Meta擱置Project OT最進取的近期版本，原因比較實際：公司想像中的模式，要靠AI代理穩定地接手大量工作，令較少人手仍可安全監督複雜流程；但技術表現、實際營運效果和員工反應都未達到這個門檻。117

Project OT全名為「Organization Transformation」（組織轉型）。它的核心並非單純叫員工多用AI，而是重組工作分配：讓AI處理原本由數千名員工負責的大量日常工作，留下規模更小、所謂「人才密集」的人類團隊監督這些虛擬工作者。Meta向路透社確認，曾研究部分團隊最多縮減60%、分兩輪進行的情境；公司亦表示，方案包括調職安排，並不影響所有團隊。117

要留意，60%是個別團隊的規劃情境，不是Meta已確認的全公司裁員指標。

AI代理未夠可靠，節省人手的前提未成立

如果AI只係幫手寫初稿、搵資料或加快某些步驟，它可以是有用工具；但Project OT需要的，是代理能夠可預測地承擔重要工作，而不是令留下的人類團隊要花更多時間覆核、補救和承受風險。

路透社報道反映，內部對代理表現及其造成干擾的行為有憂慮；另有基於該調查的報道形容，這些代理可作出「大規模、具破壞性」的行動。18

對管理大型消費者平台的公司來說，單有表面效率提升並不足夠。假如自動化執行不穩定，或者將覆核與修正的負擔轉嫁給少數留下的員工，所謂生產力收益便未必成立。

員工反彈，令推行難上加難

當一個轉型計劃直接涉及以AI取代大量原有工作，員工自然會關注職位保障、誰要為AI決策負責，以及工作量會否反而增加。Project OT據報在內部遇到顯著阻力，而最全面的方案最終未有推出。117

這不只是公關或情緒問題。要員工放心將重要工作交予AI，企業需要拿出證據，證明系統確實改善結果，而不是只有進取的人手縮減模型。

據報道，Meta行政總裁朱克伯格（Mark Zuckerberg）曾表示自己判斷錯了時機；首席技術總監博斯沃思（Andrew Bosworth）則稱公司在內部解釋願景時做得「糟糕透頂」。7

這顯示Project OT的失敗不只在於AI最終能否提高生產力，也在於Meta嘗試推動一場高風險的人手轉型時，技術證據、營運模式和內部說明都未夠扎實。

「tokenmaxxing」點解唔係好指標？

所謂「tokenmaxxing」，是把使用AI模型所處理的token數量，變成可見的參與度或競賽指標。在Meta，內部曾有一個名為「Claudeonomics」的排行榜，按員工token用量排名，並頒發如「Token Legend」等稱號。

不過，該排行榜原本是一名員工的旁支項目，並非Meta的全公司正式績效制度；其後亦由建立者自行移除。Meta表示，公司另有一個AI Insights儀表板，以比token數量更全面的方式追蹤AI使用情況。3

問題其實很簡單：token量反映的是模型消耗，不是業務價值。 用得多，不代表產品更好、事故處理更快、返工更少，或者流程更安全。

較有意義的AI採用標準，應該看結果，例如：

• 交付成果的質素；
• 由構思到推出成果的速度；
• 可完成工作的複雜度和範圍；
• AI輔助流程的可靠性，以及它帶來多少覆核負擔。

這些數據比單計用量更難量度，但更直接回答管理層和員工最關心的問題：AI究竟有冇令公司做得更有效？

Meta係咪已放棄用AI重組人手？

按現有證據，答案是未可以咁講。Meta退後的是Project OT最進取的時間表和規模，而不是放棄令公司更「AI原生」的目標。

朱克伯格曾說，代理式AI的進展比他預期慢，但他預計Meta的AI投資可在未來3至6個月帶來更顯著效益。17

不過，這只是一項預測，並非證明AI代理很快就能取代團隊。真正的考驗仍然是：在真實營運環境中，AI能否持續提升產出和可靠性；而且這些改善是否真的減少人類的監督、修正和事後補救工作，而不是把工作由一批人轉移到另一批人身上。

更大的啟示：用AI，同用AI重組公司，係兩回事

Project OT說明，採用AI工具與圍繞AI重組整間公司，中間有很大距離。AI代理可以有價值，但未必已經可靠到足以替代大量人手。

企業若要把人手決策跟自動化綁定，首先需要持續而一致的成果證據、足夠的安全保障，以及員工能夠理解並信任的營運模式。117

Meta擱置Project OT最進取的近期版本，原因比較實際：公司想像中的模式，要靠AI代理穩定地接手大量工作，令較少人手仍可安全監督複雜流程；但技術表現、實際營運效果和員工反應都未達到這個門檻。117

Project OT全名為「Organization Transformation」（組織轉型）。它的核心並非單純叫員工多用AI，而是重組工作分配：讓AI處理原本由數千名員工負責的大量日常工作，留下規模更小、所謂「人才密集」的人類團隊監督這些虛擬工作者。Meta向路透社確認，曾研究部分團隊最多縮減60%、分兩輪進行的情境；公司亦表示，方案包括調職安排，並不影響所有團隊。117

要留意，60%是個別團隊的規劃情境，不是Meta已確認的全公司裁員指標。

AI代理未夠可靠，節省人手的前提未成立

如果AI只係幫手寫初稿、搵資料或加快某些步驟，它可以是有用工具；但Project OT需要的，是代理能夠可預測地承擔重要工作，而不是令留下的人類團隊要花更多時間覆核、補救和承受風險。

路透社報道反映，內部對代理表現及其造成干擾的行為有憂慮；另有基於該調查的報道形容，這些代理可作出「大規模、具破壞性」的行動。18

對管理大型消費者平台的公司來說，單有表面效率提升並不足夠。假如自動化執行不穩定，或者將覆核與修正的負擔轉嫁給少數留下的員工，所謂生產力收益便未必成立。

員工反彈，令推行難上加難

當一個轉型計劃直接涉及以AI取代大量原有工作，員工自然會關注職位保障、誰要為AI決策負責，以及工作量會否反而增加。Project OT據報在內部遇到顯著阻力，而最全面的方案最終未有推出。117

這不只是公關或情緒問題。要員工放心將重要工作交予AI，企業需要拿出證據，證明系統確實改善結果，而不是只有進取的人手縮減模型。

據報道，Meta行政總裁朱克伯格（Mark Zuckerberg）曾表示自己判斷錯了時機；首席技術總監博斯沃思（Andrew Bosworth）則稱公司在內部解釋願景時做得「糟糕透頂」。7

這顯示Project OT的失敗不只在於AI最終能否提高生產力，也在於Meta嘗試推動一場高風險的人手轉型時，技術證據、營運模式和內部說明都未夠扎實。

「tokenmaxxing」點解唔係好指標？

所謂「tokenmaxxing」，是把使用AI模型所處理的token數量，變成可見的參與度或競賽指標。在Meta，內部曾有一個名為「Claudeonomics」的排行榜，按員工token用量排名，並頒發如「Token Legend」等稱號。

不過，該排行榜原本是一名員工的旁支項目，並非Meta的全公司正式績效制度；其後亦由建立者自行移除。Meta表示，公司另有一個AI Insights儀表板，以比token數量更全面的方式追蹤AI使用情況。3

問題其實很簡單：token量反映的是模型消耗，不是業務價值。 用得多，不代表產品更好、事故處理更快、返工更少，或者流程更安全。

較有意義的AI採用標準，應該看結果，例如：

• 交付成果的質素；
• 由構思到推出成果的速度；
• 可完成工作的複雜度和範圍；
• AI輔助流程的可靠性，以及它帶來多少覆核負擔。

這些數據比單計用量更難量度，但更直接回答管理層和員工最關心的問題：AI究竟有冇令公司做得更有效？

Meta係咪已放棄用AI重組人手？

按現有證據，答案是未可以咁講。Meta退後的是Project OT最進取的時間表和規模，而不是放棄令公司更「AI原生」的目標。

朱克伯格曾說，代理式AI的進展比他預期慢，但他預計Meta的AI投資可在未來3至6個月帶來更顯著效益。17

不過，這只是一項預測，並非證明AI代理很快就能取代團隊。真正的考驗仍然是：在真實營運環境中，AI能否持續提升產出和可靠性；而且這些改善是否真的減少人類的監督、修正和事後補救工作，而不是把工作由一批人轉移到另一批人身上。

更大的啟示：用AI，同用AI重組公司，係兩回事

Project OT說明，採用AI工具與圍繞AI重組整間公司，中間有很大距離。AI代理可以有價值，但未必已經可靠到足以替代大量人手。

企業若要把人手決策跟自動化綁定，首先需要持續而一致的成果證據、足夠的安全保障，以及員工能夠理解並信任的營運模式。117