在Meta的辦公室裡，有一張著名的海報：一匹搖搖馬，上面寫著 「Do not mistake motion for progress.（不要把動作誤認為進步）」。這句話在AI工具普及的今天，格外具有警示意義。
最近一份AI研究揭示了一個驚人的現象：
- 使用AI工具的團隊，感覺自己效率提升了20%，但實際上卻 下降了19%。
- 他們花更多時間在撰寫提示（prompt）、等待回覆、以及審查AI輸出。
- 最終，只有不到44%的AI建議能被直接採用。
換句話說，團隊沉浸在「自己更快」的錯覺裡，但業務指標卻在倒退。更可怕的是：如果沒有明確的衡量，這些團隊甚至會加倍投入，因為他們「感覺」很有效率，經理人也看到更多輸出，卻沒有人注意到真正的商業成果並未改善。
那麼，我們如何避免成為AI時代的「假性效率犧牲品」呢？
1. 聚焦唯一的核心指標
每個團隊、每一季，只設定一個主要指標，這不只是管理口號，而是能讓所有人保持一致方向的「北極星指標」。
- 不要十個KPI，不要平衡計分卡，因為那會分散注意力。選一個能真正推動業務的數字，並讓每位成員都能理解這個數字的意義：
- 用戶啟用率（Activation Rate）：代表新使用者是否能快速上手並體驗到價值。
- 留存率（Retention）：說明產品或服務是否真的讓人持續使用。
- 毛利率（Gross Margin）：衡量整體商業模式是否可持續。
舉例來說，寶潔（P&G，市值4000億美元的巨頭，旗下有Tide、Gillette等百餘品牌）就將每個計畫對準一個核心指標：
- 新的銷售流程？就看轉換率。沒有轉換率提升，再多流程優化也只是動作。
- 行銷活動？就看歸因收入。如果廣告點閱率很高，但收入沒有增加，那麼這就是典型的「搖搖馬式進步」。
這種專注能避免「看起來很努力但沒有結果」的陷阱。因為組織的能量是有限的，若同時追逐多個指標，很容易導致分工混亂、責任模糊。唯有鎖定唯一的數字，才能明確知道努力的方向是否正確，成果是否對準真正的商業價值。
啟示：功能是動作，指標改善才是進步。只有當數字往上走，才代表公司真正往前。
2. 為AI工具設定「時間盒試驗」
每一個AI工具導入前，都要先定義「成功標準」，否則就像在黑暗中狂奔，不知道自己是否跑錯方向。
- 在建置前，先寫下目標，例如：是否能減少客服回覆時間20%、是否能縮短文件生成流程30%。
- 在部署前，先規劃怎麼量測，必須要有可比較的基準數據。
UPS的路線優化系統就是如此：
- 他們衡量「每條路線的里程數」，這是一個清楚且可量化的指標。
- 逐個站點試行，僅在平均路程縮短6–8英里後才全面推廣。這種謹慎讓改進能真正落地，而不是單純依靠感覺。
- 如今，每年因此節省 1億英里，轉化為驚人的成本下降與效率提升。
結論：AI試驗必須有對照組，並以數據驗證，而不是依感覺推廣。沒有數據佐證的AI導入，就像豪賭，結果往往南轅北轍。
3. 限制「進行中的工作量」
AI讓「開始新東西」變得前所未有的簡單：
- 自動生成提案
- 一次起草十個電子郵件活動
- 一口氣做十五種報表版本
結果呢？到處都是半成品，卻沒有一個能真正落地。豐田早就發現這個問題，提出了「限制進行中工作量」的原則：
- 每個團隊同時進行的計畫有限制，這不只是管理工具，而是一種文化，提醒大家「完成比開始更重要」。
- 只有完成或終止舊任務後，才能開新任務，這能避免任務堆積成為「未完成的山」。
因為 十個半成品，不如一個真正交付的成果。AI放大了這個現象，我們必須用限制來反制，否則組織會陷入永遠的「進行中」卻永不交付。
AI加速的「動作假象」
2025年，AI會讓「動作」變得比以往更多、更快：
- 生成文件
- 輸出設計
- 做出原型
但要記住：真正成功的企業，往往讓「出手更困難」。
- 他們增加阻力，因為每一道關卡都能過濾掉不成熟的點子。
- 他們要求證據，不接受空口承諾或「感覺有效」的理由。
- 他們寧可喊停，也不急著上線，因為不成熟的推廣比不上穩健的成果。
因為他們懂得，搖搖馬的道理：
動作≠進步。缺乏驗證的忙碌，只是昂貴的戲劇表演。AI讓這場戲看起來更華麗，但本質不變。
結語
當大家都在AI的搖搖馬上搖晃時，真正前進的人，會是那些：
- 對齊單一核心指標，讓所有努力有共同的方向。
- 用數據驗證AI的價值，避免被「感覺」欺騙。
- 控制工作量、專注完成，確保每一步都能落地。
只有這樣，AI才會是推動進步的引擎，而不是假象效率的幻影。
