當 AI 投資愈來愈大，領導者更需要看懂局、讀懂人

當 AI 投資愈來愈大，領導者更需要看懂局、讀懂人

從「AI 是否過度投資」延伸的 CEO 領導力反思

文／王文足 Zoe Wang｜全球教練咖啡館 GCC

昨天，10 月 28 日，在「AI 時代的 CEO 領導力」工作坊中，我和大家一起探索了三個方向：

Context｜看懂局

Engage｜讀懂人

Own｜做對關鍵選擇

工作坊後，讀到一篇題為〈AI 是否過度投資，市場疑慮升溫〉的專欄，讓我想把這三個方向，放進更具體的企業決策情境。

文章提出一個值得思考的問題：即使 AI 能帶來長遠的技術進步，也不代表每一筆投入，都能創造相應的價值。

這讓我想問：

當企業持續增加 AI 投資，我們是否也同步提升了組織理解問題、協同工作，以及檢驗成果的能力？

每家公司都怕落後，整體就一定走向更好的未來嗎？

依這篇專欄的說明，當企業競相爭取市場主導地位，各自增加投資，即使每一家都有自己的理由，整體產業仍可能出現投資過度。

把這個觀點帶回組織，我們可以想像一個情境：

業務部門想用 AI 加速提案，行銷部門想增加內容產量，人資部門想建立知識平台，資訊部門則忙著串接系統。

每個需求都有道理。但當這些投入放在一起，我們是否清楚知道：它們共同回應了什麼問題？哪些正在重複建置？第一線同仁又需要花多少時間，才能真正用起來？

如果缺少共同的方向，各部門即使都很努力，也可能增加了彼此的負擔。

這正是昨天工作坊所談的：先把視角拉開，再決定下一步。

Context｜看懂局：我們真正要改善的是什麼？

昨天，我邀請大家從五個層次理解情境：個人、團隊、任務、組織與環境。

這五個層次，也能幫助我們檢視 AI 導入。

在個人層次，同仁可能還不熟悉工具；在團隊層次，資訊可能沒有流通；在任務層次，工作標準可能不清楚；在組織層次，權責與獎勵制度可能讓人不願合作。外部環境的變化，則可能要求企業重新思考原有服務。

不同的問題，需要不同的回應。

例如，一個團隊經常重工。如果原因是主管反覆改變要求，或跨部門對品質沒有共識，即使 AI 加快了初稿產出，後續仍可能不斷修改。

因此，在決定投入之前，我們需要先問：

「這項投資，準備改善哪一個具體問題？我們如何知道問題真的改善了？」

當問題被說清楚，工具才有機會放在適合的位置。

Engage｜讀懂人：團隊如何理解這場改變？

同一項 AI 計畫，有人看見成長機會，有人擔心品質，有人想到工作負擔，也有人開始懷疑：自己的經驗，還有價值嗎？

昨天談到 Management Drives（MD）時，我特別在意的是：我們能否透過理解自己的思考偏好、抗拒、能量與壓力反應，增加與他人合作的選擇？

放進 AI 轉型情境，六色可以成為對話的入口：

* 黃色視角可能追問：我們理解問題了嗎？還有哪些可能性？

* 橙色視角可能關心：這能創造什麼成果與競爭優勢？

* 綠色視角可能注意：大家有沒有被聽見？是否獲得足夠支持？

* 藍色視角可能追問：流程、標準與責任是否清楚？

* 紅色視角可能關心：誰做決定？何時開始行動？

* 紫色視角可能提醒：改變之中，有哪些經驗與核心價值值得延續？

這些提問幫助我們擴大觀察；理解一個人的動機，仍需要回到具體情境，聽他如何描述自己的經驗。

如果會議裡只容得下「更快、更多、搶先」，對品質與負擔的擔憂就容易被忽略；如果討論長期停留在分析與確認，行動也可能遲遲無法開始。

領導者需要讓不同的關注進入對話，幫助團隊形成能夠一起執行的決定。

讀懂人，從願意多問一句開始：「你最在意的是什麼？要讓你願意往前一步，需要具備哪些條件？」

Own｜做對關鍵選擇：投入之後，誰來檢驗價值？

昨天談 Own 時，我邀請大家思考：我選擇什麼、需要放下什麼，以及願意承擔什麼。

面對 AI 投資，承擔也包括在投入之前，說清楚如何檢驗結果。

買了多少授權、開了多少課、產出了多少內容，可以幫助我們了解使用情況。接著，還需要追問：客戶等待的時間是否縮短？交付品質是否提升？同仁的重工是否減少？

例如，可以先選一項反覆耗時的工作，設定一個範圍清楚的小實驗：

由一個團隊試行四週，觀察處理時間、重工次數與使用者回饋，並事先約定回顧日期，以及擴大、調整或停止的條件。

這樣的安排，讓每一筆投入都有學習的機會，也讓團隊能根據證據調整方向。

讓 MD 與 POY，支持更完整的決策對話

延續昨天工作坊的方向，MD 可以幫助團隊覺察：我們的決策習慣，讓哪些觀點容易被重視？又讓哪些聲音退到後面？

Points of You（POY）則能透過圖像與提問，邀請人們表達尚未說出口的感受與觀察。

例如，在 AI 專案啟動前，邀請每個人選一張圖，回應：

「這張圖，如何呈現我對這場改變的期待與擔心？」

再往前一步：

「為了讓這項投入產生價值，我願意承擔什麼？我需要團隊提供什麼支持？」

這些對話，有助於讓工具使用、流程設計與人的真實需要相互連結。最後仍要回到具體的行動、責任與成果，持續檢視。

下一次 AI 決策，先留一點時間給三個問題

從市場對 AI 投資的疑慮，回到企業每天的管理現場，我愈來愈感受到：當選項愈多、行動愈快，領導者愈需要建立清楚的判斷與回顧機制。

下一次，當你準備增加一筆預算、啟動一個專案，或邀請團隊採用一項新工具時，試著問自己：

看懂局：我們真正要改善的問題是什麼？

讀懂人：誰的經驗與疑慮，還沒有進入決策？

做對關鍵選擇：我願意承擔什麼，又將根據哪些證據調整？

這也是我期待從昨天工作坊延伸出去的練習：帶著更完整的理解開始，用具體行動驗證，讓每一次投入逐漸長成有意義的成果。

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延伸閱讀：AI 時代的 CEO 領導力⁠

本文由 2026 年 10 月 28 日 GCC 工作坊延伸，並以所提供、署名劉憶如的專欄摘錄作為反思起點；未援引其中尚未另行核實的市場數據。企業情境與小實驗為延伸設計。

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