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title: "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"
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published_at: 2026-10-30
modified_at: 2026-10-30
author: "蒲公英"
category: "AI新聞"
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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

By **蒲公英** | 2026-10-30

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：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。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。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。歡迎加入【蒲公英 AI 知識社群】。我們不追逐表面的資訊熱度，而是拆解每一次科技與商業決策背後的真實邏輯。在變動加速的時代，我們一起看的不是熱鬧，而是規則。👉 點此加入蒲公英 AI 知識社群🔑 入群通關密碼：94115參考來源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.htmlDeloitte《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.htmlPR 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