(註：本文核心觀點與洞察由本人原創，並透過 AI 協作潤飾文句與結構整理)
一、 AI 進來之前，企業真的「對齊」過嗎？
許多企業在導入 AI 之前，其實早就存在一個長期問題：各部門之間經常文不對題，但靠「人」撐住了。需求寫得不精確、會議結論模糊、責任邊界不清楚，這些問題之所以沒有立刻爆炸，不是因為制度完善，而是因為——人會自發性地補完。
執行者會用經驗修正不合理的流程，主管會腦補對方的意思。
於是，企業在一種「不精確但可運作」的狀態下前進。
二、 「自行補完」背後的真相：一種被迫的承擔
這種「補完」並非來自制度設計，而是一種被迫的生存策略。
當決策模糊、責任曖昧時，真正承受後果的往往是被要求「先把事情做出來」的執行端。
底層人員默默修正錯誤、猜測主管意圖，在出問題時自行吸收責任，因為他們知道——問題一旦往上回報，很可能只會換來一句：「你自己想辦法解決。」
這層原本負責「撐住現實」的人肉緩衝層，在過去掩蓋了組織的失能。
三、 為什麼一導入 AI，問題就開始失控？
因為 AI 不會腦補，也不會替任何人負責。當企業為了效率導入 AI，甚至開始縮編人力時，那層緩衝消失了。
指令的忠實放大：
AI 會把錯誤的邏輯、沒說清楚的指令，高速且規模化地執行下去。
容錯機制失效：
過去人能察覺「哪裡怪怪的」並先停下來；但 AI 沒收到「停止」指令前，會毫不留情地放大偏差。
責任真空：
當人力減少，原本靠人硬撐的認知斷層直接暴露。企業失去了「有人替你扛」的假象，問題開始以更大的規模浮出水面。
四、 假設情境：AI 導入三個月後的現況回報
當各部門開始依賴 AI，卻沒有對齊問題時，會出現以下斷裂：
業務部：
AI 提案變快，但內容前後不一，客訴增加，業務被迫回頭修正。
行銷部：
AI 提升產出量，但轉換率沒變，老闆只要求「再優化 Prompt」。
產品部：
AI 忽略了系統限制，提過風險卻被要求「先上線再說」。
IT 部門：
確保工具穩定，但明確表示「內容品質不在責任範圍」。
老闆：
只看效率數據，不想聽過程中的摩擦，只想知道「誰該負責」。
五、 真正的問題不是 AI，而是「沒被說清楚的問題」
把這些回報攤開來看，會發現：
大家根本沒有在回答同一個問題。
業務在回應客戶，行銷在衝轉換率，產品在擔心風險，IT 在管工具，老闆在要成果。
每一個人的立場都很合理，但整體卻完全文不對題。
當判斷與責任開始被外包給 AI（「是模型算的」、「系統給的結果」），卻沒有人回頭檢視「問題本身是否正確」，企業並非變得更理性，而是更危險。
六、 當問題被錯誤定義時，所有效率優化都只是在加速偏航
介入的關鍵：從「協調」轉向「整合」
在這種情境下，優化流程或調整 Prompt 都是治標不治本。
真正要做的是把行動權退回到**「問題定義」**本身。
一般的「協調」目標是讓事情繼續跑；但「整合」的目標是避免整個系統跑錯方向。
整合型角色要做的是：
指出歧異： 挑明各部門並沒有在解決同一個問題。
攤開認知：
把模糊、衝突、未說清楚的責任界限透明化。
轉譯問題：
在交給 AI 之前，先把問題變成「可被正確回答的問題」。
結語：
AI 不是解法，它是放大鏡
AI 不會讓一家企業變好，它只會誠實地呈現企業原本的狀態。
如果一家企業長期靠模糊、補完與責任漂移運作，那麼 AI 只會讓這些問題更快被看見、也更難收拾。
真正該被整合的從來不是工具，而是人與人之間的認知與責任。
