AI下決策，員工不買單？

如果要談如今最熱門的管理議題，大概沒有什麼搶得過AI。從能夠寫報告、分析數據的生成式AI，到可以自行規畫任務、採取行動的AI代理，技術進步之快，令人目不暇給。

企業也不敢怠慢，從高階主管到基層員工，大家忙著學AI、用AI，希望趕上這波變革。畢竟，當競爭對手都在加速前進，誰也不想成為最後一個上車的人。但熱鬧之餘，我們還需思考：AI到底改變了哪些事？

想像一個場景：假設你是一位主管，AI提出的建議，與你過去20年的管理經驗完全不同，你會相信誰？或者，你是一名負責審核案件的員工，AI認為可以通過，但萬一出了差錯，最後寫檢討報告的人還是你，你真的敢放心交給AI嗎？

生成式AI問世之初，我們還嫌它不夠聰明，說它是「一本正經地胡說八道」，但當它強大到可以一本正經地幫人類做出合乎邏輯的決定時，我們又開始焦慮；如果這個決策有誤，究竟誰要負責？這個問題恐怕比如何寫出精準的AI提示詞、選擇哪一套AI模型，更難回答。

企業的組織分工、主管權限、績效考核、責任歸屬，背後都有一套長年運作的邏輯。如今突然加入許多能獨立運作的「AI同事」，多數人原本習以為常的工作方式，自然開始面臨考驗。

其中一個已經在企業界開始出現的現象是：大家明明知道AI做得不錯，卻還是不敢完全照著做。

本期封面故事〈AI要真落地，先重設決策權責〉，就在討論這個問題。企業經常把AI導入不順利，歸咎於員工抗拒變革、組織文化保守，或教育訓練不足。但換個角度想，如果要求員工相信AI，卻又要求他們獨自承擔AI犯錯的後果，合理嗎？

癥結或許不在於員工願不願意接納AI，而在於企業有沒有提供一套讓他們能夠放心、放手的制度。

以前我們的習慣是：主管依據職權做出決策，員工按分工執行任務，各層級對自己的工作成果負責。但當AI參與其中，就會出現這些問題：如果AI的判斷與資深員工的經驗不同，究竟應該相信誰？如果AI做出的決策事後證明有誤，應該由誰承擔責任？當AI可以獨立完成過去需要多名員工處理的工作，主管又該如何重新定義團隊的職責與價值？

當大家忙著討論AI還能做些什麼，也許值得換個角度想想，要如何解決這些技術發展之外的深層結構問題。

當AI逐漸參與企業決策與工作執行，真正的挑戰不只是如何運用新技術，更在於重新釐清決策權限與責任歸屬。然而，員工必須承擔AI出錯的後果，卻沒有相應的決策權與制度保障。企業唯有重新設計組織分工、授權機制與責任制度，才能讓人與AI有效協作。