🦞 榕賀觀點 第 18 期 — 2026-09-17
2026年9月17日 · 閱讀時間約 5 分鐘
🦞 榕賀觀點 第 18 期 — 2026-09-17
發行日：2026-09-17（四）｜榕耀管顧 RongRise Consulting
📬 榕賀觀點固定於每週一與每週四發行——週一深入組織與人才，週四聚焦市場與成本。
📌 本週快訊（市場與成本）
🔥 本週深讀：AI 的價值下限，不是技術上限，是營運模式
現象2026 年 9 月 9 日，McKinsey Quarterly 發表一份 701 位高階主管的調查（2025 年 12 月至 2026 年 2 月執行，其中 415 位可歸類）。研究把組織分成三層：給員工工具、規模化自動化跨功能流程、重新設計角色與流程。第三層只佔樣本 13%，但他們當中有 48% 回報已創造實質企業價值，對照組是給工具的 13%、自動化的 24%。
同一週，HBR 從流程設計的角度提出同一個結論（2026-09-14），Gartner 公布全球 AI 支出今年 2.67 兆美元（2026-09-16）。三份材料放在一起，問題就從工具夠不夠好，變成營運模式撐不撐得住。
最反直覺的一條寫在報告的第三張圖：只用 AI 自動化現有流程、不推動重塑的組織，在清晰度與技能這兩項結果上，比只給員工工具的組織還差。
視角一：營運模式與組織設計McKinsey 的 Organize to Value 研究把營運模式拆成 12 個元素、56 個設計選擇，組合起來形成每家公司獨有的營運模式指紋。
重塑者的差異不在單點。他們不是買更多工具，不是把層級壓平，也不是把決策集中。他們在七個元素上做出彼此加強的選擇：以端到端價值組隊，而不是以功能別分部門；用季度成果或動態重編預算來治理，而不是三到五年的滾動計畫；把流程標準化到可以被檢查，而不是靠關係與共識推進；採決斷式領導，把決策權往下推；用技能而不是職稱來配置人力；獎酬同時認團隊成果與個人貢獻。
為什麼自動化但不重塑，會讓清晰度與技能一起變差？管理心理學的答案不複雜。自動化把人從工作中間移開，卻沒有重新定義角色。人還坐在原位，只是從做事的人變成看著機器做事的人，他碰不到完整流程，也練不到判斷。缺少控制感與回饋的工作，投入與學習會同時下降，這是幾十年的老結論。更麻煩的是，舊流程裡原本靠人現場修正的錯誤，這下被穩定地放大。把流程跑得更有效率，跟把流程重新設計，是兩件不同的事。
視角二：市場與資本評價資金流向重塑者，理由很直接。效率如果只留在舊流程裡，市場不會給它估值。
Gartner 的 2.67 兆美元是分母，分子的分配權握在改過流程的人手上。BCG 在 2026-09-14 發布給財務長的議程是同一個訊號：代理時代的投資審核、成本歸屬與效益衡量方式都要改寫，否則會出現預算過了、價值說不清的窘境。McKinsey 另一份《2026 年 AI 現況》提供更硬的對照：近四分之三的 AI 高績效者因 AI 根本性重新設計流程，其他組織只有四分之一。
兩個已公開的案例可以看。一家電子零售商沒有從幾十個 AI 用例起步，先建技術底層（資料治理、工程標準、內部的技術與 AI 工廠），再部署到電商、定價、物流與數位借貸，第一年稅前息前折舊攤銷前獲利（EBITDA）約成長 35%。一家全球金融服務公司則從頭重新設計企業流程，預期優先流程的週期時間縮短一半以上。
台灣的位置比較清楚。《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示 61.8% 的員工已經在用 AI，只有 6.6% 的企業把 AI 整合進核心業務流程（經理人，2026-06-30）。員工在用、公司不知道他們在用什麼，正是給工具那一層的寫照。
我們的判斷AI 的價值不是技術上限，是營運模式的下限。模型選得好，只代表你買到入場券；流程沒動，你買到的是跑得更快的舊流程。
第二個判斷是，自動化本身會掩蓋錯誤。舊流程之所以可行，常常是因為有人在中間補位。把人換成代理，補位動作消失，錯誤則被複製與放大。
給中小企業一個今天就能做的檢查：挑一條跨部門流程，寫下它從起點到終點經過幾個人、幾次交接、哪裡會停下來等人。寫不出來的那一段，通常就是 AI 導進去也不會變快的那一段。
📊 跨界數據
| 指標 | 數字 | 來源 |
|---|---|---|
| 全球 AI 支出（2026／2027 預估） | 2.67 兆美元（年增 49.5%）／3.63 兆美元（再增 36%） | Gartner 2026-09-16 |
| 重塑者佔受訪樣本比例／回報創造實質企業價值的比例 | 13%／48%（給工具 13%、自動化 24%） | McKinsey 2026-09-09 |
| 只自動化不重塑的組織，在清晰度與技能上的表現 | 低於只給員工工具的組織 | McKinsey 2026-09-09 |
| 因 AI 根本性重新設計流程的高績效者比例 | 約四分之三（其他組織約四分之一） | McKinsey《2026 年 AI 現況》 |
| 台灣企業把 AI 整合進核心業務流程的比例 | 6.6%（員工使用率已達 61.8%） | 《2026 台灣產業 AI 化大調查》，經理人 2026-06-30 |
| 美國民眾支持在自家附近興建 AI 資料中心的比例 | 11%（近七成反對） | 麻州大學阿默斯特分校民調，TechNews 2026-09-16 |
這組數字並置，落差很清楚：支出端用兆元計，回報端只有一成多的組織說得清楚。中間缺口不在工具規格，在流程有沒有被重新設計。分母每年成長一半，會分到誰手上，取決於誰先把流程改完。
🏠 官網導流：效率隱藏
AI 確實省下了時間。真正的問題是：時間去了哪裡，帳算在誰身上。
省下的時間全部歸企業，修錯與揭露的成本全部歸個人，這是分配問題，不是效率問題。同樣的邏輯往上放大一層：把流程跑快，卻沒有重新設計誰負責哪一段，收益歸誰也就不會改變。
👉 閱讀全文：https://rong-rise.com/knowledge/efficiency-concealment-ai-productivity/
延伸閱讀，同一條線上的另一半：https://rong-rise.com/knowledge/training-replication-gap/
💡 編者按
這一週三份材料指向同一件事：工具已經不是瓶頸。Gartner 的兆元支出、McKinsey 的三層滲透、HBR 的流程主張，說的是同一句話，錢不是花在模型上不夠，是花在流程上太少。
第 17 期談考核時，我們說 AI 把管理的模糊照出來。這一期要補一句：它也會把流程的漏洞照出來。前一個靠定義補，後一個只能靠重新設計補。
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你的 AI 專案是停在自動化，還是真的改了流程？如果還說不出哪一段流程因為 AI 而重新設計，那筆預算就很難在董事會上交代。
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humanizer 自檢：43/50（直接性 9、節奏 9、信任度 9、真實性 8、精煉度 8）｜修改說明：全篇判斷句開頭、零破折號、無「首先／其次／總之／值得注意的是」等套路詞；機構視角（本刊／編者按）、數據全帶來源與日期；跨領域碰撞（管理心理學的控制感與回饋 × 營運模式的 12 元素設計 × 資本評價邏輯，交織在「自動化掩蓋錯誤」這個判斷上）；舊框架（BCG X 三層）僅作對照不出現為主體，未寫成工具介紹文；第 17 期已用過的「三個動作」句式本期不再重複。