人工智慧的成功：關鍵在於人類的差異，而不僅僅是科技。

英國各機構正大力投資人工智慧工具。根據英國國家統計局（ONS）的最新數據，截至2026年6月，29%的英國公司至少使用了一種人工智慧技術。

儘管這種做法越來越普遍，但許多組織仍然關注著錯誤的問題。

大多數關於人工智慧的討論都始於科技：我們應該使用哪些模型？我們該購買哪個平台？我們應該以多快的速度部署它？

這些決策固然重要，但它們並非決定成敗的關鍵。人工智慧轉型最大的障礙並非技術，而是人。

科里·埃爾坎布拉克

Vasion首席技術長。

企業先前也曾經歷重大的技術變革，例如雲端遷移、敏捷開發和零信任安全。但人工智慧有所不同；它不僅提供新的工具，也改變了工作方式。

成功的公司會為人工智慧工具提供發揮作用所需的背景信息，並提供懂得如何運用這些背景的人員。

第一次轉變：改變思維模式

人工智慧應用領域最顯著的趨勢之一是個人使用與組織準備程度之間的差距。最新研究表明，近五分之一的英國員工每天都在使用生成式人工智慧，而只有十分之一的英國組織成功地將人工智慧規模化或整合到其核心營運中。

員工們正在積極擁抱人工智慧，而企業仍在努力思考如何將這種熱情轉化為持久的商業價值。

那些取得最大成功的人不會把人工智慧當作商業軟體，而是當作另一位同事。他們懂得如何提供背景資訊、設定預期、審查輸出結果、質疑假設並改善結果。簡而言之，他們管理人工智慧，而不僅僅是使用它。

這種區別至關重要。人工智慧的運作方式與傳統軟體截然不同；它更像是同事。那些懂得如何引導、管理並評估其輸出的人，才能真正從中獲益。

對許多員工而言，這種工作方式仍在發展演變中。人工智慧通常被用作獲取資訊的快捷途徑，而非能夠幫助制定和執行工作的協作工具。未來，每位員工將需要成為人工智慧的管理者。無論職位或部門如何，指導、管理和評估人工智慧的能力都將成為一項核心職場技能。

第二轉變：將技能發展作為企業首要任務。

企業僅靠招募無法實現人工智慧就緒。可用專家數量有限，外部招募也無法取代公司內部累積的機構知識。

適應速度最快的公司往往是那些投資現有員工的公司。他們幫助員工建立自信、培養判斷力，並掌握與人工智慧日常協作所需的實用技能。

為員工提供人工智慧工具只是第一步。企業還需要結構化的培訓、清晰的管理機制以及實務機會。真正的機會不在於教導人們如何使用人工智慧，而是幫助他們理解如何與人工智慧協同工作，運用批判性思維和人類專業知識，從而取得遠超二者單獨作用的成果。

隨著人工智慧能力的不斷發展，那些將學習視為持續性學科而非一次性培訓計畫的組織，將能更好地適應變化。

第三項變革：重新設計機構的組織結構

最新的變化與組織結構有關。

幾十年來，公司一直按照職能、部門和明確的任務進行組織。這些模式旨在建立責任制和專業化分工，但也可能導致摩擦。

隨著人工智慧開始在團隊和系統中運行，一些傳統的界線開始變得模糊。過去依賴部門間任務交接的流程，現在可以越來越多地由互聯的數位化員工協調完成。過去需要多人參與、多個應用程式和審批流程的活動，也可以越來越多地由互聯的數位化員工協調完成。

雖然組織結構仍然很重要，但領導者需要重新思考如何組織工作以及如何創造價值。

企業將日益轉向以結果而非職位為中心進行組織。隨著人工智慧（AI Plus）接管協調工作，我們可能會看到全新的營運模式湧現，其中包括一些能夠以遠少於以往的員工數量創造巨大價值的公司。

人工智慧是依賴上下文的。

許多組織都在關注最新的人工智慧功能，但人工智慧只能在其可用環境中運作。人工智慧能夠取得的相關環境越多，其輸出結果就越有價值。

因此，在人工智慧時代，數位轉型仍然至關重要。這並非因為每個組織都需要在一夜之間徹底改變員工的工作方式，而是因為資訊必須在所有部門之間更自由地流動。

轉型通常被視為徹底的、全面的改革。然而，一些最具影響力的改進來自於使現有工作流程更加智慧。

多年來，企業一直將列印視為數位轉型的障礙。但如果將列印與現代化工作流程、雲端平台和業務系統整合起來，它反而可以成為轉型的催化劑。列印可以幫助啟動流程、傳遞訊息並連接系統，從而為員工和人工智慧提供支援。

有時，變革始於一項重大舉措；有時，變革始於對現有流程的最佳化。但無論哪種情況，目標都是一樣的：讓人類和人工智慧都能更輕鬆地獲取和使用資訊。

人工智慧的變革就是人類的變革。

當各個組織競相採用人工智慧時，人們很容易認為成功將取決於科技本身。

但真正的決定性因素將是組織如何有效地培養員工，並釋放企業內部已有的知識。

人工智慧只能在它所能取得的上下文中運行，而這些上下文大多仍然存在於文件、工作流程和日常操作中。

能夠從人工智慧中獲得最大價值的組織，未必是那些擁有最先進模型的組織。相反，它們將是那些能夠促進資訊獲取、支持員工以多樣化方式工作，並創造人與人工智慧能夠協同貢獻的環境的組織。