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嘴上喊「挑戰、變革」，卻不用AI的公司，到底哪裡不對勁？
在公司裡，有幾句話你一定常聽到。
「我們要勇於挑戰。」 「我們要變革。」 「大家要主動積極。」 「我們要持續改善。」 「我們必須改變。」
光看字面，都很正面積極。
但真的在第一線工作時，有時會冒出這樣的念頭。
如果真的想改變，為什麼手邊有用的工具不用？
尤其是已經在用生成式AI、大型語言模型（LLM，也就是ChatGPT這類工具背後的技術）的人，會覺得公司嘴裡的「變革」相當空洞。
想談「變革」，先把工具換新
真正的變革，靠的不是一股幹勁。
變革，是改變工作方式、工具、資訊流動、決策機制與責任範圍。
舉例來說，現在只要用LLM，就能在短時間內做出下列工作的初稿：
- 會議紀錄
- 作業標準書（把某項工作的步驟寫清楚的操作手冊）
- 教育訓練資料
- FAQ（常見問題解答）
- 檢查清單
- 電子郵件文案
- PowerPoint的架構
- Excel表格的設計
- 作業流程
- 新人該問的問題
- 可能漏講的內容
- 面談講稿
- 報告初稿
這些東西讓人從零開始做，通常要花幾個小時到好幾天。
但只要把錄音、筆記和既有資料交給LLM，初稿很快就能出來。
當然，最後還是需要人來把關。
不過人該做的，是確認事實、做判斷、核准，以及配合現場狀況做調整。
沒必要再把人的時間，一直花在修改措辭、謄寫美化資料上。
「擔心資訊安全」可以理解，但只停在這裡就太草率了
反對導入AI時，最常見的理由就是資訊安全。
「機密資訊外洩怎麼辦？」 「萬一輸入了個資就危險了。」 「誰來負責？」 「答錯了怎麼辦？」
這些擔憂不能全部當耳邊風。
反而應該認真面對。
但是，只停在這裡是不對的。
資訊安全的顧慮，不是不用AI的理由，而是設計安全用法的理由。
比方說，可以這樣用：
- 不把機密資訊輸入雲端AI
- 使用本機LLM（跑在公司自己的設備上、不經過網路的LLM）
- 只在公司內部網路裡使用
- 建立不對外傳送資料的環境
- 區分可以輸入的資訊與禁止輸入的資訊
- 個資與客戶資料先做匿名化
- 從低風險的工作開始
- 輸出內容一定要由人確認
- 訂出使用紀錄與責任範圍
可見，設計的空間是有的。
「資安很可怕，所以全部禁止」，實在太粗糙了。
把LLM放在公司共用內部網路，也是一種選擇
如果擔心把資訊傳到雲端，也可以在公司共用的區域網路內建置LLM環境。
比如準備一個在公司內網運作、不對外傳送資料的LLM，那麼至少「把機密資訊丟給雲端很可怕」這個問題，就能大幅減輕。
當然，本機LLM也有它的課題。
- 模型效能
- 維運管理
- 公司終端設備的存取控制
- 輸入紀錄怎麼處理
- 誰來負責維護
- 答錯時的責任範圍
- 成本
- 公司內部教育訓練
即便如此，比起一句「做不到」就打住，想一想「在什麼範圍內可以用」要有建設性得多。
至少，整理會議紀錄、擬標準書初稿、FAQ草案、教育訓練資料的雛形、請教Excel函數、寫電子郵件草稿這些低風險的事，是可以先做起來的。
「靠人力硬撐」不叫變革
問題不只是公司不用AI這件事本身。
更大的問題是，工具原封不動，卻只對第一線說「你們要變」。
比方說下面這種狀態：
- 工作量在增加
- 還叫你寫標準書
- 還叫你做教育訓練
- 還叫你消除只有特定某人會做的「屬人化」作業
- 還叫你減少加班
- 但就是不用AI和自動化
- 規則也不訂
- 權限也不下放
- 最後還是一句：靠人力加油
這不是變革。
只是單純的「拚精神」。
嘴上說著「挑戰」「變革」「改善」，內容卻靠人力硬撐，實質還是老樣子。
在資料的枝微末節上，燒掉了太多人的時間
很多公司在資料的措辭與排版上，花掉大量時間。
「這個說法有點不對。」 「再好懂一點。」 「這裡改一下。」 「整體感覺不對。」 「資料的脈絡有點怪。」 「用詞太生硬。」 「再客氣一點。」
當然，資料的品質很重要。
但這類修改，很多都可以讓LLM多給幾個版本，大幅縮短。
比如，同樣的內容可以這樣展開：
- 給高階主管看的
- 給第一線看的
- 給新人看的
- 精簡版
- 禮貌正式版
- 條列版
- PowerPoint用
- 電子郵件用
- 標準書用
- 會議說明用
不用每次都由人從頭謄寫。
人只要看LLM提出的方案，判斷是否符合現場實際、是否是公司能對外拿出來的內容，就可以了。
真正的變革不是「更拚命」，而是「做減法」
一說到變革，大家想到的是增加新東西。
但對第一線來說，真正需要的不是加，而是減。
- 減少手工作業
- 減少把同樣的話講好幾遍的時間
- 減少會後全憑記憶的情況
- 減少謄寫資料的時間
- 減少新人不知道該問什麼的空轉時間
- 減少只有特定某人才懂的說明
- 減少因指示含糊而重做
- 減少人本來不必做的工作
AI正好很適合做這些事。
尤其是成文、摘要、結構化、做成檢查清單、做成資料、做成FAQ，都是LLM的強項。
也就是說，導入AI的本質不是「因為流行所以用」。
而是為了減少工時才用。
怎麼看「不用AI的公司」這個轉職選項？
沒在用AI的公司，也不必一概避開。
受產業、規模與資安要求影響，導入慢一些也是有的。
問題不在於沒用，而在於沒有把「不用的理由」拆開來看。
看轉職目標時，下面這些角度會有幫助。
好的反應
- 雖然還沒全公司推行，但在會議紀錄、製作資料上已經在試
- 正在完善資安規定
- 各部門正在研究怎麼用
- 已經從低風險工作做起
- 歡迎能用AI改善工作的人
- 把生成式AI當作要管理的對象，而不是直接禁止
- 關心如何減輕第一線的負擔
危險的反應
- 不懂AI，所以不用
- 太危險，所以全禁
- 用手做才顯得有誠意
- 一直都是這樣做的，所以不改
- 卻又嘴上喊著要變革、要挑戰
- 增加工作量，卻不增加工具
- 認為改善是靠個人努力完成的
- 把會提升效率的人當成萬能雜役使喚
後一類公司，比起不用AI，更可能把變化的成本轉嫁給第一線。
「挑戰口號」和「實際改變」是兩回事
作為公司口號的挑戰，很容易。
可以寫在海報上。
可以在晨會上講。
可以在方針發表會上說。
但真正的挑戰，是改變第一線的工作方式。
而且這是會痛的。
- 需要訂定規則
- 需要劃定責任範圍
- 需要重新檢視過去的做法
- 主管也需要學習
- 需要容許失敗
- 需要把權限交給第一線
- 需要在工具上投資
迴避這些，只說一句「我們要挑戰」，不是變革。
是把精神喊話硬塞給第一線。
總結
對嘴上喊著「挑戰」「變革」「改善」卻不用AI的公司感到不對勁，是很自然的。
不用AI本身，並不一定就是壞事。
但是，以資訊安全與責任問題為藉口，連用法都不去設計的公司，就很危險。
如果真要變革，需要做到這些：
- 取得新的資訊
- 試用能用的工具
- 把風險拆開來看
- 從低風險的工作開始
- 也考慮本機LLM與公司內部環境
- 區分哪些由人做，哪些交給AI
- 減少第一線的工時
- 不要把人變成萬能雜役，而是建立機制
變革，不是對第一線說「再加把勁」。
而是建立一套不用人拚命也能運轉的機制。
從這個意義上說，不用AI還要求大家「靠人力搞變革」的公司，真的相當離譜。
真正需要的不是挑戰口號，而是更新工具、規則、權限與責任範圍。
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