AI 摘要
- 美國ActivTrak研究發現，使用AI的員工每天工作時間較長。
- 這項研究只顯示相關性，無法證明AI直接造成工時增加。
- 柏克萊實地研究顯示，導入AI後員工工作強度與職責反而增加。
美國職場生產力軟體供應商ActivTrak公布最新觀察性數據，顯示使用AI的員工每天工作時間明顯比未使用AI的員工更長。這項結果與外界普遍對AI「節省時間」的期待有所不同，引發對AI實際影響職場工作方式的討論。
研究背景與數據範圍
ActivTrak分析了2026年4月1日至9月25日期間，來自467家企業、9,140名知識工作者的數位工作活動。根據報導，這是一項觀察性研究，數據取自該公司自身的客戶群。
工時差距與工作模式
根據ActivTrak的數據，AI使用者與非使用者之間每天的數位工作時間最多相差90分鐘。AI使用者每天平均進行8.42至9.08小時的數位工作，未使用AI的員工則為7.58小時。
ActivTrak將重度AI使用者定義為每天至少使用AI工具5次，且累計使用時間超過45分鐘的員工。報導指出，這群人的工作模式與其他群組有較明顯的差異：
| 指標 | 重度AI使用者 | 比較對象 |
|---|---|---|
| 正常工作時間以外的額外工作 | 18分鐘 | 未列明 |
| 應用程式切換頻率 | 比未使用AI的員工高15.2% | 未使用AI的員工 |
| 平均每次不受干擾的專注時間 | 37.8分鐘 | 輕度AI使用者為48.2分鐘 |
| 正式會議占工作日比例 | 3% | 未使用AI的員工為5% |
會議時間較少的現象顯示，單純以會議增加來解釋工時延長的可能性較低。不過報導也提到，工作職務、資歷及企業文化等其他因素，仍可能造成這樣的差異。
相關性不等於因果關係
ActivTrak的數據顯示AI使用與工作時間延長之間存在關聯，但無法證明兩者具有因果關係。目前至少有兩種可能的解釋：
- 原本工作時間就較長的員工，可能更傾向採用AI工具。
- AI讓員工有能力承擔比過去更多的任務與責任，進而延長工時。
此外，研究對象主要為ActivTrak的客戶企業，因此結果未必能推廣至時薪制勞工、工會組織環境，或使用不同監測系統的企業。
柏克萊田野研究的發現
與量化數據不同，加州大學柏克萊分校哈斯商學院（UC Berkeley Haas）研究人員Xingqi Maggie Ye與Aruna Ranganathan在一家約有200名員工的科技公司進行了為期8個月的實地研究，並完成超過40場半結構式訪談，作為AI實際導入情況民族誌研究的一部分。
研究結果顯示，生成式AI並未讓員工獲得更多空閒時間。員工的工作速度加快、承擔的職責範圍擴大，部分人甚至將工作延伸至過去用來休息的時段，而且通常並非受到主管要求。
研究團隊歸納出三種工作強度增加的模式：
- 員工擴大自身職務範圍。
- 員工在過去的休息時間使用AI。
- 員工同時處理多項AI輔助的工作流程。
研究人員也對永續性提出疑慮。若認知負荷與工作績效期待持續同步提高，短期的生產力成長可能難以長期維持。
生產力好處由誰獲得？
圍繞這些研究的政策辯論，核心並非生產力是否提升，而是誰能從中受益。美國參議員伯尼・桑德斯（Bernie Sanders）曾提出每週工作32小時的提案，主張在不減少薪資或福利的前提下縮短工時，並認為AI帶來的經濟利益應由勞工家庭共享，而非主要流向雇主與企業高階主管。
就目前的研究結果來看，較明顯的現象是工作產出增加、工時延長，而非工作時間縮短。關鍵問題在於，AI帶來的效率提升最終會轉化為企業要求同一批員工完成更多工作，還是讓員工能用更少的時間完成工作。
任務效率與整體工作負荷的落差
當整體工作量同步增加時，即使個別任務完成得更快，也不一定能減輕員工負擔。如果待辦事項增加的速度快於任務完成的速度，個別工作效率的提升，其實難以帶來實質幫助。
綜合ActivTrak與柏克萊的研究，個別任務層級的效率提升與員工整體工作負荷之間確實存在落差。AI效率的承諾與企業實際運作方式之間的衝突，正集中在這個落差之中。
Reference Link : technice.com.tw
