Grant Lee認為企業在導入AI工具後，生產力下降的原因為何？

Grant Lee 認為導入 AI 工具後生產力下降的原因

Grant Lee 認為，儘管團隊主觀上可能感覺導入 AI 工具後生產力有所提升，但實際效率卻可能下降。這種現象主要源於團隊在指令下達、等待 AI 產出以及對 AI 產出進行審核上花費了過多的時間。這使得企業在效率提升的假象下，反而浪費了寶貴的資源。

缺乏有效衡量機制是主要挑戰

Grant Lee 強調，缺乏有效的衡量機制將是 2025 年企業在 AI 應用上面臨的最大挑戰。如果企業沒有建立起一套能夠準確衡量 AI 工具實際效果的標準，就難以判斷 AI 工具是否真的帶來了生產力的提升，從而可能導致資源的錯誤配置。

應對生產力下降的建議

為了應對這種挑戰，Grant Lee 提出了三項建議：首先，企業應該設定單一核心指標，專注於能夠推動業務發展的關鍵指標，例如活化率、留存率或毛利率。其次，企業應以數據為基礎進行決策，避免僅憑直覺就全面部署 AI 工具，而應進行嚴謹的試驗，並設定明確的成功標準。最後，企業應導入嚴謹的 AI 工具試驗流程，包括設定明確的成功標準、進行分組對照試驗，並限制同時進行的專案數量，以確保資源的有效利用和專案的順利完成。