AI時代主管四大考驗：「AI員工」效率高但有時不受控，如何管理人機協作？
以往，主管只要管理「一般」員工，然而隨著生成式AI陸續導入職場，面對「AI新員工」該如何管理？當屬下在用AI工作，主管該調高KPI嗎？或是如何提供員工明確的指南，控管AI背後隱形風險？AI時代對主管職的挑戰，很可能比你想像中更快、更大，能否駕馭人機協作，已成為檢驗管理階層領導力的新指標，你的管理腳步有跟上嗎？
文／張紹敏 由Cheers授權轉載
AI對主管職的挑戰，很可能比你想像中更快、更大。
據《富比士》報導，肯德基、Taco Bell、Dairy Queen等連鎖餐飲集團皆已導入「AI主管」。這個名為Riley的機器人，不只會替員工打考績、分配獎金、甚至已驗證能提升銷售業績，目前全美已有百餘間店鋪導入Riley。
不論你所處企業應用AI的進度如何，可以肯定的是，主管能否駕馭人機協作，已成為檢驗領導力的下個新指標。《Cheers》針對主管們最關心的4大議題，綜整以下指南：
考題1：主管哪些職能最需加速進化？
近一年來的矽谷高科技業裁員潮仍在持續，原因之一便是AI提升了生產力，不少科技巨頭皆宣布暫緩或停招特定部門員額。
台灣IBM公司人資長邱纓琇指出，「全球總部對我們的期待有3大塊：Eliminate（消除）不需要的流程、盡量Simplify（簡化），最後是Automation（自動化）。」
對主管而言，第一個新挑戰就是肩負優化工作流程的主事者。如何把時間放在更有價值的項目上？組織隊形該怎麼隨之變化？最能回答這些問題的角色，非主管莫屬。
此外，也要一改過往「憑經驗」的決策，了解AI工具的運作邏輯，並練習更透明地溝通。
導入AI意味著更高程度的仰賴數據（Data），因此主管也更容易面對員工的檢驗。以「調薪計畫」為例，IBM已借助AI判斷每位員工的技能關鍵度、過去的績效、未來的潛能、以及目前在市場上的薪資水準等面向，給予加薪建議；同時每位員工都能查詢自己在同職等中的水平。
「以前沒有AI時，員工是不會知道這些的，」邱纓琇直言，「當你愈透明溝通、有信任的基礎，大家才能一起朝目標前進。」
考題2：要從哪些項目開始導入AI？
台灣多數企業仍在導入AI的起步期，另一個要回應的焦慮是：當資源有限，哪些值得投注心思研究？
「如果對AI沒有一定的知識，大家可能會把AI想像成鋼鐵人的助理（Jarvis），無所不能。」資誠創新諮詢公司董事長盧志浩認為，這和現實仍有相當大的落差。
他建議主管考量以下6大面向，從「AI許願池」中選出優先執行的項目：
導入AI不可能一步到位，在選擇合適的項目後，接下來還要依序選擇服務商、執行測試並定義成功指標，最後才是擴大應用規模並導入營運日常。
「機器人也要有績效！」盧志浩指出，主管要判斷一項工作要靠AI還是靠人，長期而言仍需數據驗證，但透過實驗摸索是必要的第一步。
考題3：怎麼鼓勵團隊擁抱AI？
要帶領團隊在AI時代生存，比決心、也比速度。
在OpenAI宣布推出ChatGPT的短短10天內，身處台灣的線上家教平台AmazingTalker創辦人趙捷平便宣布全面導入生成式AI，要求員工「消滅自己的工作」、團隊績效以提升10倍為目標。
他的底氣在於，自己已率先花了3天測試所有既有業務導入生成式AI的作法，「不能要求別人來測試，自己做才知道可以抓到什麼程度。」趙捷平強調。
但老闆的危機感往往比員工更強，該怎麼讓團隊動起來？趙捷平指出2大關鍵。
1. 讓「薪資報酬」與「產出成果」緊密掛鉤
員工薪水不再來自做重複的事情，而是「能解決多複雜的問題」，以結果論。
他以內部MA（儲備幹部）為例，不少人一年內薪資從5萬猛爆性成長至8萬。關鍵在於，AI降低了學會各項跨領域工具的成本，讓有本事的人能更快找到解題方法，同時因為流程簡化、任務經手者減少，更容易「論功行賞」，加強正向循環。
2. 透過同儕的成功案例，刺激彼此成長
AmazingTalker透過內部平台共享實驗過程，最顯著的例子就是一位會計師透過Prompt（對AI下指令）學會寫程式，大大鼓舞了許多同為資訊小白的同事效法。
「只要能產生結果，他會什麼專業？我不Care。」趙捷平相當務實。
事實上，根據IBM商業價值研究院的調查，STEM（Science, Technology, Engineering, Mathematics，科學、技術、工程、數學）技能的重要度從2016年的第1名急速下降至2023年的第12名，取而代之的是「時間管理和優先排序」，以及與人溝通的軟實力。
「AI可以處理很多過往『不重要』但『很緊急』的事，但釋放出來的時間要做什麼？更好地槓桿多出來的時間，這是需要練習的。」邱纓琇解讀。
考題4：如何管理AI的隱形風險？
當然，使用AI不能無限上綱，相對地，企業也無法禁止員工使用AI。如何提供員工明確的指南，也成為管理的必考題。
盧志浩建議，從3個角度檢視你的AI使用指南是否完整：
1. 明定絕對不能做的事
例如，機敏性的資料不能上傳、AI生成的結果不得直接提供給客戶、不得在未經驗證的狀況下將資訊複製並貼上。
2. 推薦可信的AI工具
各類AI服務已經百花齊放，但每項工具風險不一。與其讓員工盲目摸索，不如明確列出公司評估過、或較具業界口碑的工具，確保員工在相對安全的範圍內實驗。
3. 讓員工理解風險的後果
例如，雲端一旦遭到入侵，可能造成哪些安全或隱私問題；或是AI行為若出現偏差，可能導致哪些災難。
「一般人比較會從『方便性』來考慮（如何運用AI），很少人會從風險來考慮，但講清楚行為準則，大家就會三思。」盧志浩提醒，目前許多AI的運作方式仍是「黑箱」，主管們也有義務理解其邏輯、加以調教，至少能把黑箱變「灰箱」。
主管們或許可以試著想像，過去你有10位屬下，現在多了第11位，對方24小時不停工、不請假、不抱怨，但也經常不受控。這樣的屬下，你對他夠熟了嗎？
（原文標題：當屬下在用AI工作，主管該調高KPI嗎？４個考題看出領導本事）
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