AI 摘要
- 65% 知識工作者懷念 AI 普及前的工作方式。
- 42% 員工花在驗證 AI 產出的時間超過節省時間。
- 54% 知識工作者擔心 AI 在五年內降低職位需求。
生成式 AI 已成為主流職場工具，但企業導入速度加快的同時，員工也開始感受到新的工作壓力。顧問公司 Adaptavist 委託市調機構 Attest 進行的《AI 轉型的人力代價》（Understanding the human cost of AI transformation）報告顯示，65% 受訪白領知識工作者經常懷念 AI 尚未普及前的工作方式。
這項調查於 2026 年 3 月進行，訪問來自英國、美國、加拿大、德國及西班牙的 2,500 名知識工作者。結果顯示，對 AI 時代工作方式感到懷念的並非只有資深員工，Z 世代的比例更達 42%，高於 X 世代的 26%。
Z 世代更想念 AI 普及前的工作環境
調查結果與一般對世代科技適應力的想像有所落差。Z 世代從網路時代成長，通常被視為最熟悉數位工具的一群，但他們反而更常表示自己偏好 AI 普及前的工作方式。
Tempo Software 產品長凱文・南尼（Kevin Nanney）表示，Z 世代並未經歷過沒有網路的職業生涯，卻最常表達對 AI 出現前工作模式的懷念，這顯示問題可能不在於員工是否具備使用工具的能力，而在於工具被如何部署，以及使用工具對工作的意義。
南尼指出，若連最能適應科技的員工都感覺有某些重要事物正在流失，企業領導者就應釐清流失的內容，並檢視 AI 導入方式是否削弱了員工的自主性、專業感與職場認同。
「驗證稅」抵銷 AI 節省的時間
報告將員工檢查、修正及確認 AI 產出的額外成本稱為「驗證稅」（verification tax）。調查顯示，42% 受訪者花在驗證 AI 產出的時間，超過 AI 實際替他們節省的時間。
《IT Pro》引述 Zapier 分析指出，員工目前平均每週需要額外花費 4.5 小時，處理 AI 產出錯誤所造成的後續問題。這類成本通常不會直接出現在 AI 導入成效的統計中，卻可能影響專案進度與團隊工作負擔。
- 52% 受訪者經常需要修正同事使用 AI 產出的內容。
- 49% 認為低品質 AI 產出拖慢專案進度。
- 55% 認為 AI 生成內容降低團隊整體效率。
- 46% 覺得工作因此變得更重複且缺乏意義。
部分受訪者表示，AI 產出曾導致成果被退回、引發客戶抱怨，甚至造成資安事件。這顯示 AI 帶來的效率並不一定等同於實際工作時間減少，員工節省下來的時間可能被用於審查與補救。
類似現象也出現在其他研究。ISC2 針對資安專業人員的調查發現，65% 受訪者需要花更多時間判斷是否應信任 AI 建議，63% 則需要投入時間審查及驗證 AI 產出。
企業導入 AI，員工卻不一定理解原因
雖然 73% 受訪者認同 AI 可以提升效率，但仍有 36% 的員工經常不清楚公司要求自己使用 AI 的原因。同樣有 36% 的人因為 AI 疲勞而減少使用相關工具，反映企業投入 AI 與員工實際採用之間仍存在落差。
人機比較也成為新的職場壓力來源。報告指出，50% 的員工認為自己的表現正被直接或間接拿來與 AI 產出比較；25% 使用 AI 主要是為了應付工作量，23% 則是為了跟上同事的使用進度。
此外，54% 知識工作者擔心 AI 可能在未來 5 年內降低市場對其職位的需求。這項焦慮在不同職級呈現差異：29% 的 C 級高層表示自己「非常擔心」，基層員工比例為 23%，中階員工與資深員工則分別為 13% 與 12%。
三分之一知識工作者考慮轉換產業
驗證工作、人機比較與職涯不安相互疊加，已影響部分員工對未來工作的規劃。調查顯示，33% 知識工作者表示正在考慮因 AI 而轉換產業，C 級高層的比例更達 46%。
退休也被部分員工納入考量。34% 受訪者表示，AI 讓他們開始考慮提早退休；在 C 級高層中，47% 表示正在考慮直接離開職場。
Tempo Software 執行長維克・奇諾維斯（Vic Chynoweth）認為，企業不能假設員工會一直等待組織提供解決方案。與其只舉辦全員會議，領導者更應透過一對一對話，了解員工對未來兩年的想像，以及他們面對 AI 轉型時需要哪些支援。
不過，調查並未顯示員工普遍拒絕學習 AI 或新技能。相反地，74% 的受訪者正主動學習新技能，以維持職場競爭力；C 級高層的比例則達 85%。這代表員工的學習意願仍然存在，關鍵可能在於企業是否提供清楚目標與足夠資源。
企業應把 AI 用於減少低價值工作
Atlassian 資深解決方案架構師阿南德・烏納德卡特（Anand Unadkat）建議，企業應優先將員工認為重複且乏味的瑣碎工作自動化，讓專家把時間投入更高價值的創意工作。
Adaptavist AI 創新主管尼爾・萊里（Neal Riley）則表示，企業需要先理解工作的本質及不同價值流，再衡量 AI 導入後的成果與影響，而不是只統計工具使用次數。若搭配適當防護機制與對使用者的實質支援，AI 才有機會強化工作中真正重要的部分。
從調查結果來看，員工對 AI 的疑慮不單是工具好不好用，也涉及專業價值是否被看見、工作時間是否真的減少，以及企業是否清楚說明導入目的。AI 轉型改變的不只是員工要完成哪些任務，也改變了他們如何理解與經歷工作。
對企業而言，若希望 AI 帶來的效率不被驗證與修正成本抵銷，除了選擇工具，也需要建立清楚的使用規範、審查流程、教育訓練與溝通機制。這些條件能否同步建立，將影響 AI 究竟成為工作支援，還是另一個需要員工自行承擔的額外負擔。
Reference Link : technews.tw
