AI 協作指數 3/20
37% 高管說 AI 曾浪費團隊時間：問題不一定是模型不夠強
Atlassian 的報告顯示，37% 的受訪高階主管表示，AI 曾浪費團隊時間，甚至把團隊帶往錯誤方向；42% 的人也承認會因時間壓力，在未核對準確性的情況下採用 AI 輸出。
本文依 Atlassian《AI 協作指數 2025》整理。數字來自問卷受訪者的自陳結果，適合作為管理線索，不代表單一公司的因果保證。
本文依 Atlassian《AI 協作指數 2025》整理。數字來自問卷受訪者的自陳結果，適合作為管理線索，不代表單一公司的因果保證。
很多人看到 AI 出錯，第一個反應是換模型、加提示詞、再買一套工具。但我認為，企業裡更常見的根因不是模型太弱，而是人沒有把任務定義清楚。AI 不知道哪一份資料最新、不知道誰能做最後決定，也不知道什麼叫做完成，當然可能很有自信地走錯方向。
速度會放大方向的價值，也會放大方向的錯誤。一份錯誤的摘要如果只停在個人筆記，影響有限；如果它被放進提案、知識庫與後續自動化流程，就可能讓整個團隊在錯誤前提上越跑越快。
我會把 AI 輸出分成三類：可以直接使用的低風險草稿、必須有人覆核的專業判斷，以及根本不該交給 AI 自動決定的高風險事項。不是每件事都需要同樣嚴格，但每件事都應該先知道自己屬於哪一類。
管理者也要注意，時間壓力會讓人放棄查核。若組織一方面要求更快，一方面又沒有提供可查證來源與覆核節點，最後出錯不能只怪使用者不夠小心。
現在可以怎麼做
- 在任務開始前寫清楚資料來源、決策者與驗收條件。
- 把 AI 產出標記為草稿、待核或已驗證，避免狀態混用。
- 對外發布、法律、醫療、財務與人事決策保留明確的人類覆核。
AI 走錯路時，先檢查導航資料與目的地，再決定要不要換車。