AI導入成敗看中階主管！5種卡關管理風格，你的團隊中哪種？
許多企業明明在年初就大張旗鼓宣示今年是「AI元年」！要大舉推動公司內的AI技能，但為何高層命令下了、基層卻始終聞風不動？美媒研究指出：關鍵可能卡在公司內實際領導執行面的「中階主管」。常見的5種管理風格將導致計畫停滯不前、但他們卻「不一定有惡意或犯錯」，怎麼會如此？你的團隊又卡在哪一種呢？
文／《104職場力》
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如果你的公司出現以下幾種畫面，先別急著怪員工不積極、也別急著咎責「抓戰犯」──問題可能出在你未曾想過的地方：
- 課長口頭上說「大家要多用AI」，但自己團隊的週報格式三年沒變過。
- 某部門經過「AI導入計畫」後生成一份超漂亮的簡報，卻從來沒人真的在日常工作中打開那個工具。
- 一起上過同一堂教育訓練課，A單位的人下課後各種旁徵博引的運用、B單位的人上繳完課紀錄後、繼續堅持原本的「Excel手key」流程。
《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）在近期刊載一篇文章指出：多數生成式AI專案在企業中推行卡關的斷點，往往不是董事會不給預算、也不是供應商提供的軟體不合用或教育訓練做得不夠多，而是那些「必須把高層企圖心轉譯成日常行為」的中階主管成為「推行AI停滯不前」的主因。
這個論點並非只適用於美國職場，其實把全球近兩年內多份權威調查都攤開來看，「中階主管」確實是反覆被提及的關鍵字。
為什麼推動AI會卡在裡外不是人的「中階主管」？
波士頓顧問公司（Boston Consulting Group）在2025年9月一份針對1,250家企業的調查中發現，有六成企業（包括停滯型14%＋新興型46%）至今未能從AI投資中實現實質價值，而這些企業共同的特徵是：最高管理層宣示了未來公司的「AI願景」，期待公司朝這個方向發展，然後沒給任何明確指示、直接把落地工作丟給中階或基層主管任其自由發揮。
但這些中階主管接到指令後，陷入「不確定該做什麼，或對未知的未來感到恐懼」，最後導致公司的願景雖然發布了，卻毫無進展的停在原地。
麥肯錫公司（McKinsey & Company）在《2026組織現況報告》中也提出：86%的領導者認為自己的組織根本沒準備好在日常營運中導入AI，僅14%的組織有一致且明確的AI推動策略。
更直接的證據來自波士頓顧問公司另一份涵蓋11國、超過1萬人的調查：有強力主管支持的員工，對AI的正面評價是55%；沒有主管支持的，只剩15%，中間差了整整40個百分點。
換句話說，同樣由高層發起的AI政策、同時間展開、同一筆教育訓練預算，落在不同主管手上，效果可以天差地遠。
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5種「導致AI推動停滯」的管理風格，你的團隊卡在哪一種？
在當前的AI時代下，不論美國、台灣職場，以下5種類型的「中階主管」常是造成高層企圖心無法「順利轉譯」的主因，他們不一定犯錯，有些屬於個人的工作風格、職場特質，甚至有些人「明明看起來很願意擁抱AI」，但陰錯陽差下反而一手造成公司的AI應用危機。
第一種：打從心底「懷疑AI」
嘴上說不反對，行動上零配合。
這類型中階主管心中真正的OS是：「這又是突然吹起的一陣風、撐過去就好，不需要特別跟風」，於是團隊的AI使用率永遠停在教育訓練那一天，課上完了、程式安裝了，然後就一切「馬照跑、舞照跳」、日常作業依然故我。
- 特徵標籤：嘴上說不反對，行動上零配合。
- 核心OS：「這又是突然吹起的一陣風，撐過去就好」
- 解方：給予具體同行/隔壁部門的效益案例，而非願景簡報。
第二種：習慣拔草測風向的「觀望派」
不排斥AI、但也不會主動做更多。
這類型的中階主管往往都是「在等」。
「等別的部門先做出成績」、「等別人先使用完講心得」、「等公司硬性規定一定要使用」、「等外面的案例愈來愈多」......等著等著，永遠不行動，屬於大家會開玩笑說：「你先跳、我再看情況跟上」的類型。
通常由他們率領的部門，所有成員都會染上「觀望」的習慣、永遠都在互相等待、沒有人要當第一個先動的人。
- 特徵標籤：不排斥AI，但也絕對不當第一個開槍的人。
- 核心 OS：「你先跳，我再看情況跟上」
- 解方：給予明確的時程指示與小額誘因（例如：要求最遲在今年底前，將團隊內至少3成的週報或專案流程透過AI協作）。
第三種：萬事不俱備就堅決不行動的「審慎派」
態度正確、但動作極慢。
執行每一步的動作、下每個決定前，都要求必須有完整證據與風險評估才敢往下走，只有在「萬事俱備、只欠東風」的情況下才願意開船，通常這類型的中階主管在傳產、金融業、製造業的管理層特別常見，即便是對公司未來存續有重大影響的大策略，往往也會讓專案卡在「再驗證一下」、「務必確認每個環節都沒有問題」、「不要輕易嘗試」的迴圈裡。
- 特徵標籤： 態度正面，但動作極慢、深怕出錯。
- 核心 OS： 「資安沒問題嗎？萬一AI給錯答案誰負責？多觀望幾個月再說」
- 解方： 企業應給予明確的「AI使用治理規範與風險容錯框架」，告訴他們哪些情境可以大膽試錯，消除他們害怕擔責的焦慮。
第四種：自己玩得很開心的「一頭熱實驗者」
自己玩AI玩得很開心、團隊卻完全感受不到方向。
在AI時代下，這類型的中階主管意外的很多，他們其實很有熱情、很願意擁抱新科技，甚至可能是部門內在接獲指令後，第一個私下用ChatGPT、Gemini的人，而且往往樂於讓AI工具來取代他原本工作流程中的作業。
但真正的問題是他們往往只停在「嘗鮮」，缺乏真正系統性的全面規劃，總是不斷對人宣傳「AI有好用」，不斷推薦使用心得給團隊，但用法卻侷限在「他的個人體驗」，最後反而把AI推動變成一言堂式的個人產品試用秀。
- 特徵標籤： 自己玩得很高興，團隊卻完全找不到方向。
- 核心 OS：「AI太好用了！你們看我用幾秒就生出這份報告，大家都來用！」
- 解方：要求將「個人的試用體驗」轉化為「團隊可複製的流程與 SOP」，評估真正能落地在業務的範疇，擺脫個人產品試用。
第五種：組織當中的「邊緣人」
他其實很懂AI，但沒有發言權。
有一種類型的中階主管，是早就在AI時代爆發前就已經提前把AI內化成團隊的日常工作流程，而且早已主動教、主動分享成果，但是因為他們早已在熱潮前融會貫通，分得出來「工作上需要什麼、不需要什麼」，反而導致企業容易誤會這個團隊「對當前的AI熱潮沒有興趣」（其實是他們早就實驗完、去蕪存菁留下可執行的部分）。
而且令人遺憾的現實，不少企業都沒有提供這種類型的主管合適的舞台，導致這些實務作法被留在底層部門，無法被辨識、複製、遑論放大到其他團隊，進而改變公司（或是團隊在內部的聲量太小、乏人問津）。
- 特徵標籤：早已默默使用並極度熟練，但缺乏組織內的聲量與發言權。
- 核心 OS：「我們團隊早就把AI融入日常工作了，但公司根本不重視」
- 解方：經營層與HR必須主動找出這類主管，給予舞台與資源支援，將他們已完成、符合公司真實使用情境、成熟的實戰做法「模組化」，放大推廣為全公司的組織資產。
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別再同一套KPI打天下！針對5種主管風格「對症下藥」才能真正落地
但是在怪罪中階主管「辦事不力」之前，其實真正該好好重新思考的，是企業執行「AI轉型」的策略。
正如前文所言，多數企業的做法是：「對這五類型中階主管下同一道指令、給同一份教育訓練、訂同一個KPI」，甚至目標都是很模糊的「我們要推行AI化」。
於是造成結果就是「指令撞上前面5類型的主管、直接導致最糟的結果」：懷疑者沒有要理解AI、觀望者永遠在等、審慎派開始被公司追殺到心生抗拒、實驗者變成組織內的「怪咖」、邊緣人則根本沒有被企業注意到。
建議企業可以採用相對務實的做法：首先先辨識出自家公司中「哪一類型的中階主管較多」，接著再「各個擊破」、分別給予不同的指令和挑戰：
| ◆ 「懷疑者」需要提供直接的證據 | 隔壁部門（或競業）啟用後，省下多少時間的具體案例，而非願景簡報。 |
| ◆ 「觀望者」給予誘因和明確的指示 | 如最遲在年底，希望看到至少3成的工作流程轉換、或AI工具的使用率提升。 |
| ◆ 「審慎派」給予治理規則與風險框架 | 讓他們可以勇敢的往前走、或鼓勵「大膽試錯」而非無限迴圈驗證。 |
| ◆ 「一頭熱實驗者」需要被要求複製機制 | 要求必須思考如何將個人使用心得轉換成團隊SOP，進而去思考可行性。 |
| ◆ 「邊緣人」必須獲得舞台與資源 | 優秀應該被看見，將已完成、符合公司真實使用情境的做法「模組化」，放大推廣為全公司的組織資產。 |
麥肯錫公司的調查，恰好印證了上述的優化作法是可行的：某跨國保險集團以「每週省下4小時」取代恐懼式宣導後，內部的AI工具採用率明顯提升，這說明了「對的誘因、遠比對的口號有效」。
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台灣企業的現況：務必正視「中階斷層」
對台灣企業而言，這個「中階主管斷層」的狀況特別顯著。
根據人工智慧基金會（AIF）日前所發布的《2026台灣產業AI化大調查》報告，台灣企業整體AI化指數雖成長近26%，但「人才策略」是所有子項目中分數最低的一項，且61.8%的AI使用行為發生在組織控管之外。
這顯示多數台灣的員工並非「不使用AI」，而是主管與組織從未建立起「看得見、管得動」的工作使用機制，導致大量的使用行為都是在非公務時間發生。此前資策會（MIC）針對電子製造業的調查也發現：將近半數企業仍停在規劃階段，八成已導入AI的企業則卡在數據治理問題，而非技術本身。
這些數字合在一起說明一件事：台灣企業不缺預算、也不缺工具，缺的是能把政策翻譯成日常行為的那一層人。
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下階段的「AI優勢」，屬於「知道每個主管缺什麼」的公司
因此，企業與其繼續喊「全員擁抱AI」的口號，不如先誠實面對自身的弱點。徹底盤點公司內實際在執行日常工作的夥伴（以中階主管為核心），實務上的問題落在五種樣態中的哪一種？
可以預見的是，下階段的AI優勢，不會屬於「率先把口號喊出來」的公司，而是那些「願意花時間辨識每一位主管缺失、並加以對症下藥調整到位」的公司。
本文參考《2026台灣產業AI化大調查》、《HBR》、《BCG》、《Gartner》、《McKinsey》相關調查報告與報導，經整理改寫。
