隨著 AI 能夠處理部分常規的分析與認知任務，傳統的職能分工正在被重新定義。某些傳統的行政報表和業務監督技能的相對價值正在發生變化，中階管理者需要重新檢視自身的工作重心，尋找在 AI 深度結合工作後的新價值定位。
3. 中階管理者與各相關方的認知差異
面對 AI 技術的導入，組織內部不同群體的視角存在天然差異。高層更關注策略轉型與效能，IT 部門著重於系統安全與合規，部分員工對新技術持有保留或抵觸態度，另一部分員工則希望加快應用速度以擺脫繁瑣的流程。中階管理者客觀上成為了協調這些不同期待的關鍵紐帶。
活動理論認為，上述這些系統性的矛盾與不一致，並非管理的失敗，而恰恰是驅動組織學習與重塑的重要動力。對於中階管理者來說，當前在工作中感受到的阻力與挑戰，本質上是整個組織系統在技術迭代中發生的系統性落差。
論文指出，中階管理者正在轉變為處理這些系統性矛盾的關鍵紐帶和「變革促進者」。在不斷變化的組織環境中，管理者將越來越依靠自身的軟實力，例如：人際技能與概念思維等，在創新與合規之間尋找最佳解方。
Part3. AI管理時代，不同組織規模對應的挑戰
AI 導入企業組織的轉型縮影
為了深入探究中階管理者在真實工作場景中的處境，研究團隊採用半結構化訪談，深入三種不同的組織環境中進行調查。訪談對象主要聚焦於那些處於策略與執行之間、且深度參與技術應用的中階管理者。
研究團隊共規劃了 60 次深度訪談，選取了三個具有代表性的產業和組織規模：
- 大型企業：來自能源產業，共進行了 30 次訪談。這類企業通常擁有高度成熟的流程和集中的組織架構，能夠清晰地反映出組織在「有計劃地」推行 AI 採納時所面臨的結構性問題。
- 中型企業：來自數位服務與 IT 顧問產業，共進行了 15 次訪談。這類企業在業務靈活性與公司策略方向的一致性之間，往往難以取得平衡。
- 中小型企業：來自電信產業，共進行了 15 次訪談。由於內部資源相對受限，這類企業在面對新技術時，往往採取一種更加務實、甚至帶有「彈性應變」色彩的靈活策略。
在這些訪談中，研究人員深入探討了管理者在面對生成式 AI 帶來的轉型時的真實認知、個人體驗以及因應策略。訪談試圖挖掘隱藏在日常工作背後的系統性張力，並藉此觀察管理者是如何調整自身的實踐方式。
Part4. AI管理者核心能力轉移
從「例行性任務」到「核心競爭優勢」
根據研究團隊的初步發現，生成式 AI 的導入正在重塑管理者所需的核心能力模型。當 AI 逐漸處理了撰寫行政報告和資料分析等例行性任務後，管理者的核心價值反而明顯轉向「軟實力」。在高度複雜的環境中，安撫團隊情緒、協調部門衝突、確保生產安全等精細化的團隊管理變得不可取代。
1.概念技能：當 AI 成為思考輔助工具，管理者的宏觀視角更重要了
過去，管理者需要投入大量精力來制定計劃和建立框架。但受訪者指出，AI 可以作為一個極佳的「思考輔助工具」，協助梳理思維結構和專案啟動的必要步驟。當繁雜的分解工作被機器承擔後，管理者的核心價值便轉移到了「系統性思維」和「意義建立」上。
這意味著管理者比以往任何時候都更需要具備宏觀視角。面對新技術的衝擊，管理者需要跳出單一部門的視角，將 AI 融入業務的結果，連結成符合公司願景的策略，並向團隊解釋清楚「變革的意義是什麼」，以及「這些改變將把我們的業務帶去哪裡」。
2.人際技能：凝聚團隊共識、提供心理安全感，才是真正的變革領導力
研究指出，人際交往是重要性增幅最大的一項能力。AI 導入組織後，內部落差往往會加劇：有人對新技術感到興奮，也有資深員工充滿恐懼；與此同時，急於推行 AI 工具的業務部門，又常常與堅守安全底線的 IT 部門產生分歧。
在這樣的背景下，強烈的共情能力、變革型領導力以及衝突調解能力顯得尤為關鍵。管理者的主要精力將逐漸從單純檢查業務結果，轉移到凝聚團隊共識、提供心理安全感，以及作為橋樑進行跨部門溝通上。在導入新技術的過渡期，保障團隊的凝聚力與安全感，正是變革型領導力的真正體現。
3.技術技能：管理者不需要成為工程師，但必須真正了解 AI 的特性與風險
對硬技能的要求依然存在，但這絕不是要求管理者去掌握工程師的技能。論文指出，面對「影子 AI」帶來的種種風險，管理者必須具備對生成式 AI 工具的熟悉度，以及對資料安全與倫理挑戰的深刻理解。
管理者需要親自上手了解 AI 的特性——這不僅是為了指導團隊提升效率，也可以利用 AI 作為一面鏡子，輔助自己提升管理技能與個人領導力。
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Part5. 如何重塑中階主管跨越 AI管理的技能落差?
這篇學術論文為我們揭示了一個關鍵事實：在生成式 AI 時代，中階主管面臨的挑戰並非技術能力的欠缺，而是組織中責任範圍調整，帶來的系統性落差。
當 AI 處理了一部分資料處理與文書報告等例行性任務後，管理者唯有發展「軟實力」——系統性思維與變革領導力，才能建構起全新的核心競爭優勢。
從「技術導入」到「組織內培養出核心競爭力」
今天，企業面臨的核心挑戰已經不再是「要不要用 AI」，而是「如何讓 AI 真正產生業務實效」。組織應用 AI 的能力，正在成為決定企業長期競爭力的關鍵變數。真正的困難點在於，如何系統性地提升組織內的 AI 人才能力。
1.工作流整合與風險控制
AI 絕不是一個孤立的 IT 專案。企業需要重新檢視價值鏈，將 AI 深度融入核心業務流程。同時，面對「影子 AI」的風險，企業應以風險管理取代絕對禁止，建立起「信任並驗證」的多層審核機制，確保 AI 帶來的效率提升在安全可控的範圍內。
2.人才與能力轉型
過去，衡量人才價值的依據是「運用單一技能解決特定問題」。如今，核心競爭力轉變為與 AI 協作並為組織創造價值的能力。企業必須將重心放在提升內部整體的 AI 人才能力上，引導員工主動定義複雜問題、拆解 AI 任務並對最終的業務結果負責。
結論：AI管理浪潮下，比導入工具更重要的事
如何為身處變革中的管理者提供真正的支持？
AI 的到來並沒有讓管理者的角色邊緣化。相反，這對管理者的判斷力、業務理解力和團隊同理心提出了前所未有的要求。當 AI 處理了重複性工作，也重塑了管理的核心價值——激發人的潛能、處理複雜的連結、對最終的業務結果負責。
對於企業而言，比追逐前沿模型更迫切的命題，是為這些身處變革中的管理者提供跨越技能落差的支持機制。唯有確實幫助他們提升應對複雜管理環境的核心能力，讓技術真正融入業務的環境，組織才能在充滿不確定性的時代確立真正的長期優勢。
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看完這篇研究的見解，也許你對組織中中階主管的處境有了新的理解。以下幾個問題，歡迎你帶回自己的工作情境中思考：
- 你的組織目前對於員工使用 AI 工具，有明確的規範與引導機制嗎？
- 在你規劃的管理者培訓中，人際溝通與衝突調解等軟技能佔了多少比重？
- 你認為中階主管在 AI 轉型中最需要的支持是什麼？是技術知識、是情緒支持，還是更清晰的角色定義？
每個組織的 AI 成熟度與文化背景不同，沒有一套解方可以直接複製。但這些問題或許能幫助你更清楚地看見，自己的組織現在最需要什麼。
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