文／张绍敏　由Cheers授权转载

AI对主管职的挑战，很可能比你想像中更快、更大。

据《富比士》报导，肯德基、Taco Bell、Dairy Queen等连锁餐饮集团皆已导入“AI主管”。这个名为Riley的机器人，不只会替员工打考绩、分配奖金、甚至已验证能提升销售业绩，目前全美已有百余间店铺导入Riley。

不论你所处企业应用AI的进度如何，可以肯定的是，主管能否驾驭人机协作，已成为检验领导力的下个新指标。《Cheers》针对主管们最关心的4大议题，综整以下指南：

考题1：主管哪些职能最需加速进化？

近一年来的硅谷高科技业裁员潮仍在持续，原因之一便是AI提升了生产力，不少科技巨头皆宣布暂缓或停招特定部门员额。

台湾IBM公司人资长邱缨琇指出，“全球总部对我们的期待有3大块：Eliminate（消除）不需要的流程、尽量Simplify（简化），最后是Automation（自动化）。”

对主管而言，第一个新挑战就是肩负优化工作流程的主事者。如何把时间放在更有价值的项目上？组织队形该怎么随之变化？最能回答这些问题的角色，非主管莫属。

此外，也要一改过往“凭经验”的决策，了解AI工具的运作逻辑，并练习更透明地沟通。

导入AI意味着更高程度的仰赖数据（Data），因此主管也更容易面对员工的检验。以“调薪计画”为例，IBM已借助AI判断每位员工的技能关键度、过去的绩效、未来的潜能、以及目前在市场上的薪资水準等面向，给予加薪建议；同时每位员工都能查询自己在同职等中的水平。

“以前没有AI时，员工是不会知道这些的，”邱缨琇直言，“当你愈透明沟通、有信任的基础，大家才能一起朝目标前进。”

考题2：要从哪些项目开始导入AI？

台湾多数企业仍在导入AI的起步期，另一个要回应的焦虑是：当资源有限，哪些值得投注心思研究？

“如果对AI没有一定的知识，大家可能会把AI想像成钢铁人的助理（Jarvis），无所不能。”资诚创新谘询公司董事长卢志浩认为，这和现实仍有相当大的落差。

他建议主管考量以下6大面向，从“AI许愿池”中选出优先执行的项目：

导入AI不可能一步到位，在选择合适的项目后，接下来还要依序选择服务商、执行测试并定义成功指标，最后才是扩大应用规模并导入营运日常。

“机器人也要有绩效！”卢志浩指出，主管要判断一项工作要靠AI还是靠人，长期而言仍需数据验证，但透过实验摸索是必要的第一步。

考题3：怎么鼓励团队拥抱AI？

要带领团队在AI时代生存，比决心、也比速度。

在OpenAI宣布推出ChatGPT的短短10天内，身处台湾的线上家教平台AmazingTalker创办人赵捷平便宣布全面导入生成式AI，要求员工“消灭自己的工作”、团队绩效以提升10倍为目标。

他的底气在于，自己已率先花了3天测试所有既有业务导入生成式AI的作法，“不能要求别人来测试，自己做才知道可以抓到什么程度。”赵捷平强调。

但老闆的危机感往往比员工更强，该怎么让团队动起来？赵捷平指出2大关键。

1. 让“薪资报酬”与“产出成果”紧密挂钩

员工薪水不再来自做重複的事情，而是“能解决多複杂的问题”，以结果论。

他以内部MA（储备干部）为例，不少人一年内薪资从5万猛爆性成长至8万。关键在于，AI降低了学会各项跨领域工具的成本，让有本事的人能更快找到解题方法，同时因为流程简化、任务经手者减少，更容易“论功行赏”，加强正向循环。

2. 透过同侪的成功案例，刺激彼此成长

AmazingTalker透过内部平台共享实验过程，最显着的例子就是一位会计师透过Prompt（对AI下指令）学会写程式，大大鼓舞了许多同为资讯小白的同事效法。

“只要能产生结果，他会什么专业？我不Care。”赵捷平相当务实。

事实上，根据IBM商业价值研究院的调查，STEM（Science, Technology, Engineering, Mathematics，科学、技术、工程、数学）技能的重要度从2016年的第1名急速下降至2023年的第12名，取而代之的是“时间管理和优先排序”，以及与人沟通的软实力。

“AI可以处理很多过往『不重要』但『很紧急』的事，但释放出来的时间要做什么？更好地槓桿多出来的时间，这是需要练习的。”邱缨琇解读。

考题4：如何管理AI的隐形风险？

当然，使用AI不能无限上纲，相对地，企业也无法禁止员工使用AI。如何提供员工明确的指南，也成为管理的必考题。

卢志浩建议，从3个角度检视你的AI使用指南是否完整：

1. 明定绝对不能做的事

例如，机敏性的资料不能上传、AI生成的结果不得直接提供给客户、不得在未经验证的状况下将资讯複製并贴上。

2. 推荐可信的AI工具

各类AI服务已经百花齐放，但每项工具风险不一。与其让员工盲目摸索，不如明确列出公司评估过、或较具业界口碑的工具，确保员工在相对安全的範围内实验。

3. 让员工理解风险的后果

例如，云端一旦遭到入侵，可能造成哪些安全或隐私问题；或是AI行为若出现偏差，可能导致哪些灾难。

“一般人比较会从『方便性』来考虑（如何运用AI），很少人会从风险来考虑，但讲清楚行为準则，大家就会三思。”卢志浩提醒，目前许多AI的运作方式仍是“黑箱”，主管们也有义务理解其逻辑、加以调教，至少能把黑箱变“灰箱”。

主管们或许可以试着想像，过去你有10位属下，现在多了第11位，对方24小时不停工、不请假、不抱怨，但也经常不受控。这样的属下，你对他够熟了吗？

（原文标题：当属下在用AI工作，主管该调高KPI吗？４个考题看出领导本事）

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