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AI 不用蓋章就能做事,員工卻還在等簽核:Deloitte 調查揭露,企業導入 AI 最荒謬的落差

蒲公英

蒲公英

2026年10月30日 上午 11:11

AI新聞

舉個常見情境:業務用 AI 五分鐘做好報價單,然後等主管、副總、老闆蓋章,三天過去了。客人第二天就跟別家簽約了。

快的那五分鐘,被慢的那三天吃掉了。

10 月 29 日,Deloitte AI Institute 發布新一期《The State of AI in the Enterprise》調查,2026 年 5 到 6 月訪問 25 國、6 大產業、3,500 位總監到 C-level 主管。結論是:AI 讓企業變快了,但大多數企業沒有因此變得不一樣。

更刺眼的是:四成企業已經讓 AI 在某種程度上不經人批准就直接執行;但 Deloitte 新聞稿指出,只有 15% 的企業說決策權因為 AI 有明顯轉移。

我的看法很直接:導入 AI 最大的瓶頸早就不是技術,而是「誰說了算」。很多公司願意把鑰匙交給機器,卻不願意交給員工。

跑得更快,不等於跑到更遠的地方

跑步機調到最快,終點還是同一面牆。

Deloitte 的第一個發現叫「更快,但沒有不同」(Faster, not different):81% 的企業說 AI 提升了決策與執行速度;但只有 25% 說正用 AI 深度改造事業,例如推出新產品、重造核心流程或改變商業模式。

Deloitte 美國 AI 負責人 Jim Rowan 說,下一個挑戰是把速度安全地轉成有意義的改變,領導者該問更根本的問題:底層那份工作,現在還合理嗎?

很多公司導入 AI,是把同一份報表、同一套三層簽核做得更快。但如果那份報表本來就沒人看,做得再快,也只是更有效率地浪費。

把舊流程跑快一倍,只是用更快的速度,抵達原本的終點。

AI 拿到了鑰匙,員工還在等蓋章

門替機器開了,人還得先跑完三關。

一邊是 AI:40% 的企業允許 AI 在至少中等程度上,不經人工批准就執行決策或動作。

另一邊是人:60% 的企業已圍繞 AI 重新設計職務,但 Deloitte 新聞稿指出,只有 15% 表示決策權因為 AI 有明顯轉移。員工拿到更好的資訊,卻沒有被授權去做不一樣的事。

換成中小企業的語言:AI 可以自己回客服、自己排程、自己發提醒;但員工想給熟客打個九五折,還是要問老闆。

我認為這是導入 AI 最荒謬的落差:選項都算清楚了,最後一步還是卡在「我問一下老闆」。

Deloitte 的建議是:工作重新設計必須一起改變角色、職責、簽核流程、決策權,以及人和 AI 的分工。

如果公司信任 AI 多過信任員工,該重新檢討的,可能不是員工。

出了錯,大家都會指向同一個方向

每根手指都很有把握,只是方向都不一樣。

AI 開始直接動手之後,下一個問題一定會來:出錯了,算誰的?

調查顯示,23% 的企業說 AI 造成負面結果時,責任歸屬仍不清楚。

舉個情境:AI 自動寄催款信,連已付清的老客戶也催了。會計說「系統寄的」,資訊人員說「規則是業務設的」,業務說「我不知道」。客戶只記得:這家公司很亂。

Deloitte 建議,治理要和 AI 被給的自主程度與可能後果相匹配;報告頁也寫,依每個 AI 系統能「建議、執行或決定」什麼,設定簽核、監控、升級處理和問責機制。

這和帶人一樣:你不會讓新人簽合約,但會讓他回一般詢價,差別在有沒有先講清楚誰負責。

沒有人負責的自動化,只是把風險也一起自動化了。

你看得到帳單,卻看不到哪一筆在賺錢

只看最後一行,前面幾公尺都白印了。

另一個發現是「帳單看得見,單位成本看不見」:71% 的企業追蹤 AI 推論與 API 總花費,但只有 51% 追蹤 token 用量,44% 追蹤單位推論成本。

Deloitte 全球生成式 AI 業務負責人 Costi Perricos 說,很少企業真正了解總帳單底下的單位成本,投資報酬就是在這個缺口裡流失的。

中小企業不會算到 token,但道理一樣:老闆知道付了幾套 AI 訂閱,卻很少人能回答,哪個流程因此多接了訂單?

不知道哪一筆在賺錢,就只剩全部續約或全部砍掉,兩個都是賭運氣。

只看總帳單的公司,永遠不知道哪一塊錢在幫你賺錢。

真正賺到錢的公司,把權力一起交出去

鑰匙交到做事的人手上,門才算真的打開。

好消息是:說 AI 帶來營收成長的企業,從 1 月的 20% 升到 28%。Deloitte 觀察,這些回報來自的不只是「做得更快」,而是「做得更聰明」。

報告有一條建議我特別認同:把營收型 AI 專案直接連到定價、需求、轉換、回購或新產品等商業決策,並授權業務負責人去行動。

重點是「授權去行動」。現場的人沒有權限照著做,再準的分析也只是漂亮的報告。

想讓 AI 讓公司變好,可以從三件事開始:

  1. 挑一張最常卡住的簽核單,問:這一關是控管風險,還是習慣?能砍就砍,或給第一線「金額以下自己決定」的額度。

  2. 列出 AI 能直接做的事,各寫上負責人與誰能喊停。寫不出名字的,先別讓 AI 自動執行。

  3. 把每月 AI 和軟體費用拆到具體流程,對照訂單、回覆速度或省下的工時,看不出效果的就調整。

AI 能讓你跑得更快,但決定往哪裡跑、誰可以先跑,永遠是組織的事。

工具會越來越便宜。真正拉開差距的,不是誰買了更多 AI,而是誰願意重新回答:在這家公司裡,誰可以做決定?

你公司裡,最多人在等的是哪一個章?歡迎在留言分享。


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參考來源

  • Deloitte〈Enterprise AI Enters an ROI Reckoning: More Use, Uneven Value, Reveals Deloitte Survey〉(2026-10-29):https://www.deloitte.com/us/en/about/press-room/enterprise-ai-enters-an-roi-reckoning.html

  • Deloitte《The State of AI in the Enterprise》報告頁:https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-ai-in-the-enterprise.html

  • PR Newswire 同步新聞稿(2026-10-29):https://www.prnewswire.com/news-releases/enterprise-ai-enters-an-roi-reckoning-more-use-uneven-value-reveals-deloitte-survey-302923168.html