AI 懶散問題：為什麼你的團隊更快而你的公司卻不行

我記得第一次聽到這個詞"AI 磨魚學"—AI 懶散理論。這個詞在 2023 年左右在中國科技圈流傳，描述了一種同時令人捧腹又深感沮喪的現象。

它是這樣運作的：一名工廠員工獲得了一個 AI 工具的使用權。以前需要八小時的報告現在只需二十分鐘。那麼他用剩下的七小時四十分鐘做什麼呢？他假裝在打字。他若有所思地盯著螢幕。他長時間上廁所。然後在下午五點五十九分，他提交了一份完美的報告，然後回家。

員工感到興奮——他在賺錢卻什麼都不做。老闆感到困惑——每個人似乎都更有生產力，但季度數字看起來和去年完全一樣。

我第一次聽到這個時候笑了。然後我停止了笑，因為我意識到：這不是一個關於懶惰員工的故事。這是一個關於愚蠢組織的故事。

上週我在閱讀時被提醒了這一切， 2026年中國OpenClaw生態系統報告 —這是Growth Blackbox和網易智能企業的聯合研究。他們調查了2000名個人用戶和100名企業經理。數據證實了我多年來的感受： 在AI時代，真正的管理盲點不是工具，而是速度差異。 個人行動的速度與組織變革的緩慢之間的差距。

這裡有三件讓我印象深刻的事情——以及水星實際上是如何應對它們的。

1. 沒有痛點，就沒有採用

大多數老闆認為："我會為大家購買這個人工智慧工具。對他們來說是免費的，省去他們的努力，他們會喜歡的。生產力將會暴增。"

報告將2000名用戶分為五個類別：

• 蝦新手 (21.7%):安裝了，但幾乎不使用。每個月偶爾打開一次。
• 蝦工作者 (25.7%):當工作需要時使用。否則就關閉。每週三到五次。
• 蝦導師 (22.9%):使用它並幫助同事設置。
• 蝦精英 (21.2%):深深嵌入工作流程中。每日使用。
• 蝦教父 (8.6%):每天多次使用。已為三位或更多同事配置。

看起來熟悉嗎？這是你的辦公室。

這裡有一個重要的細節：在蝦新手中——那些安裝後再也沒有使用的人——最高比例的是管理層和創辦人。為什麼？因為他們沒有特定的工作痛點等待解決。是其他人為他們安裝的。他們沒有需要解決的問題。

相反地，實際使用這個工具的人主要是受到 特定工作需求的驅動。 報告分析了採用的觸發因素：36.5% 是因為工作需求。30.7% 是因為看到其他人的使用案例。合併起來，這是 67.2% —三分之二的使用者帶著問題而來。

因為 「同事幫我安裝了」而採用的人 ? 在每一個使用案例中——文件組織、排程、資料分析、程式設計——他們都顯示出負面偏好。他們有這個工具，但卻無法適用。就像一個你從未要求過的廚房電器，靜靜地放在抽屜裡。

水星觀點：你無法強迫好奇心。你只能暴露痛苦。

在水星，當我們為客戶部署主動系統時，我們從不以工具開始。我們從瓶頸開始。我們跟隨團隊三天，找到讓他們想要辭職的具體任務—通常是像「編寫每週競爭情報報告」或「第十五次重新格式化客戶提案」這樣的事情。然後我們建立代理來處理這個具體任務。

反應從來不是「哦，真酷的科技。」而是"這整個職業生涯中，這在哪裡呢？"

你不能告訴員工人工智慧會讓他們效率提高30%。他們不在乎。但告訴他們每週二他們討厭的三小時任務現在只需十五秒，他們的眼神就會改變。人類並不是理性的決策者。我們是避免痛苦的機器。你作為領導者的工作不是購買工具，而是創造一個環境，讓痛苦變得可見、無法否認，並且足夠緊迫，以至於人們自己去尋找解脫。

個人速度 ≠ 公司速度

假設你經營一家有一百名伐木工的伐木公司。你給每個人一把高端電鋸。你的公司會立即賺更多錢嗎？

不會。因為現在砍樹的速度變快了，但搬運、檢查和會計並沒有改變。你在砍樹上節省的時間被其他過程消耗掉了。

報告發現了這個模式。前線員工壓倒性地報告感到「輕鬆」和「快速」。但在公司層面呢？成本和收入並沒有顯著改變。

效率去哪裡了？它被新的摩擦所消耗。額外的修訂。額外的批准。額外的驗證循環。

想像一下：一位員工過去需要花一整天撰寫社交媒體貼文。現在她只需五分鐘就能用人工智慧生成。她感覺就像是背上裝了一枚火箭。但隨後經理讀了這篇文章，心想：「這感覺像是人工智慧生成的。缺乏手工製作的質感。」所以他要求再提供三個版本，將它們融合在一起。然後，由於每個人都對人工智慧的幻覺感到恐懼，她花了半天的時間手動核對資料。接著法務需要審查，因為合規風險的輪廓已經改變。然後資訊科技部門想要記錄是使用哪個模型生成的。

她使用人工智慧五分鐘。組織卻花了額外一天來處理這五分鐘。這篇貼文仍然在二十四小時後發佈。

水星觀點：人工智慧時代的效率並不是讓每個人都變得更快。它是關於角色壓縮。

報告突顯了來自網易自己團隊的一個案例。他們舊的產品開發流程是：產品經理撰寫需求 → 互動設計師繪製線框圖 → 視覺設計師創建模型 → 前端開發者實作。四個人，串行交接。

他們重新結構化了這個流程：產品經理直接描述需求，AI 生成互動原型，設計師進行評估和微調。四個節點變成了兩個。

這就是我們所稱的 流程崩潰在水星。問題不是「我們如何讓每個人快 30%？」問題是：「我們可以完全消除哪些交接？」

當我們為客戶設計自主工作流程時，我們不會先映射現有流程再添加 AI。我們會映射現有流程然後 刪除節點。如果一個人工智慧代理可以生成提案的初稿，那麼為什麼這條鏈中仍然存在初級文案撰寫者？如果一個代理可以即時從五十個來源彙編競爭情報，那麼為什麼分析師還要在星期一早上手動進行這項工作？

不舒服的真相：如果你是通過計算員工使用人工智慧製作了多少簡報來衡量人工智慧的投資報酬率，那麼你測量的是錯誤的東西。真正的問題更為醜陋：

• 我們可以完全刪除哪些流程？
• 哪些角色需要重新設計，而不是重新技能培訓？
• 現在哪裡的溝通成本大於效率的提升？

如果你無法回答這些問題，那麼你並沒有購買人工智慧。你只是買了一百把昂貴的電鋸，卻保持了相同的伐木作業。

3. 治理差距：員工已經離開

這是應該讓每位首席技術官夜不能寐的問題。

報告發現，員工開始自行使用人工智慧工具後， 需要兩到四週 才會讓資訊科技或合規部門注意到。想想看。在半個月內，員工在公司電腦上運行人工智慧工具，處理公司資料，連接外部API，而治理功能卻剛剛發現 「哦，人們正在使用這些東西。」

在88家已經「部署人工智慧」的企業中，只有 21.6% 擁有完整的治理框架。五家企業中有四家是赤裸運行的。

行業的反應是可預測的：更嚴格的禁令。黑名單。資料洩漏防護。強制批准工作流程。

根據報告，這就是為什麼那樣行不通的原因： 更嚴格的治理只會將使用推向灰色地帶的更深處。 員工轉用個人手機。他們使用咖啡廳的WiFi。他們註冊個人帳號。你以為你已經加強了控制；其實你只是將活動移到了你看不見的地方。

水星觀點： 在人工智慧時代，治理不是關於嚴格，而是要 足夠快速以跟上。

報告建議了一條反直覺的路徑：與其讓總部選擇工具、訓練每個人並強制使用—— 不如做相反的事情。讓員工先行。讓他們進行實驗。然後讓組織識別、編目並整合他們已經在使用的東西。經理的角色從「採購官」轉變為「追趕官」。

這正好與我們一直在宣揚的理念一致。傳統的資訊科技治理模型假設組織是買方，員工是使用者。在人工智慧時代，員工是買方，而組織是 遲緩採用者。你的工作不再是選擇工具。你的工作是發現你的團隊已經選擇了什麼，然後在專有資料開始洩漏之前，將治理包裹在其中。

我稱這為 高速列車模型。在傳統組織中，機車拉著車廂。在人工智慧原生組織中，每個車廂都有自己的引擎。但關鍵的升級是：機車需要知道每個車廂已經去過哪裡。你無法管理你看不見的事物。可見性先於控制。

更深層的問題：勞動分工的死亡？

閱讀這份報告時，我不斷回想起一件讓我感到不安的事情。

現代經濟學建立在一塊基石上：勞動分工創造效率。亞當·史密斯的針廠。專業化。每個人都專注於一件事，整體產出上升。

但我越來越看到相反的動態。如果你有一個想法，並且需要將其轉達給另一個人，讓他們執行，然後審查，再修訂——溝通和對齊的成本往往超過分工本身所帶來的效率增益。

我最近在網上看到一句話，讓我深受觸動："在這個時代，勞動分工的溝通成本往往超過勞動分工所帶來的效率提升。"

在水星公司，我們直接體驗到了這一點。當我對客戶的地理架構有戰略見解時，傳統的流程是：我向一位策略師解釋，然後他向一位撰稿人簡報，撰稿人起草，然後發送給我審核，再發回修訂。這個循環需要幾天時間。對齊的偏差是持續的。

新的流程是？我直接對我的代理人說。它以我的聲音、我的結構框架即時起草。我編輯。它修訂。我們在一小時內發送。創意與執行之間的“分工”已經合併成一個單一的循環。

我對於這如何在一千人的組織中擴展沒有明確的答案。但我知道這一點：傳統的組織效率理論正在實時接受壓力測試。而那些不斷將人工智慧添加到現有勞動分工架構中的公司將會發現，他們只是讓一臺緩慢的機器運行得更快，而不是建立一臺快速的機器。

贏得勝利的將是那些勇於詢問的人：哪些部門不再需要存在？

— 詹姆斯，執行長，水星科技解決方案瞭解更多資訊請訪問www.mtsoln.com香港，2026年5月