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多做了事,人不一定多:美國調查,六成用過 AI 的中小企業能在不加人手下完成更多工作

蒲公英

蒲公英

2026年11月14日 上午 1:28

AI新聞

店裡訂單變多了,第一個念頭常常是:要不要再請一個人?有的老闆會先試試看,把常見的客服回覆、活動文案或記帳交給 AI,看同一組人能不能多撐一點。問題是,多做了事,就等於可以少請人嗎?

支付與商業媒體 PYMNTS 11 月 13 日再次整理旗下研究單位 PYMNTS Intelligence 的報告(原文)。報告名稱是〈AI Goes to Work: How SMBs Grow Without Growing Payroll〉,10 月發布,調查在 2026 年 8 月進行,訪問 533 家美國中小企業,結果已加權,用來代表美國中小企業整體,受訪店家都有實體據點。先說清楚:這是美國調查,不是臺灣數據;報告也寫明,常用 AI 和營收成長有關連,但不能證明是 AI 造成成長。PYMNTS 做研究也做媒體,有它的商業立場。不過它問到的,正是開店會碰到的選擇:同一組人能不能多做一點,以及要不要因此改人事安排。

同一組人,先把事情做完

在這 533 家店裡,74% 至少偶爾會用 AI。在用過的店家之中,60% 說科技讓他們能在不加人手的情況下完成更多工作,72% 說事情做得更快,45% 說因此接下了以前做不到的業務。最常見的用途是客服和電話,占用過者的 58%,接著是行銷廣告 55%、記帳和報稅 54%、業務開發 53%。報告特意寫了一句:用在這些工作上,並不一定表示它取代了計薪的人力。

多出來的產能,常常是同一組人做完的。

因此少請人的,比因此裁員的多

人事上的變化,多數不是裁員。用過 AI 的店家裡,13% 因此少請了一個本來要請的全職缺;因為 AI 而裁員的只有 3.3%。有做這四件事之一的加起來是 26%:少請全職、縮工時或減一個職位、結束或不再續約合作、以及裁員。大約四分之三的用過者,這四件事都沒做。就算是 2025 年營收有成長的店,16% 也少請了全職,高於營收持平的 10%;兩組的裁員都很少,分別是 4.0% 和 2.2%。

AI 比較常改的,是下一個缺要不要補,不是先把人請走。

省到的時間,有一部分會拿去檢查

不是每家店都覺得划算。全體受訪者裡,44% 說 AI 帶來的財務影響完全或大多是正面的,27% 說目前還沒有影響,只有 7.5% 覺得完全或大多是負面。但在用過的店裡,28% 說 AI 支出超出預期,約 22% 因為 AI 出錯而多做了額外工作,也有相近比例曾花錢請人修正或重做。這些情況可以同時發生:事情整體變快了,仍要有人把關。

把檢查和重做算進去,才知道真正省了多少。

客人要的,不一定是更快的 AI

報告還問到客人這一側。23% 的中小企業說,他們接到了明確希望由人來做的客人;14% 接到了修正 AI 產出的工作。把「由人來做」當成賣點、或打算這樣做的,有 21%。也就是說,對內用 AI 提高效率,和對外決定哪些事必須由人出面,可以同時成立。

多做了事之後,還要決定哪些事仍然要人出面。

店裡要不要加人,可以先做這五件事

下面是我們依這份報告整理的做法,不是 PYMNTS 的建議,也不是人事法則。第一,先寫下 AI 實際多做了哪些事:回覆則數、出稿份數、記帳筆數,有數字才比較得了。第二,先不要急著取消下一個職缺:報告裡因此少請人的是少數,多數店是同一組人多做了事。第三,把檢查時間算進成本:AI 出錯要重做、要請人修正,都要記入。第四,列出「必須由人做」的清單:退款、客訴、報價條件,先定下來。第五,問客人要的是速度,還是要人經手。舉個假設情境(不是真實公司):一家六人的飲料店,用 AI 起草常見客訴回覆,規定送出前一定要店長看過;旺季先看同一組人能不能多接外送單,再決定要不要請假日工讀。

先看多出來的產能用在哪,再決定人要不要加。

多做了事,是起點,不是答案

這份調查讓人看到的,不是「有了 AI 就不必請人」,而是另一件更平常的事:不少店先用同一組人多做一點,裁員仍然少見,而客人仍有人要真人經手。要不要加人,不能只看工具會不會寫稿、會不會回覆,還要看多出來的時間用在哪裡、檢查要花多久、哪些事客人仍希望由人來做。

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