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把「用AI」當績效指標,員工超厭世!做對兩件事,團隊自己會用起來
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把「用AI」當績效指標,員工超厭世!做對兩件事,團隊自己會用起來

把「用AI」當績效指標,員工超厭世!做對兩件事,團隊自己會用起來
AI在進化,但員工的「厭世感」也隨之升級。 (來源:Google Gemini生成)
撰文者:陳宜伶 編譯
商周頭條 2026/04/17
摘要
  1. 把「使用AI」設為KPI,導致員工為達標而製造更多AI垃圾,產生生產力幻覺——數據看似在進步,但實際產出一點都沒改善。
  2. 語言學習平台多鄰國(Duolingo)將考核指標從「用量」轉為「成果」,提供使用情境和場景,讓員工願意使用,真正為公司創造價值。

當「AI使用率」進入企業考核員工績效的制度中,會發生什麼事?

近期,科技媒體《The Information》報導,Meta員工建立了一套名為「Claudeonomics」的排行榜遊戲,讓逾8萬5千名員工互相比拼AI token的消耗量(據OpenAI估算,平均每4個英文字元,會消耗一個token)。

在某一回為期30天的競賽中,Meta整體的token使用量合計超過60兆,公司前250名的AI重度使用者,獲頒「Token傳奇」、「不朽使用者」(Session Immortal)的稱號。

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雖然這個排行榜在消息曝光兩天後便遭下架,但這場遊戲在矽谷迅速引發熱議,不少企業跟進效仿。

據報導,Google的主管開始直接要求員工使用AI助理和代理人;摩根大通則建置了內部儀表板,追蹤員工使用AI工具的狀況,並將員工分類為輕度、重度使用者或完全不用AI的人。

《華爾街日報》指出,科技圈將這現象形容為「Token極大化」,讓AI從「鼓勵使用」的工具轉變為「職涯生存」的關鍵。這引發什麼趨勢?

一旦企業強行將AI使用率與績效綁定,員工的行為也隨之改變。

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多家外媒指出,員工並不排斥用AI,甚至很多人私下使用AI效率更高;但當大多數人為了KPI而用AI時,反而製造更多「AI垃圾」,效率不但沒提升,還產出大量品質參差不齊的成品,導致增加了更多審核與溝通成本。

於是,企業內部開始出現一種弔詭的現象:AI使用率上升,但整體生產力卻沒有同步提升。生產力幻覺發生了,也就是數據看似在進步,但實際產出並未改善、甚至更糟。

一些企業還出現「表裡不一」的情況,員工表面上為了KPI使用公司指定的AI工具,實際上私下用更有效率的方法完成工作,企業導入的AI系統反而被邊緣化。

史丹佛大學教授布林約夫森(Erik Brynjolfsson)表示,企業被新科技和員工舊認知夾在中間,在歷史上有跡可循。最極端的案例是,工業革命時期的紡織工人,因為害怕機器搶走飯碗,直接砸爛織布機。

你在解焦慮、還是解問題?

《商業內幕》指出,這波「AI用量KPI化」是一種管理焦慮,並非問題的解決之道。在AI競賽的氛圍下,企業迫於要迅速跟進時代的潮流,於是選擇了最容易判斷的指標:使用量。這樣做,忽略了一個根本問題——整個工作流程裡,究竟有多少環節真正需要用AI來完成?

員工為了符合KPI刻意頻繁使用AI,不思考如何提升效率,反而稀釋了AI真正的價值。員工用AI做最低限度的事情,最終,使用AI不但沒有解決當前問題,反而製造新的問題。

從使用量轉向創造價值

那麼,企業該如何避免這場無效的「AI轉型」?

華頓商學院資深研究員史奈德(Scott A. Snyder)指出,過去每一波技術躍進,都曾遇過員工抗拒,企業需要重組、整合成更統一的運作模式,才能改變現狀。

史奈德和布林約夫森教授都認為,要讓員工真心接受改變,企業必須調整溝通方式、建立信任、並提供配套誘因。其中一個具體做法,是提供實際的使用情境和模板,讓員工看見AI能為他們帶來什麼價值。

多鄰國的案例

比Meta更早踩到這個坑、也更早懂得踩煞車的,是語言學習平台多鄰國(Duolingo)。

2025年4月,多鄰國執行長乃安(Luis von Ahn)宣布公司導入「AI優先」策略,並將AI使用率納入績效考核。這份備忘錄在網路上掀起軒然大波,員工反彈、用戶威脅刪除App,TikTok和IG帳號遭負評洗版。

但更大的問題來自內部:員工開始質疑「公司只是想讓我們為了用AI而用AI嗎?」這讓乃安意識到,考核指標正在把員工推向錯誤的方向。那些負責架構設計、帶領與指導團隊的資深員工,他們的貢獻從不是消耗多少token可以計算的。

多鄰國撤回AI優先政策後,反而找到了更有效的路徑——產品經理用AI快速製作原型、工程師加速開發、全公司舉辦「氛圍編碼日」。其中,兩位不會下棋的員工,竟在六個月內用AI設計出西洋棋課程原型。

乃安體會到,AI能帶來的改變,應該是讓員工從雜務中解放,去做真正有意義的事。績效評估也應該回歸業務結果,而非AI使用量本身。AI是工具,不是目標;token是過程,不是成果。

將KPI從「使用量」改為「成果指標」

從多鄰國的成功案例來看,與其要求員工「多用AI」,不如直接提供:

  • 具體使用場景(例如:如何用AI寫提案、分析數據)
  • 標準化操作模板(prompt樣本、流程)

這能大幅降低學習成本,也讓員工知道「怎麼用才有價值」。最終,企業應該追蹤的是,導入AI後:

  • 任務完成時間是否縮短
  • 成本是否下降
  • 品質是否提升

當衡量標準回到「結果」本身,AI自然會被用在最有效的地方,因為當AI作為能力放大器,公司才有機會真正成長。

資料來源:WSJBusiness InsiderThe Information

核稿編輯:林易萱

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