一家地區保險公司的 AI 部署,剛踏入第五個月。技術在測試中運作得完美無瑕,但團隊只有 14% 真正在用。IT 團隊歸咎於文化,業務團隊歸咎於工具,營運總監則追問:為何這筆投資連一項指標都未曾撼動。這不是技術問題,而是變革問題,而它是有解的。
為何技術明明可用,企業 AI 試點仍會停滯?
企業 AI 試點停滯,是因為真正的瓶頸在於採用,而非能力。根據麻省理工學院 2025 年《GenAI Divide》報告,95% 的生成式 AI 試點無法帶來可衡量的影響,而失敗鮮少源於模型本身,而是源於從未被帶動的人。工具因此閒置,授權費卻持續計算。
證據已難以忽視。S&P Global 發現,2025 年有 42% 的公司放棄了大部分 AI 項目,是前一年 17% 放棄率的兩倍多。
在資產負債表上,一項無人使用的可用技術,與一項根本不管用的技術,並無分別。
什麼是 AI 採用的變革管理?為何它決定成敗?
AI 採用的變革管理,是一項有系統地為人做好準備、給予支援、並裝備他們在日常工作中使用新 AI 工具的工作。它決定成敗,因為 AI 改變的是人如何做事,而不僅是打開哪個軟件。缺了它,即使技術上完美的部署也只會閒置。
數據顯示領導力何等關鍵。在一項變革管理指數上,AI 推行順暢的機構,領導層支持得分為 +1.65,而陷入困境的機構為 -1.50,這 3.15 分的差距,正是採用與放棄之間的分野。
變革管理並非可有可無的附加項,而是把已購入的工具,轉化為真正被使用的工具的機制。
為何員工會抗拒、甚至暗中破壞 AI 項目?
員工抗拒 AI 項目,主要出於恐懼與缺乏支援,而付諸行動的比例相當驚人。近期職場研究發現,29% 的員工承認曾暗中破壞公司的 AI 策略,在 Z 世代中更升至 44%;同時約 40% 的員工如今害怕被 AI 取代工作,高於數年前的約 28%。
當領導缺席,恐懼便會加劇。在同一批研究中,76% 的高管認為員工的暗中破壞構成嚴重威脅,卻有 75% 承認自己的 AI 策略「更多是做給人看」,而非真正的指引。
抗拒是對不確定性的理性反應。當人們看不見 AI 是幫助自己而非取代自己時,守住現狀便成了安全的選擇。
如何把主管變成 AI 的推動者?
把主管變成 AI 推動者的方法,是給他們提早試用的機會、清晰的溝通要點,以及可與團隊分享的實際成果。這一點很關鍵,因為只有 35% 的員工認為自己的主管是 AI 推動者,而一支團隊的採用速度,幾乎從不會超過其上司。
實際步驟很具體:
--- 先培訓主管。在團隊接觸工具之前,先給主管兩星期的實際使用時間。
--- 給故事,而非通告。用他們自己的話,講一件工具令其更快完成的真實任務。
--- 把採用納入其目標。對主管衡量什麼,團隊便會仿效什麼。
一位每日使用工具的主管,價值高於任何一封啟動電郵。
實務上的 AI 採用路線圖是什麼樣的?
實務上的 AI 採用路線圖分四個階段推進:準備、由推動者試點、在支援下擴展,以及衡量。每個階段都有退出條件,令機構不會把第一批人尚未真正接受的工具貿然擴展。這個次序,正好防範困住大多數部署的停滯。
四個階段的實際操作:
--- 準備。訂明工作流程、基準指標,以及將帶頭的主管。
--- 由推動者試點。從一支願意的團隊入手,而非整間公司。
--- 在支援下擴展。只在試點團隊達到真實的採用門檻後才擴展,並同步進行培訓。
--- 衡量。每月追蹤採用率與任務成果,並作調整。
變革管理不善,實際代價有多大?
變革管理不善的代價,是整筆 AI 投資的價值,再加上員工的信任。根據 S&P Global,當 42% 的公司放棄大部分 AI 項目時,沉沒成本不只是授權費與整合,還有領袖日後再請團隊嘗試下一個項目時所需的公信力。
培訓落差令情況更糟。只有 13% 的員工從僱主處獲得任何 AI 培訓,提供正式技能提升的機構比例,由前一年約 35% 跌至 2026 年的約 26%,而只有 19% 的員工對使用 AI 工具有信心。
每一名未受培訓的員工,都是一個毫無回報的付費席位。AI 預算中最容易被砍掉的一項是培訓,而它也是省掉後代價最高的一項。
2026 年香港企業應有何不同的做法?
香港企業應收窄前線使用與領導層示範之間的落差。McKinsey 2026 年初的研究顯示,近七成香港白領已使用 AI,逾九成每日使用,但只有 14% 的高管報告經常使用。員工走在領袖前面,這與採用所需的方向恰好相反。
本地的障礙很具體。HKPC「職場 AI 準備度調查」發現,最大的障礙是人才短缺、缺乏內部專業知識、培訓不足,以及數據治理方面的顧慮。
對一家香港企業而言,最快見效的,並非再添一件工具,而是高管的可見使用,配合有系統的培訓,填補前線本已希望填補的信心落差。
哪些常見錯誤會令 AI 採用失敗?
令 AI 採用失敗的錯誤是一致的:一次過向所有人推出、略過培訓、讓主管置身事外,以及把上線當成終點。每一項都忽略了工具必須進入的那套人的系統。有 79% 的機構報告 AI 採用面對挑戰,按年增幅達雙位數,這些陷阱是常態,而非例外。
最常出現的三個錯誤:
--- 一次過全面推出。在任何一組人證明採用之前,就向全公司部署。
--- 領導沉默。有 54% 的高管表示 AI 正「撕裂公司」,置身事外的領袖只會讓張力佔上風。
--- 沒有回饋循環。推出一次後,從不詢問團隊哪裡出了問題。
採用是領導的工作,而非 IT 的工作
那家卡在 14% 的保險公司,需要的並非更好的模型,而是一位公開使用工具的主管、一支受過培訓而非被下令的團隊,以及一位把採用視為真正交付成果的領袖。技術給你一項能力,而人才把它化為成果。
2026 年跑在前面的企業,並非擁有最先進 AI 的那些,而是員工真正在用的那些。懂AI,更懂你 — UD相伴,AI不冷。
與領導過變革的夥伴一起推動採用
掌握了框架,下一步就是制定一套團隊真正願意跟隨的採用計劃。UD 手把手帶你完成每一步,從準備度評估、推動者培訓,到分階段推出與採用率追蹤,以 28 年香港企業服務經驗全程陪你走。
