{"content_id":"c1po08gwpb","slug":"ai-productivity-time-use-and-capability-growth","locale":"zh-hant","schema_type":"Article","category":"knowledge_base","category_name":"知識庫","title":"AI 生產力評估標準：上班族時間運用與能力拓展","summary":"評估 AI 生產力時，除了處理速度，也應檢視省下的時間用在何處。說明自動化與增強的差異，並提出將審查負擔與學習機會納入考量的組織運作標準。","sponsorship_disclosure":null,"affiliate_disclosure":null,"commerce_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["受訪者表示透過 AI 節省了工作時間，並不代表實際工時減少。","自動化是將工作交由機器執行，增強則是擴展人的工作能力。","重複性工作的自動化，可成為透過學習新能力來實現增強的基礎。","評估 AI 生產力時，也應將同事審查與重做所需的時間納入計算。","若要將省下的時間用於能力發展，就必須同時調整工作分配與評估標準。"],"content_markdown":"若要把 AI 省下的時間用於能力發展，組織就需要訂定工作分配標準。如果只增加處理量，可能就沒有餘裕學習新工作。評估生產力時，也應檢視省下的時間用在何處。\n\n問卷數據以 CTA 的 2026年7月調查及 스페이스애드 的 10月21日公告為準。\n\n## AI 省下的時間都用在哪裡？\n\n已確認的問卷結果中，表示在相同時間內處理更多工作的回答相當突出。不過，工作處理量增加與工時減少是兩種不同的結果。閱讀問卷數據時，應先釐清題目與受訪對象。\n\n| 調查與基準時間 | 已確認的數據 | 解讀時須區分之處 |\n| --- | --- | --- |\n| CTA，2026年7月調查 | 70% 的韓國受訪者在工作中使用 AI | 調查受訪者的使用比例 |\n| CTA，2026年7月調查 | 使用 AI 後，每週平均省下超過 8 小時 | 受訪者自述省下的時間，並非實際下班時間 |\n| 스페이스애드，2026年10月21日公布 | 全體調查對象為 881 名上班族 | 須與下方生產力變化題目的分析對象區分 |\n| 스페이스애드，同次公告 | 分析每週使用 AI 至少 1 小時的 766 名受訪者 | 生產力變化題目的分析對象 |\n| 스페이스애드，同次公告 | 在相同時間內處理更多工作的比例為 62.4% | 此為複選題結果，並非時間分配比例 |\n\nCTA 數據可從 연합뉴스 針對 2026年10月14日公告的報導中確認。調查時間為同年7月。若要直接套用至全體韓國上班族，還須確認抽樣設計。[연합뉴스 的 CTA 調查報導](https://en.yna.co.kr/view/AEN20261014005300320)\n\n在 스페이스애드 調查中，選擇工作量增加的比例為 **62.4%**。這個數字不代表將省下時間的 62.4% 用於額外工作，而是來自一道可同時選擇多項生產力變化的題目。[아웃소싱타임스 的調查結果報導](https://www.outsourcing.co.kr/news/articleView.html?idxno=204137)\n\n兩項調查的受訪者並非同一群人。因此，不能將每週 8.2 小時乘以 62.4%，藉此計算額外工作的時間。實際時間分配應透過組織內部的工作紀錄確認。\n\n## AI 自動化與增強的比較\n\n自動化是將工作交由機器執行的方式。增強則是藉助 AI 擴展人的執行能力。將重複性工作自動化，再把省下的時間用於學習，就能讓兩種方式相互銜接。\n\n| 比較標準 | 著重自動化的應用 | 著重增強的應用 |\n| --- | --- | --- |\n| 核心目標 | 減少既有工作的時間與成本 | 擴大人能解決的問題範圍 |\n| 報告工作 | 減少撰寫草稿與整理的重複作業 | 進一步分析並檢視判斷依據 |\n| 省下時間的用途 | 增加相同工作的處理量 | 學習、實驗、探索客戶問題 |\n| 須確認的成效 | 完成時間、處理量、錯誤與成本 | 新的執行能力、判斷品質、改善結果 |\n| 運作上的注意事項 | 處理量增加帶來的審查負擔 | 未提供培訓與回饋，卻只擴大職責的情況 |\n\n自動化本身不代表裁員。人力安排是組織另行做出的決定。即使使用相同的自動化工具，也可能因工作分配方式不同而產生不同結果。\n\n也不應將增強僅理解為增加新的職務。提升既有工作中的判斷水準，也是增強的一種方式。例如，報告撰寫者可以利用 AI 比較不同方案。\n\n## 研究者的建議已獲得哪些確認？\n\nJan-Emmanuel De Neve 的說明，是一項主張投資人才能力的組織策略建議。他在 2026年4月30日的 Oxford University 投稿中，說明以裁員為核心的做法所帶來的風險。主要疑慮在於就業不安，以及初階人才的成長路徑受到削弱。[Oxford University 的專家投稿](https://www.ox.ac.uk/news/2026-04-30-expert-comment-the-firms-racing-to-replace-people-with-ai-will-be-the-first-to-fall)\n\n相關 HBR 文章於 2026年4月15日發表。該文探討增強策略的長期優勢。文章名稱與公開摘要可在 HBR 查閱。[HBR 關於自動化與增強策略的文章](https://hbr.org/2026/04/why-companies-that-choose-ai-augmentation-over-automation-may-win-in-the-long-run)\n\n不能將這些內容解讀為增強的優勢已在所有組織中獲得證實。僅憑公開投稿，也無法計算各產業的收益成長率。以下運作標準，是將這項討論應用於工作的建議。\n\n## 依條件整理：時間該重新用在哪些工作上？\n\n請以目前工作的瓶頸為依據，決定省下時間的用途。若待處理工作已經積壓，就有必要多完成一些既有工作。若問題在於判斷力或技術不足，則可將時間分配給學習與檢視。\n\n以下案例是應用示例，並非已衡量實際成效的案例。請依各自的工作目的，決定拓展職務的方向。這不代表要立即承擔其他職務的責任。\n\n| 目前情況 | 運用時間的示例 | 須一併確認的條件 |\n| --- | --- | --- |\n| 設計師只能向開發人員說明如何實現構想 | 用 AI 製作簡單的可運作模型，傳達設計意圖 | 正式導入服務前，須經開發人員審查 |\n| 業務人員反覆提出修改資料的要求 | 用 AI 直接製作說明資料的初稿 | 確認產品資訊與表達內容的正確性 |\n| 大量時間集中在撰寫報告上 | 完成草稿後，專注於確認依據與比較不同方案 | 指定負責確認來源及計算結果的人員 |\n| 原本負責重複性工作的初階員工，實作機會減少 | 練習找出 AI 結果中的錯誤，並說明判斷依據 | 資深人員的回饋與修改機會 |\n\n### 初階員工的學習機會\n\n初階員工需要學習檢視工作成果的標準。即使將基礎工作交給 AI，也應另外規劃判斷訓練。不能只因為指派了審查工作，就認定學習已經發生。\n\n例如，可以讓他們找出報告草稿中依據不足的句子。之後再安排時間，由資深人員確認其判斷理由。培訓成果可透過說明與修改的能力來確認。\n\n## 個人省時與團隊省時\n\n即使個人的撰寫時間縮短，也不能斷定整個團隊的工作時間減少。還必須計入接收成果的同事所承擔的審查負擔。這正是以處理量為核心的評估容易忽略之處。\n\n即使報告草稿很快就能產出，事實查核仍可能需要時間。草稿增加，要審查的文件也會增加。因此，將工作終點設為最終核准的時間，比設為草稿生成的時間更合適。\n\n| 衡量項目 | 應記錄的內容 | 確認目的 |\n| --- | --- | --- |\n| 撰寫時間 | 從準備資料到完成草稿的時間 | 確認撰寫者省下的時間 |\n| 審查時間 | 同事與主管確認內容的時間 | 確認轉移給他人的負擔 |\n| 重做時間 | 修改錯誤與重新提交所花的時間 | 確認實際完成成果的成本 |\n| 最終品質 | 遺漏、錯誤，以及核准後是否修改 | 確認速度提升是否損及品質 |\n| 省下時間的用途 | 額外處理工作、學習、實驗、工作餘裕 | 確認省下時間的分配結果 |\n\n簡單的檢核算式，是以原本的總投入時間減去使用 AI 後的總投入時間。使用 AI 後的時間也應包含審查與重做。這是本文建議的管理方式，並非公認的公式。\n\n比較時，須統一工作範圍與品質標準。不能將更短、更簡單的報告成果直接與原本的工作比較。請分別記錄時間減少與產出縮減的情況。\n\n## 組織如何將時間轉化為能力\n\n若要保留能力發展的時間，請先調整額外工作的分配規則。如果一邊鼓勵培訓，一邊不斷增加工作量，學習就可能被往後推。以下步驟是供團隊依工作情況採用的建議。\n\n1. 確認目前工作的瓶頸。分別詢問成員有哪些重複作業，以及擱置的改善課題。\n2. 設定使用 AI 的目標。明確指出要評估的是處理量增加，還是能力發展。\n3. 選擇小規模的實驗任務。從能夠確認成果的範圍開始。\n4. 將學習時間納入工作排程。同時決定新需求進來時，要調整哪些既有工作。\n5. 安排培訓與審查負責人相互協作。除了工具使用方式，也應說明判斷結果的標準。\n6. 共同評估實驗結果。記錄時間、品質與新學會的能力。\n\n若難以自行調整排程，請先與團隊主管協調工作優先順序。簡要整理改善課題的目的與所需支援，會有所幫助。可以提議採取不將學習全數留給個人下班時間的運作方式。\n\n管理者也應將成長目標納入評估標準。若只獎勵處理量，成員就會將時間用來增加處理量。也請將實驗中取得的判斷依據，或可重複使用的工作方式，列為評估對象。\n\n## 評估 AI 生產力時的常見錯誤\n\n若只用單一數字說明生產力，就可能忽略時間與品質的變化。以下項目是解讀問卷結果與組織運作時應區分的重點。團隊的成效報告也可採用相同區分。\n\n- 將省下時間表述為工時減少。請另外確認實際出勤紀錄。\n- 將複選題比例解讀為時間分配比例。請確認題目的問法與受訪對象。\n- 直接將工作量增加評為能力擴展。請具體記錄新近能夠執行的工作。\n- 將 AI 產出的成果視為已掌握專業能力的證據。也應確認是否能說明並修正錯誤。\n- 為所有員工設定相同比例的學習時間。已確認的資料中，並沒有普遍適用的建議比例。\n- 認為只要導入工具，就已完成組織的成長策略。請一併檢視工作分配、培訓與評估標準。","content_html":"\u003cp\u003e若要把 AI 省下的時間用於能力發展，組織就需要訂定工作分配標準。如果只增加處理量，可能就沒有餘裕學習新工作。評估生產力時，也應檢視省下的時間用在何處。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e問卷數據以 CTA 的 2026年7月調查及 스페이스애드 的 10月21日公告為準。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca 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href=\"https://www.ox.ac.uk/news/2026-04-30-expert-comment-the-firms-racing-to-replace-people-with-ai-will-be-the-first-to-fall\"\u003eOxford University 的專家投稿\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e相關 HBR 文章於 2026年4月15日發表。該文探討增強策略的長期優勢。文章名稱與公開摘要可在 HBR 查閱。\u003ca href=\"https://hbr.org/2026/04/why-companies-that-choose-ai-augmentation-over-automation-may-win-in-the-long-run\"\u003eHBR 關於自動化與增強策略的文章\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e不能將這些內容解讀為增強的優勢已在所有組織中獲得證實。僅憑公開投稿，也無法計算各產業的收益成長率。以下運作標準，是將這項討論應用於工作的建議。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E4%BE%9D%E6%A2%9D%E4%BB%B6%E6%95%B4%E7%90%86%E6%99%82%E9%96%93%E8%A9%B2%E9%87%8D%E6%96%B0%E7%94%A8%E5%9C%A8%E5%93%AA%E4%BA%9B%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E4%B8%8A\" class=\"anchor\" id=\"依條件整理時間該重新用在哪些工作上\"\u003e\u003c/a\u003e依條件整理：時間該重新用在哪些工作上？\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e請以目前工作的瓶頸為依據，決定省下時間的用途。若待處理工作已經積壓，就有必要多完成一些既有工作。若問題在於判斷力或技術不足，則可將時間分配給學習與檢視。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e以下案例是應用示例，並非已衡量實際成效的案例。請依各自的工作目的，決定拓展職務的方向。這不代表要立即承擔其他職務的責任。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e目前情況\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e運用時間的示例\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e須一併確認的條件\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"目前情況\"\u003e設計師只能向開發人員說明如何實現構想\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用時間的示例\"\u003e用 AI 製作簡單的可運作模型，傳達設計意圖\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"須一併確認的條件\"\u003e正式導入服務前，須經開發人員審查\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"目前情況\"\u003e業務人員反覆提出修改資料的要求\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用時間的示例\"\u003e用 AI 直接製作說明資料的初稿\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"須一併確認的條件\"\u003e確認產品資訊與表達內容的正確性\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"目前情況\"\u003e大量時間集中在撰寫報告上\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用時間的示例\"\u003e完成草稿後，專注於確認依據與比較不同方案\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"須一併確認的條件\"\u003e指定負責確認來源及計算結果的人員\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"目前情況\"\u003e原本負責重複性工作的初階員工，實作機會減少\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"運用時間的示例\"\u003e練習找出 AI 結果中的錯誤，並說明判斷依據\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"須一併確認的條件\"\u003e資深人員的回饋與修改機會\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%88%9D%E9%9A%8E%E5%93%A1%E5%B7%A5%E7%9A%84%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%A9%9F%E6%9C%83\" class=\"anchor\" id=\"初階員工的學習機會\"\u003e\u003c/a\u003e初階員工的學習機會\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e初階員工需要學習檢視工作成果的標準。即使將基礎工作交給 AI，也應另外規劃判斷訓練。不能只因為指派了審查工作，就認定學習已經發生。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e例如，可以讓他們找出報告草稿中依據不足的句子。之後再安排時間，由資深人員確認其判斷理由。培訓成果可透過說明與修改的能力來確認。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%80%8B%E4%BA%BA%E7%9C%81%E6%99%82%E8%88%87%E5%9C%98%E9%9A%8A%E7%9C%81%E6%99%82\" class=\"anchor\" id=\"個人省時與團隊省時\"\u003e\u003c/a\u003e個人省時與團隊省時\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e即使個人的撰寫時間縮短，也不能斷定整個團隊的工作時間減少。還必須計入接收成果的同事所承擔的審查負擔。這正是以處理量為核心的評估容易忽略之處。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e即使報告草稿很快就能產出，事實查核仍可能需要時間。草稿增加，要審查的文件也會增加。因此，將工作終點設為最終核准的時間，比設為草稿生成的時間更合適。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e衡量項目\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e應記錄的內容\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e確認目的\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"衡量項目\"\u003e撰寫時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應記錄的內容\"\u003e從準備資料到完成草稿的時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"確認目的\"\u003e確認撰寫者省下的時間\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"衡量項目\"\u003e審查時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應記錄的內容\"\u003e同事與主管確認內容的時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"確認目的\"\u003e確認轉移給他人的負擔\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"衡量項目\"\u003e重做時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應記錄的內容\"\u003e修改錯誤與重新提交所花的時間\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"確認目的\"\u003e確認實際完成成果的成本\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"衡量項目\"\u003e最終品質\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應記錄的內容\"\u003e遺漏、錯誤，以及核准後是否修改\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"確認目的\"\u003e確認速度提升是否損及品質\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"衡量項目\"\u003e省下時間的用途\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"應記錄的內容\"\u003e額外處理工作、學習、實驗、工作餘裕\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"確認目的\"\u003e確認省下時間的分配結果\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e簡單的檢核算式，是以原本的總投入時間減去使用 AI 後的總投入時間。使用 AI 後的時間也應包含審查與重做。這是本文建議的管理方式，並非公認的公式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e比較時，須統一工作範圍與品質標準。不能將更短、更簡單的報告成果直接與原本的工作比較。請分別記錄時間減少與產出縮減的情況。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E7%B5%84%E7%B9%94%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B0%87%E6%99%82%E9%96%93%E8%BD%89%E5%8C%96%E7%82%BA%E8%83%BD%E5%8A%9B\" class=\"anchor\" id=\"組織如何將時間轉化為能力\"\u003e\u003c/a\u003e組織如何將時間轉化為能力\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e若要保留能力發展的時間，請先調整額外工作的分配規則。如果一邊鼓勵培訓，一邊不斷增加工作量，學習就可能被往後推。以下步驟是供團隊依工作情況採用的建議。\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e確認目前工作的瓶頸。分別詢問成員有哪些重複作業，以及擱置的改善課題。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e設定使用 AI 的目標。明確指出要評估的是處理量增加，還是能力發展。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e選擇小規模的實驗任務。從能夠確認成果的範圍開始。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e將學習時間納入工作排程。同時決定新需求進來時，要調整哪些既有工作。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e安排培訓與審查負責人相互協作。除了工具使用方式，也應說明判斷結果的標準。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e共同評估實驗結果。記錄時間、品質與新學會的能力。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003cp\u003e若難以自行調整排程，請先與團隊主管協調工作優先順序。簡要整理改善課題的目的與所需支援，會有所幫助。可以提議採取不將學習全數留給個人下班時間的運作方式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e管理者也應將成長目標納入評估標準。若只獎勵處理量，成員就會將時間用來增加處理量。也請將實驗中取得的判斷依據，或可重複使用的工作方式，列為評估對象。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E8%A9%95%E4%BC%B0-ai-%E7%94%9F%E7%94%A2%E5%8A%9B%E6%99%82%E7%9A%84%E5%B8%B8%E8%A6%8B%E9%8C%AF%E8%AA%A4\" class=\"anchor\" id=\"評估-ai-生產力時的常見錯誤\"\u003e\u003c/a\u003e評估 AI 生產力時的常見錯誤\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e若只用單一數字說明生產力，就可能忽略時間與品質的變化。以下項目是解讀問卷結果與組織運作時應區分的重點。團隊的成效報告也可採用相同區分。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e將省下時間表述為工時減少。請另外確認實際出勤紀錄。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e將複選題比例解讀為時間分配比例。請確認題目的問法與受訪對象。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e直接將工作量增加評為能力擴展。請具體記錄新近能夠執行的工作。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e將 AI 產出的成果視為已掌握專業能力的證據。也應確認是否能說明並修正錯誤。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e為所有員工設定相同比例的學習時間。已確認的資料中，並沒有普遍適用的建議比例。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e認為只要導入工具，就已完成組織的成長策略。請一併檢視工作分配、培訓與評估標準。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n","tags":["領導力","組織文化","生產力","生成式 AI","工時"],"faqs":[{"question":"AI 自動化與增強有什麼不同？","answer":"自動化是將工作交由機器執行的方式。增強則是藉助 AI 擴展人的工作能力。將重複性工作自動化後，把省下的時間用於學習，就能將這兩種方式連結起來。"},{"question":"利用 AI 每週節省 8.2 小時，工時也會減少嗎？","answer":"不能僅憑這個數字判斷工時是否減少。這是 CTA 在 2026 年 7 月的調查中報告的平均節省時間。實際工時的變化，必須透過工作分配和出勤紀錄確認。"},{"question":"表示能處理更多工作的 62.4%，是哪些人的回答？","answer":"這個數字出自報導 스페이스애드 於 2026 年 10 月 21 日發布內容的新聞。整體調查對象為 881 名上班族。該題的分析對象為每週使用 AI 至少 1 小時的 766 人。這是可勾選多項生產力變化的複選題結果。"},{"question":"可以將 8.2 小時乘以 62.4%，算出額外的工作時間嗎？","answer":"不能將這兩個數字相乘來計算額外的工作時間。它們來自不同的調查。62.4% 也不是時間分配比例。"},{"question":"利用 AI 做更多同樣的工作，是錯的嗎？","answer":"這可能有助於處理積壓的工作，或達到所需的工作量。不過，必須區分處理量增加與習得新能力。請先確定組織想要什麼樣的成果。"},{"question":"省下的時間中，應該拿多少來學習？","answer":"已確認的資料中沒有普遍適用的建議比例。請依目前的工作量和所需能力來分配。同時也必須確認，學習時間是否確實排入行程。"},{"question":"AI 增強是指額外承擔其他職務嗎？","answer":"不只是指增加其他職務。在既有工作中進行更深入的分析，或評估替代方案，也都是增強的方式。擴展角色時，請同時安排培訓與審查支援。"},{"question":"衡量 AI 生產力時，應計入哪些時間？","answer":"除了撰寫者的作業時間，也請納入同事的審查與重做時間。比較的工作範圍和品質標準必須相同。記錄直到最終核准為止的總投入時間，就能確認負擔是否轉移。"},{"question":"如果 AI 負責基礎工作，新進員工要如何學習？","answer":"可以安排找出 AI 結果中的錯誤，並說明判斷依據的任務。也請同時提供資深同事的回饋。必須區分取得成果與培養判斷能力。"},{"question":"選擇增強能改善長期績效，這點已獲證實了嗎？","answer":"查閱到的公開專文建議採取以增強為核心的組織策略。這並不是能保證所有組織都會獲得相同成果的資料。實際效果必須透過組織在時間、品質與能力上的變化來確認。"}],"sources":[{"url":"https://en.yna.co.kr/view/AEN20261014005300320","title":"연합뉴스，CES 主辦方在 2027 年展會前強調南韓企業的 AI 創新，2026年10月14日","type":"data_point"},{"url":"https://www.outsourcing.co.kr/news/articleView.html?idxno=204137","title":"아웃소싱타임스，95% 的上班族使用 AI 後生產力提升，2026年10月22日","type":"data_point"},{"url":"https://www.ox.ac.uk/news/2026-04-30-expert-comment-the-firms-racing-to-replace-people-with-ai-will-be-the-first-to-fall","title":"Oxford University，專家評論：競相以 AI 取代人力的企業將最先倒下，2026年4月30日","type":"source"},{"url":"https://hbr.org/2026/04/why-companies-that-choose-ai-augmentation-over-automation-may-win-in-the-long-run","title":"Harvard Business Review，為何選擇 AI 輔助而非自動化的企業，長期而言可能勝出，2026年4月15日","type":"source"}],"images":[{"id":2295,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6MzUyMTIsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--f088ae35758add8f3ffeace7fc5e6d09cccb4b9e/ai-352d59d4.webp","is_representative":true,"generation_method":"ai_photo","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","width":1536,"height":1024,"translations":{"ko":{"alt":"소재 견본이 놓인 디자인 스튜디오에서 남성이 태블릿을 보며 설명하고 여성이 귀 기울이고 있다.","caption":"AI 생산성은 처리 속도뿐 아니라 새로운 역량을 배울 기회까지 고려해 평가해야 합니다.","description":null},"en":{"alt":"A man explains something on a tablet to a woman in a design studio with material samples on the table.","caption":"AI productivity should be assessed by both processing speed and opportunities to develop new skills.","description":null},"ja":{"alt":"素材サンプルが並ぶデザインスタジオで、男性がタブレットを見ながら説明し、女性が耳を傾けている。","caption":"AIの生産性は、処理速度だけでなく、新たな能力を学ぶ機会も考慮して評価する必要があります。","description":null},"es":{"alt":"Un hombre explica algo en una tableta a una mujer en un estudio de diseño con muestras de materiales.","caption":"La productividad de la IA debe evaluarse tanto por la rapidez como por las oportunidades de desarrollar nuevas habilidades.","description":null},"id":{"alt":"Seorang pria menjelaskan sesuatu di tablet kepada seorang wanita di studio desain dengan sampel material di meja.","caption":"Produktivitas AI perlu dinilai dari kecepatan pemrosesan sekaligus peluang untuk mengembangkan 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