你的 AI 導入失敗，問題是技術還是文化？一個簡單的判斷法
公司買了 ChatGPT 帳號、辦了教育訓練，但員工就是不用。這是技術問題還是文化問題？Marketing AI Institute 創辦人 Paul Roetzer 分享一個簡單的判斷標準，以及中階主管在 AI 導入中被忽略的關鍵角色。
本文整理自 The Artificial Intelligence Show 第 194 集，2026 年 1 月 29 日播出。
買了工具，卻沒人用
這個場景你一定不陌生：公司花錢買了 ChatGPT 企業版帳號，IT 部門發了帳號密碼，HR 安排了一場兩小時的教育訓練，主管在會議上說「大家要多多使用 AI 提升效率」。然後呢？一個月後你去看使用報表，活躍用戶可能不到三成，而且很多人只是登入過一次就再也沒打開。
問題出在哪裡？是工具不好用？是訓練不夠？還是有更深層的原因？
Marketing AI Institute 創辦人暨執行長 Paul Roetzer 在最新一集節目中，分享了一個簡單但很實用的判斷標準。Roetzer 從 2016 年就開始專注 AI 商業教育，他創辦的 SmarterX 旗下的 AI Academy 每年訓練數千名企業員工，見過太多 AI 導入失敗的案例。他說，判斷問題是技術還是文化，其實有一個很清楚的分界線。
一個簡單的判斷法
Roetzer 提出的判斷標準是這樣的：如果你已經做了以下這些事，但使用率還是起不來，那問題就不是技術，而是文化。
這些事包括：第一，你為團隊做了客製化的教育訓練，不是那種通用的「AI 入門」課程，而是針對他們的工作內容設計的。第二，你提供了具體的範例提示詞（sample prompts），讓他們知道實際工作中可以怎麼用。第三，你甚至幫他們建好了專屬的 GPT 或 AI 工作流程，降低使用門檻到最低。
如果這些都做了，你也持續追蹤每週的活躍使用數據，一個月、兩個月過去，使用率還是很低——那你面對的就不是「他們不會用」的問題，而是「他們不想用」的問題。這是文化問題，需要用不同的方式來處理。
Roetzer 也建議，另一個方法是在導入前就先做調查。問員工：「你對 AI 融入你的工作有多期待？」如果有四成的人回答「沒什麼感覺」或「不太想」，那你就知道在技術層面做再多準備都沒用，因為真正的障礙在人的心態。
被忽略的中階主管
很多公司在規劃 AI 導入時，會想到高層的策略願景，會想到基層員工的技能培訓，但往往忽略了一個關鍵角色：中階主管。
Roetzer 認為，中階主管的工作應該是幫助團隊成員找到 AI 對他們「每天的工作」有具體幫助的使用案例。他強調「每天的工作」這四個字，不是那種高大上的「AI 驅動創新」願景，而是很務實的「這個報表可以用 AI 做」「這封信可以用 AI 改」這種層次。
他用一個比喻來說明：任何團隊都可以分成三群人。第一群是那 10% 到 20% 衝最快的人，他們不用你教，自己就會去研究所有新工具新功能。第二群是中間那 60% 到 70%，他們其實想學，但不知道從哪裡開始。第三群是另外那 10% 到 20%，他們打從心底不想跟 AI 有任何關係。
中階主管的精力應該放在第二群人身上——那群「想做但不知道怎麼做」的人。對這群人，你需要提供明確的指引、具體的範例、甚至手把手帶著做第一次。主管的任務是幫他們達成第一個小成功，然後第二個、第三個，讓成功經驗累積起來。
誰負責 AI 教育？
節目中有一個很尖銳的問題：如果教育訓練是 AI 導入的關鍵，那到底誰該負責公司的 AI 教育？是 L&D（學習發展）部門？HR？還是 IT？
Roetzer 的回答很直接：沒有標準答案，但最糟糕的答案是「沒有人」。他分享說，他們在賣 AI Academy 企業授權的時候，業務團隊在探索客戶需求時問的第一個問題就是：「誰會負責推動這件事？」如果對方答不出來，那這個案子大概率會失敗。
買工具很容易，就像買健身房會員一樣。但如果沒有人負責追蹤使用狀況、設定階段目標、處理遇到的問題，那工具再好也只會放在那裡生灰塵。Roetzer 說他們正在思考設計一套「客戶成功指數」，類似 HubSpot 早期用的「客戶快樂指數」，用來預測哪些公司的 AI 教育投資會成功、哪些會打水漂。
另一個選項是請外部的變革管理顧問。Roetzer 把這比喻成請 EOS（Entrepreneurial Operating System）顧問——如果你公司內部沒有人有能力或有時間來主導這件事，找專業的人來協助是合理的投資。但他也提醒，時機很重要。很多顧問告訴他，他們想提供 AI 變革管理服務已經好幾年了，但客戶往往還沒準備好聽這些，他們只想知道「該買幾個 ChatGPT 帳號」這種戰術問題。
我的觀察
台灣企業導入 AI 的現況，跟 Roetzer 描述的情況非常像。我接觸過很多公司，他們的 AI 導入計畫基本上就是：買工具、辦一場訓練、發一封信叫大家用。然後就沒了。三個月後問起來，大家都說「有在用啦」，但實際去看數據，活躍用戶可能只有個位數百分比。
問題在哪？我認為最核心的問題是「沒有人負責」。台灣很多公司的 AI 導入是由 IT 部門主導的，因為「這是技術的事」。但 IT 部門的 KPI 是系統穩定、資安合規，不是推動員工改變工作方式。HR 覺得這是 IT 的事，IT 覺得訓練完就是員工自己的事，結果就是沒有人真正 own 這件事的成敗。
Roetzer 提到中階主管的角色，這點在台灣尤其重要。台灣的組織文化相對階層分明，基層員工很少會「自己跑去研究新工具」，他們習慣等主管指示。如果直屬主管自己不用 AI、不鼓勵用 AI、甚至暗示「用 AI 是在偷懶」，那下面的人怎麼可能敢用？
我建議台灣企業在規劃 AI 導入時，第一件事不是評估要買什麼工具，而是先回答這個問題：「這件事成功或失敗，誰要負責？」如果這個問題答不出來，或者答案是「大家一起負責」（意思就是沒人負責），那後面做再多都是白費力氣。找一個人，給他資源、給他權限、給他明確的 KPI，讓他為這件事的成敗負責。這比任何工具都重要。