許多主管這一年都有個共同困惑：工具買了、帳號開了、團隊也開始使用，但「總工時並未顯著縮短」。表面上看似有效，實務上卻充滿摩擦：有時 AI 回覆品質不佳，無法直接採用；有時耗費半天輸入資料，最終仍需自行重寫；甚至感覺比以往更忙碌，因為新增了一項職責：管理 AI。
原以為 AI 能倍數提升任務速度，但實際感受到的效率增幅卻相當有限。原因不單是使用習慣改變或模型能力不足，而是 AI 引入了兩項新限制：第一，必須提供足夠的背景脈絡（Context）；第二，必須檢查 AI 輸出的正確性。若這兩項沒做好，產出品質便無法達標；一旦執行，時間成本又隨之增加。
我近期設計的教育訓練課程多屬高度客製化，正是「時間被隱形成本吃掉」的典型案例。雖然初期能利用語音工具（如 Typeless）降低輸入負擔，但在後續階段，仍需備齊生成講義所需的資料來源、判斷與主題的關聯性、重新編排內容；產出後，還需決定採用哪套既有技能模組（Skill，例如 taiwan.md、deck.md）處理文字與版型，最後甚至連 RWD 介面的閱讀體驗、簡報模式的導覽錯誤都需修正。AI 節省的是中段的「寫作時間」，但大幅增加了前段的「脈絡整理」與後段的「驗證與上線」成本。一、為何研究數據顯示「省很多」，你卻感覺「省不多」
許多研究測量的是「單一任務執行時間」（Task-level time）——即從輸入指令到 AI 回覆的區段，而非端到端交付的總工時。
例如 Anthropic 於 2025 年 11 月發表的研究，分析 10 萬筆真實對話，估算任務「有 AI」與「無 AI」的時間差，發現對話層級的時間節省中位數約 84%。但該研究也明確指出：此估算未包含使用者在聊天視窗外，為將輸出修正至可交付狀態所投入的工作，亦未計算跨多次對話反覆修訂的成本。對話階段變快，不代表專案能提早結案。
較貼近職場現況的調查則呈現「有限但存在」的改善。倫敦政經學院（LSE）與 Protiviti 的報告指出，使用 AI 的受訪者自述每週平均省下 7.5 小時；但強調「訓練」才是關鍵：受過訓練者的使用率與節省時間皆顯著高於未受訓者。這對主管的意涵在於：購買工具不等於購買產能，訓練與流程設計才是提升產能的核心。
值得注意的是，部分場景甚至可能變慢。METR 在 2025 年 7 月針對資深開源開發者進行的隨機對照試驗顯示：允許使用 AI 工具時，完成任務平均多花 19% 的時間，儘管開發者主觀上仍認為變快了。此落差的主因，正如前述，在於「審查、修正、整合」的隱形成本被低估。
因此，主管需面對一項現實：AI 雖加速了某些執行步驟，但整體改善感不明顯，並非使用方式錯誤，而是工作流程本就不止於「生成」該階段。
二、AI 導入後的三段式工作流：前段脈絡、中段生成、後段驗證
可將 AI 視為一位聰明反應快、但缺乏判斷力的實習生：指令清晰，執行就快；指令模糊，則會「自信地產出錯誤內容」。為確保產出可用，主管需執行兩項新任務：第一，釐清並提供背景脈絡；第二，逐條檢查產出內容。這兩項即是新增的管理成本。
多數知識工作至少包含三階段：
- 前段：定義問題、蒐集資料、確認標準、補齊脈絡。
- 中段：生成（AI 擅長的環節）。
- 後段：驗證、整合、格式化、交付、上線後修正。
AI 主要改善的是「中段」，但也同時墊高了前後段的門檻：若要求品質，前段需提供更多脈絡；若要規避風險，後段需檢驗得更仔細。省下的生成時間，常被前後段的額外工時抵銷，甚至倒貼。
小結來說，AI 的價值不在於生成速度，而在於能否有效控管前後段的成本。
三、主管行動一：將「脈絡」轉化為組織資產
若每次任務都需重新整理脈絡，產能便難以大幅提升。必須將脈絡轉化為「可重複使用的資產」，避免同仁重複做白工。
將脈絡分層，避免雜亂輸入 主管可要求團隊採用統一結構整理資料，建議至少分為三層：
- 任務層脈絡：本次需處理的資料、事件、限制條件、交付形式。
- 類任務脈絡：此類工作的一貫格式、禁令、常見錯誤、評核標準。
- 組織層脈絡：公司策略、部門目標、合規要求、品牌語氣、責任邊界。
實務上，使用者常只提供「任務層」，卻期待 AI 自行推斷其他兩層，導致反覆補充與來回改稿。 以客製化講義為例，我針對後兩層的處理方式如下：taiwan.md 處理「類任務脈絡」（語法與用語規範）；deck.md 詳述簡報切頁與 RWD 版型規格；而問題定義、參考資料與核心主張，則屬「組織層脈絡」。例如，對醫療管理者談治理與效率，而非工程技術；對房地產業務談合規與隱私，而非模型選擇。
建立「脈絡供應鏈」：定義維護者、更新頻率與版本規範 許多主管導入初期聚焦於「提示詞教學（Prompting）」，但很快會遇到瓶頸。關鍵不在於提示詞寫得好壞，而在於誰負責將資料與規範轉化為可用資產。 每份脈絡資產皆需標註「負責人、版本號、更新頻率、適用範圍」。否則脈絡檔案將隨時間增生雜亂，最終淪為「各自存檔、版本不一」。
語音加速輸入，需搭配「口語轉規格」機制 語音是降低輸入負擔的關鍵，能快速輸出想法，但口語通常鬆散、跳躍且冗長。要轉化為 AI 可用的脈絡，建議加入「將口語草稿整理成規格化指令」的步驟（即 Meta-prompting 概念）：先讓模型反問補充問題或重整段落，再進入正式生成階段。
四、主管行動二：將重複工作封裝為 Skills／Promptbook，降低管理成本
主管的職責是將「AI 管理成本」從個人手工操作，轉化為流程化、版本化的工具。
定義 Promptbook 的最低標準：不只是範例，更是工作方法 許多團隊的 Promptbook 最終淪為「截圖集」或「靈感牆」，缺乏實用性。能有效節省時間的 Promptbook，應包含：
- 適用情境：明確定義適用與不適用的工作類型。
- 必填欄位：若缺漏關鍵資訊（如資料來源、受眾、交付格式）則暫停生成。
- 輸出格式：對段落、標題、表格、引用格式的強制要求。
- 驗證清單：必須人工核對的項目（如數字、法規、對外承諾語句、引用來源）。
- 失敗策略：系統不確定時的應對方式（如要求補件、標註不確定、拒絕臆測）。
利用工作流工具打造「多步驟流程」，強制執行檢核與回饋 若僅靠自我約束，容易發生跳過檢核、引用或回饋的情況。此時可利用如 Google Opal 這類工具，將提示詞、模型呼叫與工具串接為多步驟流程（Mini App）：先定義問題與提供資料 → 生成 → 執行檢核 → 要求引用 → 提供回饋。這能建立持續改善的迴路。若涉及更複雜的自動化流程，則可考慮 n8n 或 make.com 等工具。主管有責任建構此類固化流程。
將 Skills 視為「知識資產」管理，而非個人秘笈 當團隊開始建立 Skills，隨之而來的問題是維護與擴充。我認同 Anthropic Agent Skills 的設計思路：將 Skills 視為檔案與資料夾的組合，將程序知識與組織脈絡模組化，待系統需要時才載入。對管理者而言，重點在於版本控管、變更追溯與版本回溯。需建立明確的回饋與改版機制，避免資產隨時間越趨混亂。
五、正視第二項限制：驗證成本無法消除，僅能降低
前述的第二項限制——檢查 AI 輸出正確性——在醫療、法務、財務等高風險情境中，重要性甚至高於生成本身。主管應避免將驗證視為「使用者自行負責」的個人任務，否則將導致事故發生，或因恐懼風險而不敢使用。
較務實的做法，是將驗證成本「制度化、工具化、可分工」：
- 制度化：明確規範需附來源或需二次覆核的輸出類型。
- 工具化：優先採用 RAG（檢索增強生成）；利用差異比對工具；建立固定檢核表。
- 可分工：將「生成」與「驗證」職責分離，避免同一人邊生成邊修改，導致盲點。
同時，主管需考量資安風險。如提示詞注入（Prompt Injection）攻擊，即利用模型「指令與資料混合」的特性，誘導系統偏離規則。OWASP 將此列為 LLM 首要風險，因其直接影響輸出可信度與資料安全。這類風險使「驗證」成為常態成本，必須嵌入流程，而非僅依賴個人警覺。
六、給主管的導入建議：將節省的時間轉化為組織產能
主管若要對 AI 帶來的產能提升有感，通常需滿足兩項前提：
- 將「經驗與脈絡」轉化為數位資產：讓產出不再是每次重來的「手工活」，而是可持續累積、改善的資產。
- 將重複性工作「技能化」：將流程封裝為 Skills 或 Promptbook，並確保驗證與回饋機制融入日常工作流。
主管追求的生產力，不應是逼迫團隊與 AI 競速，而是透過 AI 改善協作邏輯，建立更精實、減少浪費的組織工作模式。
