AI看似高效率，其實更費時？最新調查揭露企業「生產力假象」：87%上班族都中

請AI產出一份文件前，得不斷補充公司規矩、專案細節、客戶需求等前後文，有時同一個任務換個視窗，就得重新貼一次Context跟指令；另外還有一個尷尬點是，背景資訊餵少了怕得不到想要的答案，塞太多又容易引發AI「情境腐爛」、產出荒腔走板的內容，如何拿捏也是一門學問。

調查顯示，員工每多花10%時間在餵資料，感到心力交瘁的機率就跟著增加25%。

• 忙著抓錯與監督（每週2.2小時）

AI最可怕的地方是「給出的文字或分析看起來超專業、講得頭頭是道，明眼人一細究才發現漏洞百出」，所以謹慎的工作者只能一行一行盯著檢查，抓AI的幻覺、核對數據真實性，清理那些看起來漂亮卻毫無用處的產物，並隨時準備接手AI付失敗留下的爛攤子。

• 反覆除錯換問法（每週1.7小時）

當AI第一次給不出好結果，人類就開始當偵探，改Prompt、補指令、修正錯誤，甚至把同一個問題丟給兩三套不同的AI互相比較，直到擠出跟自己預期差不多的答案……

廣告

這種「人➔AI➔錯➔改Prompt➔換模型➔人手動修整」的無限來回，心智耗損率最高（疲憊倍率高達1.4倍）。

更慘的是「工具還越用越多」，77%的人每週在好幾套AI工具間跳來跳去，3分之1的人工作時甚至同時開到4個以上，在視窗間來回複製貼上、比對答案，光是這些切換成本就耗掉一大半精力。

---

從Botsitting到「職場廢話」，引爆職場信任危機！

當Botsitting讓職場人筋疲力竭，截稿時間又步步逼近時，大家就容易自暴自棄，最先被犧牲的就是「專業把關」。

當大家開始交出未經查證的產出，出事就推給AI，甚至連主管與客戶都不知道眼前的報告到底能不能信，這場由AI引發的連鎖反應就會動搖職場上的信任基礎。

累到不想檢查：69%的職場人曾交出「自己也無法負責」的成果

調查的數字相當驚人：

廣告

• 69%的使用者坦承，自己曾在工作中交過這種未經把關的成品。

• 41%的人承認，如果主管或客戶追問細節，根本講不出背後的推導邏輯。

• 在那些已經對AI感到身心俱疲的職場人當中，交過這種產物的比例更直接飆到95%。

針對這個情況，報告直接幫它取了一個很犀利的名詞，叫「Botshitting」。

工具看起來越聰明，我們越容易放棄判斷、推卸責任

為什麼大家敢交出連自己都沒把握的東西？問題就出在我們對工具的「盲目信任」，以及對專業責任的稀釋。

• 看得順，就以為是對的（流暢度偏誤）

AI寫得越有條理、語氣越自信，使用者的警覺心就越低，尤其是職場經驗較少、還不熟悉業務眉角的Z世代，交出這種半成品的機率比其他世代高出19%。

• 出了事，第一反應怪工具

當沒做到專業把關，當責感通常也會跟著瓦解，有28%的受訪者坦言，自己犯了錯卻把責任推給「是AI算錯、AI給錯資料」，把人該負的最終責任甩鍋給機器。

廣告

• 信任透支帶來的後遺症

天天在Botsitting與擦屁股之間循環，員工對工作的熱情也會被消磨殆盡。

調查發現，經常陷入Botsitting的員工，想換工作的機率高出73%；更有51%的人無奈表示，AI沒幫自己省去繁瑣雜事就算了，反而還把自己原本最喜歡、最有成就感的工作給自動化掉了。

不想被Botsitting累死，高效工作者做對了什麼？

在調查裡，有少數是既能提升效率，又能顧好品質的強者，他們不盲目追捧工具，而是抓準了兩件事：

懂得「刻意不用AI」

這群高手比一般人多出18%的機率會主動在特定任務上關掉AI，他們很清楚，有些需要深度判斷、人際信任和專業洞察的事情，交給AI只會帶來沒完沒了的除錯黑洞，不如自己動手更快更準。

把AI當隊友推敲

比起無腦把AI當免責的代工廠，高手們反而是把工具當成對話的夥伴（75%的高成就者把AI當隊友看待，一般人只有32%），他們把力氣花在補充關鍵情境和最後把關，確保交出去的每一份成果都禁得起檢視。

廣告

在AI越來越聰明的時代，比誰用的工具多、省的時間多，都只是一場數字遊戲，如果省下時間的代價，是在疲憊中交出連自己都無法說明的半成品，那這份效率只是一場自我安慰的假象；且不只會逐漸失去批判思考，最終也守不住自己的專業價值。

【本文由104職場力授權提供，更多精彩內容請見104職場力】