文／洪為璽
人工智能（AI）的發展正在改變傳統管理模式，為管理階層帶來了前所未有的挑戰。AI 技術日益成熟，不僅增強了數據處理能力和流程自動化，還為管理層提供了更加智能化的決策建議，改變了管理者的職責和價值定位。AI 對管理階層的潛在影響涵蓋了決策精準性、效率提升、職責轉型和資訊倫理等多個層面。
首先，AI 通過大數據分析支持數據驅動決策，使得管理層可以依賴更全面的資訊進行風險評估和預測，此外，AI 帶來的流程自動化幫助管理層減少重複性與高負荷的工作（如數據整理、報告生成等），從而將精力集中在創新與策略規劃的大方向上面。AI 的智能化也促進了團隊的個性化管理，使管理層能夠根據不同員工的需求調整管理方法，並提升整體組織的協同效應。
在此背景下，AI 逐步改變了管理者的核心職能，由執行操作型的角色轉向為決策與長期規劃的制定者。AI 提供的市場洞察和即時反饋，使管理層能夠更加靈活應對市場變化，並在客戶體驗和競爭力方面實現增長。然而，AI 改變了管理者的職責，也說明無法適應環境的管理層會遭到淘汰，以下將會從管理職能的轉型切入，並分析 AI 對管理階層的利與弊等問題來探討管理者技能需求的變化。
管理層職能的轉型
首先我們先來了解 AI 如何改變管理者的職責，在傳統企業中，管理層扮演著決策制定、資源分配和員工監督的核心角色。過去，管理者的職責主要集中在確保組織目標的實現、監控業務進展、以及有效地指揮與協調各部門的運作，透過清晰的組織架構和層層監督的方式，傳統管理層負責維持公司的秩序和績效，確保公司在穩定的框架內逐步成長。
但根據環境的變化，資訊時代的來臨逐漸將管理層職能轉型，因為 AI 能代替管理層處理許多高負荷的工作，相較傳統管理層效率大幅提升，以下分為四大重點來分析 AI 如何使管理層轉型。
- 第一，決策制定方式的不同，傳統管理層主要依賴經驗、直覺和過去的案例來進行決策，雖然數據和報告在其中扮演一定角色，但大多數決策仍基於高層管理者的主觀判斷，因此 AI 的出現使得管理層能夠基於更全面和即時的數據做出更快速、更客觀的決策，減少人為偏見的影響。
- 第二，效率與自動化的不同，傳統管理層的效率通常受到人工處理流程和手動協調的限制，許多工作需要通過人工計劃、審核和批准，這使得決策過程相對緩慢且繁瑣，而隨著自動化技術的應用，許多重複性或高負荷的管理任務（如數據分析、報告生成、預測分析等）可以透過 AI 工具自動完成，這使管理層可以將精力集中在更具策略性和創造性的工作上。
- 第三，組織運營與資源配置的依據，傳統管理層通常依靠主觀經驗和直覺來進行資源配置和部門協調，並且這些決策多半遵照過去的業務運作模式，若配置不當會使得內部資源浪費。AI 的使用能夠透過數據分析幫助管理層了解各部門的運營狀況和需求，從而實現更靈活、精確的資源配置，以科學、客觀的方式將內部資源最大化。
- 第四，決策層次與分權化的改變，傳統管理結構較為層級化，決策往往集由高層決定，並且需要多層的審批和協調，這導致了決策過程緩慢和效率低下。AI 的應用促使了決策過程的去中心化，因為即時數據和自動化的支持使得中層和基層管理者也能夠更獨立地作出日常決策，因為能基於科學的數據做出客觀的判斷，這不僅提高了決策速度，也促進了組織的靈活性和適應性。
AI 對管理階層的利與弊
探討完 AI 如何使管理層轉型之後，接下來，我們將進一步分析 AI 對管理階層的利與弊，儘管 AI 能夠為企業創造巨大的價值，但同時也帶來了許多挑戰。以下將從五個重點深入探討 AI 對管理階層的優勢和挑戰，並通過列點分析實際影響。我們先分析優點的部分：
- 第一，提升決策的精準度，AI 能通過分析大量數據，提供客觀的市場洞察，使管理層在決策時更加依賴數據，減少僅憑經驗的風險，這種數據科學的決策方式讓企業在不確定的環境中能夠更精準地掌握趨勢，提高決策的可靠性。
- 第二，增強效率與自動化，AI 能夠自動化許多重複性、耗時的管理任務，像是資料處理、報告生成和日常監控，從而釋放管理者的精力，將時間投入到策略性、創新性工作中，從而大幅提高組織的運營效率。
- 第三，改善個性化管理，AI 系統能夠根據每位員工或部門的工作表現和需求，提供個性化建議，幫助管理層更靈活地調整管理方式，個性化管理方式有助於提升員工的投入感和滿意度，使管理層能用更短的時間將員工效益最大化，也提升員工對於企業的忠誠度。
- 第四，實現即時反饋與監控，AI 工具可以實時監測企業的運營指標，讓管理者在發現問題時能有更充裕的時間進行應變處理，這種即時反饋的能力提升了管理層的靈活性。
- 第五，促進創新與競爭力，AI 依據數據提供預測和分析工具，使管理層能夠探索新的創新商機，透過分析客戶需求和市場趨勢，AI 可以幫助管理者進一步優化產品和服務，這使管理層能更多專注在企業的策略上面，而不是繁瑣任務上，這使管理層的競爭力大幅提升。
AI 對管理階層的挑戰
- 第一，數據隱私與安全風險：隨著 AI 依賴大量數據進行決策，數據隱私與安全成為了首要挑戰。企業需要妥善管理和保護數據，因此管理層需要制定準則或方案來規範員工使用 AI，以防止員工洩漏和不當使用，否則可能會造成法律風險，甚至將企業機密散佈出去。
- 第二，依賴性與技術故障，若缺乏應急備案且高度依賴 AI 工具，這會使管理層在技術故障時面臨運營中斷的風險，此外，若過度依賴自動化可能會讓管理者的直覺判斷力下降，遇到突發狀況會無法迅速做出應對。因此必須建立必要應急計畫，且以保障在 AI 系統故障時，管理層仍能持續企業運營。
- 第三，技能差距與培訓成本，AI 技術的使用需要管理者具備數據分析、科技理解等專業知識，傳統管理層若缺乏這些技能，將需要投入額外的資源進行培訓，這會增加企業的時間與成本負擔。
- 第四，道德與決策透明度，AI 系統可能會帶來倫理挑戰，尤其是在做出影響員工或客戶利益時的決策。例如，AI 在處理問題過程中，可能會忽略道德問題，導致不公平現象，這些問題需要管理層來做決策，因此企業在使用 AI 時，需特別注重決策的透明性和倫理性。
- 第五，組織文化轉變的挑戰，AI 的引入會改變管理流程，這對傳統產業是項重大的挑戰，需要組織內部員工的適應與調整，若企業內部對於 AI 技術的接受度低，可能會產生抗拒情緒，導致轉型難度加大。
管理者技能需求的變化
上述分析了 AI 對管理階層的利與弊，許多挑戰是源自於管理者必須具備新的技能和能力，才能有效應對變化的商業環境並保持競爭力。以下是管理者應對 AI 趨勢所需要的核心。
- 第一，技術理解與適應能力，管理者需具備一定的技術理解能力，尤其是對 AI 和機器學習的基本原理有概念，以便在評估和應用新技術時能做出理性判斷，同時，管理者還需要擁有快速適應新技術的能力，以應對現在技術不斷更新的時代。例如，星巴克的前首席執行官凱文‧約翰遜（Kevin Johnson）帶領公司進行數位化轉型，強化顧客體驗。約翰遜曾擔任 IBM 工程師、微軟 Windows 業務主管和網路安全公司 Juniper Networks 的執行長，有著深厚的背景，這讓他能夠理解 AI 和數據分析技術的潛力，並開發「Deep Brew」AI 系統，通過大數據和機器學習來優化供應鏈、進行銷售預測、以及個性化推薦，使營業額大幅增加。
- 第二，策略思維與創新能力，在 AI 的幫助下，許多重複性任務已被自動化，這使得管理者能將更多的時間投入於高層次的策略規劃和創新上，因此他們需要具備前瞻性的策略思維，幫助企業制訂長遠的規劃，使企業能長期成長。例如，微軟的現任執行長 Satya Nadella 在 2014 年上任後，轉變了微軟的核心策略，將焦點從傳統軟體銷售轉向雲端服務，納德拉在戰略層面上投入了大量時間，並致力於企業文化轉型，鼓勵創新和協作，這為微軟的成功奠定了基礎。
- 第三，變革管理能力，AI 的應用往往會帶來流程變革和組織重組，管理者需要具備有效管理變革的能力，主要包括與人的溝通、協調和推動組織變革。管理者應能夠引導團隊適應 AI 技術帶來的工作方式變化，減少員工的抗拒情緒，確保轉型的順利。例如，高盛(Goldman Sachs)的管理層特別強調變革管理能力，以確保變革順利推進，並減少員工對技術的抗拒。管理層積極推廣AI技術帶來的益處，提供專業的培訓計劃，確保員工掌握所需技能，並設立專門的小組協助員工適應流程。
- 第四，倫理與風險管理能力，AI 的應用涉及隱私、偏見、道德等風險，管理者必須具備風險意識與倫理，確保 AI 系統的應用符合道德規範，他們需具備評估和管理 AI 風險的能力，避免因技術誤用或數據偏差造成的法律風險或不道德問題。例如，谷歌在推廣 AI 技術時，始終強調道德和風險管理。谷歌的管理層建立了一套 AI 原則，以確保在進行 AI 研發和應用時，符合倫理標準並避免數據偏見，確保技術的應用不會對用戶或社會產生負面影響。
勇於面對方是良策
AI 的發展正在重新定義管理階層的職責和定位，AI 技術的成熟增強了數據處理能力和流程自動化，幫助管理層更精準地做出決策，提升效率，並使管理者逐步轉型為專注於策略和創新規劃的角色。
AI 的引入讓管理層能夠利用即時數據進行個性化管理，促進組織靈活性和適應性。然而，AI 除了帶來優點也伴隨著挑戰，優點包括提升決策的精準度和自動化效率、改善員工管理及即時反饋機制、並促進創新與競爭力。另一面，管理層需面對的挑戰包括數據隱私和安全風險、過度依賴 AI 的潛在故障風險、技能缺口及高昂的培訓成本等。因此，未來的管理者需要具備新的技能來應對這些變化，具備技術理解和適應能力、策略思維與創新能力，並能有效管理變革和風險。
最後，倫理與風險管理也成為必須具備的核心能力，以確保 AI 在組織中的應用符合道德規範，最終幫助企業穩健成長。
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