文／王義智
產業老兵的可靠虛擬助手
前不久，我與一位在顧問行業打滾二十多年的朋友聊起 AI。他一向熱衷於嘗試新的數位工具，從雲端協作到專案管理與資料分析軟體，幾乎都會第一時間試用。當生成式 AI 浪潮來臨時，他同樣毫不猶豫的訂閱了 ChatGPT，並將 Gemini、Perplexity 與 NotebookLM 當成日常搜尋與分析的利器。
這些 AI 工具很快就成為工作的虛擬助手，從整理市場分析、撰寫訪談摘要，到草擬客戶提案、設計系統架構、規劃年度工作等。他直言多了這些 AI 助手「惠我良多，生產力至少提升五成以上。」
然而，這位朋友的公司近期也啟動一個「企業專屬 AI 導入計畫」。不同於 ChatGPT 等通用工具，這套號稱學習了企業專屬知識的客製化 AI，在正確率、幻覺控制、反應速度與使用介面上都表現不佳，更缺乏記憶與多輪對話能力。許多同事們試用後紛紛抱怨，最後乾脆回到私下使用 ChatGPT 來處理工作。
這種矛盾，正是麻省理工學院（MIT）報告《GenAI 鴻溝：2025 年企業 AI 應用現況》（The GenAI Divide: State of AI in Business 2025）所揭示的現象。
把影子使用變成需求引擎
這份衝擊全球 AI 股票市場的 MIT 報告指出，雖然企業在生成式 AI 投入了 300~400 億美元，但 95% 的導入專案未能帶來可見的盈虧表影響，只有 5% 的專案真正跨越 AI 鴻溝，創造數百萬美元的價值。
從這份報告中，看到一個有趣且值得深思的現象：「企業正式的 AI 導入常常失敗，但員工私下使用的「影子 AI 經濟（Shadow AI Economy）」卻展現更高的實際價值。即使公司沒有正式導入，員工仍私下大量使用個人帳號的 AI 工具處理工作。」
就跟這位顧問行業的老兵一樣，即使公司尚未正式導入，但不少員工已用個人帳號把 ChatGPT 帶進日常工作，且確實提升產出。他們已經熟悉了好用的體驗，一旦企業正規導入的 AI 工具做不到同等水準，就難以被採用。
這些員工對於企業導入 AI 工具，普遍抱持著懷疑態度，認為這些工具過度設計並與實際工作流程不相符。換句話說，問題不在技術先進與否，而在於工具是否真的契合實際需求。
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他們認為自己才是最了解自己工作流程與需求的人，這也就是為什麼 ChatGPT 這類通用工具雖然只是影子使用，卻能快速接受並立即對工作產生價值。
影子 AI 揭示了一個殘酷現實，企業正式導入 AI 的進度，普遍落後於員工的實際使用。這一現象是風險也是機會，若忽視不積極處理，甚至會成為企業正規導入 AI 的抗拒力量。
此外，MIT 報告中也清楚指出：「許多員工已在私下使用 AI 工具並帶來生產力的提升，但他們公司的正式 AI 專案卻停滯不前。這種影子使用形成了一種反饋循環：員工已經知道好的 AI 體驗是什麼樣子，因此對企業 AI 工具更缺乏容忍度。」
正確看待並吸收影子 AI 的力量，將抗力變成助力，才能加速跨越 AI 鴻溝
在影子使用者之中，往往會浮現一群領頭者：超級使用者（Prosumers）。他們往往最早嘗試新技術，在日常工作中反覆測試、找出有效的應用方式，並自發性的優化工作流程，Prosumers 的經驗其實是企業最真實的需求來源。如果企業能將這些影子使用的最佳實踐吸收進正式流程，並讓 Prosumers 參與設計，就能避免陷入華而不實的工具陷阱。
跨越 AI 鴻溝的三個行動方針
若企業希望避免陷阱，真正跨越 AI 鴻溝，面對這群 Prosumers，可以考慮以下做法：
- 不要打壓影子使用，而是多觀察
員工會主動使用的工具，往往才是真正好用的工具。企業應該將影子 AI 的使用經驗視為需求探測器，而不是風險來源。 - 善用 Prosumers 作為推動者
Prosumers 既懂業務需求，也懂工具特性，是最能轉譯技術與流程的人。企業應該授權他們參與工具選型與流程設計，而不是把 AI 導入完全交給 IT 團隊。 - 專注在學習與整合，而非炫目功能
真正能跨越鴻溝的 AI 工具，不是輸出漂亮，而是能記憶、能適應、能隨時間進化，並嵌入日常工作流程。
從影子到正規：把員工經驗化為企業策略
回到開頭那位朋友的故事，他的經驗提醒我們：個人使用的 AI 工具，往往比企業正規導入的工具更有效。這並不是因為 ChatGPT 比企業 AI 更聰明，而是因為它更貼近使用者需求，並嵌入到個人工作流程中。對企業來說，真正的關鍵並不是選了那個模型、運用什麼調教技術、跟哪個技術團隊合作，而是如何讓員工真正有效的用起來。
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當企業能從影子使用中學到什麼才是有價值的應用，再透過 Prosumers 把這些經驗轉化為正式需求，才有可能真正跨越 AI 鴻溝，把影子經驗轉化為正式策略。如此一來，企業就不再只是花錢買 AI，而是能真正用 AI 賺錢。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
