新加坡企業正投入資源導入 AI，但買進工具、鼓勵員工使用，不會自動帶來生產力提升。企業還得找出 AI 適用的工作、讓員工具備實際操作的能力，並調整流程，才能把省下的時間轉化為更好的業務成果。一份報告指出，只有 20% 的機構認為員工已具備 AI 就緒能力。 6

落差在於「採用工具」與「重新設計工作」不同

AI 可以加快某項個別任務，卻未必能排除拖慢整個流程的瓶頸。如果團隊仍受限於相同的交接程序、審核佇列或核准延誤，草稿寫得更快、摘要整理得更快，也不一定能讓更多工作順利完成。

企業開始擴大部署 AI 時，這個差別尤其重要。《商業時報》報導，新加坡企業高階主管正增加 AI 投資，但只有 18% 的機構表示，已從 AI 獲得廣泛且持續的商業價值。 3 另一篇報導則指出，企業購買 AI 的速度，快過重新設計工作流程的速度；要讓 AI 發揮作用，還需要相應的資料、系統、工作流程與治理機制。 32

準備度也涉及員工。員工需要具備在工作情境中使用 AI 的技能與信心，光是能登入工具並不足夠。新加坡經濟發展局（EDB）將人才準備度描述為兩個面向：具備創造 AI 的技能，以及能有效參與 AI 融入的工作流程。 2

為何不同調查的生產力數字看起來不一樣？

現有資料並不能證明 AI 完全沒有帶來生產力提升。新加坡人力部一項調查顯示，在已使用 AI 的企業中，70.7% 回報員工生產力有所改善。 36 這項結果可以與「員工準備度不足」或「商業價值有限」的觀察同時成立：不同調查可能涵蓋不同對象、衡量不同成果，而目前資料也無法證明這些數字可以直接比較。

「只有 20% 的機構認為員工已準備好使用 AI」，以及高階主管起初預期生產力可提升約 18%，都出自《新加坡商業評論》的一篇報導。 6 不過，現有摘錄未提供調查方法，也未能佐證「頻繁使用 AI 的員工只提升 3%」這項說法。因此，根據目前可取得的資料，不宜把 3% 視為已獲核實的數字，也不應直接拿來和高階主管的預期比較。

企業如何把 AI 使用轉化為成果？

先看工作流程，再挑軟體

從頭到尾盤點一項工作，找出延誤、重複作業或部門間交接的環節，再測試 AI 能否解決這些具體限制。若流程中的其他步驟仍是瓶頸，只加快其中一個環節，對整體表現可能幫助有限。

依照工作需求選擇 AI 方案

比較既有軟體內建的 AI 功能、自行開發的方案，以及新導入的專用產品。評估時應考量各方案如何配合工作流程、需要哪些資料、能否串接現有系統，以及如何管理與監督。選擇應由工作需求決定，而不是以能部署多少工具為目標。關於資料、系統與治理須彼此配合，針對新加坡企業導入 AI 挑戰的報導也有所著墨。 3241

衡量工作成果，而非使用活動

登入次數、提示詞數量和啟用的授權，只能顯示工具有人使用，不能證明工作因此改善。企業應先設定基準，再追蹤與任務相關的成果，例如處理時間、品質、產出量或返工情況；評估試行結果後，再決定是否擴大部署。

把技能培訓與員工參與納入導入計畫

讓實際執行工作的人參與挑選使用情境、評估結果。培訓內容應連結到具體任務，也要說明自動化省下的時間，預計如何用於其他工作。新加坡經濟發展局指出，人才準備度既包括技術理解，也包括有效參與 AI 輔助流程的能力。 2

治理規則要清楚，也要讓員工敢於提出疑慮

明確列出哪些工具經核准、哪些資料可以輸入、哪些內容會被記錄，以及誰能存取。清楚的規則有助於處理資料安全與 AI 治理問題；企業領袖將這些列為實現 AI 價值的障礙。 41 員工也應有簡便管道回報錯誤，或提出對不合適輸出的疑慮。

如果員工使用個人 AI 工具，也應清楚界定使用範圍：不得將機密、個人或專有資訊輸入未獲准處理這類資料的服務。企業也應定期檢視內部工具是否仍符合工作流程與員工需求；採購完成，不代表工具會一直有用。

最實際的檢驗方式

問題不只是公司有沒有導入 AI，而是某項明確的工作是否因此完成得更有效率、更有品質；周邊的流程、技能與安全措施，是否也足以支撐這項改善。新加坡目前呈現的準備度落差，說明與其把「採用 AI」當成終點，不如用這個檢驗標準來看實際成效。 56

新加坡企業正投入資源導入 AI，但買進工具、鼓勵員工使用，不會自動帶來生產力提升。企業還得找出 AI 適用的工作、讓員工具備實際操作的能力，並調整流程，才能把省下的時間轉化為更好的業務成果。一份報告指出，只有 20% 的機構認為員工已具備 AI 就緒能力。 6

落差在於「採用工具」與「重新設計工作」不同

AI 可以加快某項個別任務，卻未必能排除拖慢整個流程的瓶頸。如果團隊仍受限於相同的交接程序、審核佇列或核准延誤，草稿寫得更快、摘要整理得更快，也不一定能讓更多工作順利完成。

企業開始擴大部署 AI 時，這個差別尤其重要。《商業時報》報導，新加坡企業高階主管正增加 AI 投資，但只有 18% 的機構表示，已從 AI 獲得廣泛且持續的商業價值。 3 另一篇報導則指出，企業購買 AI 的速度，快過重新設計工作流程的速度；要讓 AI 發揮作用，還需要相應的資料、系統、工作流程與治理機制。 32

準備度也涉及員工。員工需要具備在工作情境中使用 AI 的技能與信心，光是能登入工具並不足夠。新加坡經濟發展局（EDB）將人才準備度描述為兩個面向：具備創造 AI 的技能，以及能有效參與 AI 融入的工作流程。 2

為何不同調查的生產力數字看起來不一樣？

現有資料並不能證明 AI 完全沒有帶來生產力提升。新加坡人力部一項調查顯示，在已使用 AI 的企業中，70.7% 回報員工生產力有所改善。 36 這項結果可以與「員工準備度不足」或「商業價值有限」的觀察同時成立：不同調查可能涵蓋不同對象、衡量不同成果，而目前資料也無法證明這些數字可以直接比較。

「只有 20% 的機構認為員工已準備好使用 AI」，以及高階主管起初預期生產力可提升約 18%，都出自《新加坡商業評論》的一篇報導。 6 不過，現有摘錄未提供調查方法，也未能佐證「頻繁使用 AI 的員工只提升 3%」這項說法。因此，根據目前可取得的資料，不宜把 3% 視為已獲核實的數字，也不應直接拿來和高階主管的預期比較。

企業如何把 AI 使用轉化為成果？

先看工作流程，再挑軟體

從頭到尾盤點一項工作，找出延誤、重複作業或部門間交接的環節，再測試 AI 能否解決這些具體限制。若流程中的其他步驟仍是瓶頸，只加快其中一個環節，對整體表現可能幫助有限。

依照工作需求選擇 AI 方案

比較既有軟體內建的 AI 功能、自行開發的方案，以及新導入的專用產品。評估時應考量各方案如何配合工作流程、需要哪些資料、能否串接現有系統，以及如何管理與監督。選擇應由工作需求決定，而不是以能部署多少工具為目標。關於資料、系統與治理須彼此配合，針對新加坡企業導入 AI 挑戰的報導也有所著墨。 3241

衡量工作成果，而非使用活動

登入次數、提示詞數量和啟用的授權，只能顯示工具有人使用，不能證明工作因此改善。企業應先設定基準，再追蹤與任務相關的成果，例如處理時間、品質、產出量或返工情況；評估試行結果後，再決定是否擴大部署。

把技能培訓與員工參與納入導入計畫

讓實際執行工作的人參與挑選使用情境、評估結果。培訓內容應連結到具體任務，也要說明自動化省下的時間，預計如何用於其他工作。新加坡經濟發展局指出，人才準備度既包括技術理解，也包括有效參與 AI 輔助流程的能力。 2

治理規則要清楚，也要讓員工敢於提出疑慮

明確列出哪些工具經核准、哪些資料可以輸入、哪些內容會被記錄，以及誰能存取。清楚的規則有助於處理資料安全與 AI 治理問題；企業領袖將這些列為實現 AI 價值的障礙。 41 員工也應有簡便管道回報錯誤，或提出對不合適輸出的疑慮。

如果員工使用個人 AI 工具，也應清楚界定使用範圍：不得將機密、個人或專有資訊輸入未獲准處理這類資料的服務。企業也應定期檢視內部工具是否仍符合工作流程與員工需求；採購完成，不代表工具會一直有用。

最實際的檢驗方式

問題不只是公司有沒有導入 AI，而是某項明確的工作是否因此完成得更有效率、更有品質；周邊的流程、技能與安全措施，是否也足以支撐這項改善。新加坡目前呈現的準備度落差，說明與其把「採用 AI」當成終點，不如用這個檢驗標準來看實際成效。 56