文/白佩華
從生成式 AI 協助分析資料、撰寫報告，到導入多個 AI Agent 執行跨系統任務，企業對 AI 的投資持續增加，然而當員工在熟悉 AI 工具後，企業的工作方式與營運模式是否跟著改變？
許多企業將 AI 視為提升個人生產力的工具，結果是員工做事更有效率的情況下，跨部門等待、重複審核與資訊斷點卻依然存在。麥肯錫九月出版的 The AI Economy 文章指出，AI 技術進步與組織調整的速度並不一致。這意味著組織的挑戰，從「如何導入AI」轉向「如何重新設計工作」。
AI不是讓舊流程跑得更快，是重新設計工作、決策與人機分工
Gartner 剛提出的《2027十大策略科技趨勢》，提供了觀察工作的三個切入點：
大型量化模型（Large Quantitative Models）可能改變財務與營運預測；語音推理模型（Speech Reasoning Models）可能重塑客服互動；AI 情境平台（AI Context Platforms）則使 AI 能結合企業知識與業務脈絡，支援跨系統任務。
Gartner 也指出，AI 情境平台能為 AI Agent 提供解讀輸入、做出決策所需的企業脈絡，是支援自主化任務的基礎能力。這些技術不只是新的應用工具，也可能改變工作任務、決策方式與職能需求。對企業而言，真正的挑戰，是如何將技術能力轉化為新的工作分工與營運模式。
過去的數位轉型，多透過ERP、CRM或RPA，把既有程序電子化、自動化；AI則讓企業有機會重新安排任務與決策流程。企業若只問「哪些工作可以用AI做」，往往會把AI塞進原本的流程；更關鍵的問題應該是：哪些步驟仍有存在的必要？哪些決策可以因此改善？哪些服務是過去做不到、現在卻有機會創造的？
因此，自動化效率不等於AI轉型。傳統自動化讓既有工作更快、更便宜；AI更大的價值，在於重新思考流程本身，哪些程序不必存在、哪些決策可以更有品質，以及能否串接整段服務旅程。若企業只把AI用來加速報表、增加處理件數，仍可能停留在舊流程的效率優化；唯有讓AI重新設計端到端的流程，減少不必要的交接與審核，才能從「個人效率」走向「組織生產力」。
尤其當AI Agent導入後，節省下來的時間，不應直接換算成員工必須承擔更大的工作量、更廣的工作範圍與更高負荷。AI Agent的價值，不是讓每個人承擔更多的任務，而是重新配置人與AI的責任：由AI承擔例行執行、資料整理與進度追蹤，讓員工專注於專業判斷、客戶關係、複雜問題處理與創新。企業應以工作品質、客戶價值與整體成果，而非單純以工時或產量，衡量轉型成效。
從流程再造到工作再設計：AI 轉型的四個層次
企業可用四個相互連動的層次檢視AI轉型。
- 工作流程再造（Workflow Redesign）：重新安排跨部門工作的步驟、交接與資訊流，改善端到端的成果，而非只優化單一部門。
- 工作再設計（Job Redesign）：重新分配個別職位的人與AI任務，調整工作內容、責任及所需判斷。
- 工作架構重塑（Job Architecture）：系統性調整職系、職位、職級、能力要求與職涯路徑，使人才配置符合新工作模式。
- 企業轉型（Enterprise Transformation）：整合流程、人才、績效與資源配置，形成新的營運及組織模式。
簡言之，Job Redesign 回答「工作如何改變」，Job Architecture 則回答「企業未來需要哪些職位與人才」。因此，流程再造不等於工作再設計，個別職位改變也不等於完成組織轉型。企業必須讓四個層次相互連動，才能避免AI工具已經改變工作方式，人力與管理制度卻仍停留在原有架構。
以財務部門為例，重新整合從資料蒐集、核對、預測到管理報告的整體流程，是 Workflow Redesign；財務分析師從製作報表轉向預測解讀及經營建議，是 Job Redesign；企業進一步重新定義初階分析師、資深分析師與策略財務角色的能力要求及晉升路徑，則是 Job Architecture。當這些改變進一步連動預算配置、績效制度與經營決策，才逐步形成 Enterprise Transformation。
實務上，可先將任務分成四類：AI自動執行、AI輔助專業工作、人類主導判斷與協商以及新增的人機協作任務。先拆解任務再重組職位，比直接以職位決定人力增減更合理。這四類任務並非固定不變，企業應先盤點任務、工時與能力，再決定如何分配給AI與員工；衡量成效時，也應觀察節省的時間是否轉化為更好的服務、決策及創新，而不只計算人時。
微軟曾在Work Trend Index提出人機協作團隊的發展； Gartner 提出的 AI Agent Identity 趨勢，反映企業需要更明確地辨識、管理及授權AI代理。
從組織管理角度延伸，主管也必須重新思考人與AI Agent的任務分配、協作方式及成果責任。這意味著主管的角色將從分派工作，轉向協調人與AI共同達成目標。AI工作流程設計與Agent協作管理可能成為新職能，但未必需要新增獨立職位。
當AI接手基礎工作，企業更需讓初階員工參與案例討論、成果驗證，並接受資深同仁指導，才能延續專業判斷能力的養成。人力重塑也不等於裁員；當例行任務減少，企業可將時間轉投市場開發、產品創新與客戶服務，讓人才不再只沿著單一職能累積資歷，而是建立能與AI共同工作的複合能力。
轉型應由 CEO 與高階團隊帶領，推動跨部門協作與流程試點
工作再造牽涉流程、組織、人才與資源，IT負責平台整合，HR調整職務與能力制度，營運主管重新設計流程，財務部門衡量投資效益；CEO 與高階團隊則須確定商業目標、跨部門優先順序與轉型責任。
企業可先選擇一至兩項具有明確價值、跨部門交接頻繁的流程試行，以交付時間、客戶體驗、品質與成本衡量成果，再依實際工作變化調整職位與人才制度。若尚未釐清流程如何改變，不應先設定人力縮減目標。在試點階段，主管也應同步記錄任務分工的實際變化：哪些工作已被AI接手、哪些新任務出現、哪些審核或交接仍造成延遲。這些證據可作為調整職務說明、培訓計畫與績效指標的依據，避免流程已改，人事制度卻仍停留在原有架構。
AI 時代的企業競爭力，取決於工作與人才如何重新配置
過去企業先建立職位，再把工作分配給員工；AI時代則可以先定義希望達成的成果，再決定如何組合人的專業與AI能力。AI工具逐漸普及後，企業之間的差距不在於誰採購更多技術，而在於誰能重新設計流程、工作與人才制度。
AI的價值在於讓企業重新定義哪些工作值得做、應由誰來做，以及如何創造更高價值。未來企業競爭力的差距，不在於導入多少AI工具，而在於能否重新設計工作、人才與績效制度，將AI的技術能力轉化為真正的經營價值。
參考資料
Gartner（2026），Top 10 Strategic Technology Trends for 2027。
Microsoft（2025），Work Trend Index: The Year the Frontier Firm Is Born。
專欄作者簡介：白佩華
現任國際知名風險管理集團資深顧問，專司企業整體風險評估及整合解決方案、新興風險及政治前瞻顧問。
留美傳播學院雙碩士，並擁有英國劍橋大學Judge 商學院循環經濟及永續策略證書、哈佛商學院策略分析(包含破壞性策略、策略執行及永續策略)、領導與管理(management and leadership)以及Business in Society專業證書，美國華頓商學院ESG 重大因素分析證書，工研院TCFD, CDP, SBTi培訓證書，MIC產業分析師課程證書。ISO 14064 (主稽), ISO 14067, ISO 14068-1 (主稽) BS 8001, ISO／IEC42001 主稽
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