最近我在《The Conversation》上讀到一篇文章，標題是〈門房謬誤：為何草率採用 AI 容易適得其反〉（The Doorman Fallacy: Why Careless Adoption of AI Backfires So Easily）。這篇文章精準捕捉到了我現今在許多企業中看到的現象：相信只要一份工作能被簡單描述，就能被自動化，並認為這將自動提升效率。
門房的例子
文章舉了一個很好的例子。想像一位飯店老闆試圖削減成本並增加利潤。他決定裁撤門房這個職位，因為從帳面上看，這似乎是不必要的。畢竟，機器也能開門。但這忽略了門房真正的貢獻。他問候客人、協助搬運、營造溫馨的氛圍，並代表著飯店的特色與好客之道。他的工作關乎體驗、安全與連結，而不僅僅是打開一扇門。
這就是「門房謬誤」的本質：將複雜的人類角色簡化為狹隘的任務，將其自動化，並假設業務會因此改善，卻未考慮到那些因自動化而流失的隱性價值。
採用 AI 時的常見錯誤
現今許多組織正犯下類似的錯誤。在人工智慧熱潮的驅動下，他們急於用外包團隊或自動化取代員工。有些公司甚至在獲利的情況下裁員，相信 AI 能更有效率地處理一切。但許多領導者並不完全理解他們正在取代什麼，或者在這個過程中正在失去什麼。
AI 工具的現實
大型語言模型 (LLM) 是令人印象深刻的工具，但它們遠非完美。最強大的模型運作成本高昂，而較小的模型則難以處理複雜的推論。較大的模型可能產生較好的結果，但也帶來了如回答不準確、行為不可預測以及容易受誤導性輸入影響等問題。
儘管一些技術專家聲稱並非如此，但 AI 領域仍然非常年輕。我們大多數人都在邊做邊學。每一代新模型都帶來了新的優勢與挑戰，整個系統必須重新設計才能安全地整合它們。良好的 AI 導入需要周詳的規劃、深思熟慮的提示詞 (prompts)、持續的監控以及人類的監督。
研究顯示的結果
最近的研究支持了這一點。麥肯錫公司 (McKinsey & Company) 的一份報告發現，幾乎每家大型公司現在都投資於 AI，但只有 1% 相信他們已達到完全成熟，意即 AI 已深度整合並帶來可衡量的商業成果。
同樣地，波士頓顧問公司 (Boston Consulting Group) 2025 年的一項研究發現，在超過 1,200 家全球企業中，只有 5% 從 AI 中實現了明確的商業價值，例如降低成本或改善工作流程。大多數組織（約 60%）看到的效益微乎其微。
前進的道路
這些發現表明，雖然 AI 充滿潛力，但成功不僅僅取決於技術。它需要新的策略、重新設計的工作流程、文化變革以及對「人」的關注。
展望未來，企業應專注於協作而非取代。目標不應是將人類從流程中移除，而是將人類的優勢與 AI 工具結合，以相輔相成的方式運作。門房謬誤提醒我們，在自動化某個角色之前，先問問自己：這個人還貢獻了什麼？如果他們離開，什麼價值可能會隨之消失？
AI 可以改變我們的工作方式，但前提是人類的洞察力、同理心與判斷力仍是核心。這不是「AI 對抗人類」，而是「人類加上 AI」共同協作，讓科技支持人類，而不是在不了解後果的情況下取代他們。
參考資料
- "The 'Doorman Fallacy': Why Careless Adoption of AI Backfires So Easily." The Conversation, 2024.
- "Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI's Full Potential." McKinsey & Company, 2025 年 1 月 28 日。
- "Only 5% of Companies Are Deriving Value from AI." Boston Consulting Group, 2025.