昔日大人叫你努力讀書，因為機械人只會取代工廠工人；今日連寫PowerPoint、覆email、做會議紀錄都可能交給AI做。以前大學剛畢業的同學第一份工本來就是執資料、寫初稿、整Excel。美國科技公司一邊裁白領，一邊把AI寫進未來策略，marketing、客服、翻譯等也被拆成可自動化的工序。問題是，對企業真正造成了多大影響？
最近有研究團隊訪問美國、英國、德國和澳洲接近6000間公司的高層，調查他們公司怎樣用AI，過去3年有何影響，以及未來3年預期會怎樣。研究亦用美國員工問卷，比較一下打工仔的想法。最有趣是，現實遠比hype冷靜，超過九成企業說AI過去3年對就業沒有影響，89%說對生產力也沒有明顯改變【註】。
管理方式及資訊流須重組
這不是說AI無用，而是有account和真正改變workflow是兩回事。很多公司已讓員工試用ChatGPT或Copilot，但仍停留在「有需要先問兩句」。論文發現，超過三分二的高層每星期都有用AI，但平均只用1.5小時。這很像健身室membership，人人覺得自己已踏上健康人生，實際上每星期只去一次。這篇研究的重點不是「AI原來沒什麼」，同一批高層預期未來3年的變化會大得多，他們估計AI會令公司生產力平均提高1.4%，產出提高0.8%，就業則下降0.7%。數字看似不大，惟對多年生產力增長緩慢的成熟經濟體已經不是小數目。更重要的是，老闆相信真正衝擊還未開始。
因為企業採用新科技，從來不是下載軟件那麼簡單。買AI工具易，但改工作流程、部門分工、員工訓練、資料保密和合規安排都要時間。八十年代公司買了電腦，不代表第二日生產力爆升，直到管理方式和資訊流重組，IT革命的效益才慢慢顯現。AI今日也可能處於這個尷尬階段。
研究有另一個很有趣的發現，是員工和老闆的期望落差。員工覺得AI會令公司未來3年增加約0.5%就業，老闆卻預期就業會減少0.7%。換句話說，員工覺得AI是新同事，老闆覺得AI是裁員名單。打工仔想的是，Copilot幫我快點寫完report；老闆想的是，既然你快了，以後一個team可否少請幾個人。香港辦公室最熟悉的劇情就是，你以為效率提高，老闆聽到的卻是「原來deadline可以再早」。
嵌入營運 中小企未必跟得上
AI的影響亦不會平均落在所有企業身上，研究發現，大公司、生產力較高的公司、高薪企業會更積極使用AI。新科技很多時不是自動幫弱者追上強者，已有數據、人才、管理能力和資金的企業，往往更懂得把新工具變成競爭優勢。套用到香港也不難想像，大型銀行、保險公司和跨國專業服務公司，有資源買enterprise AI、建數據管治系統、重整流程。小公司可以用AI寫文案和做客服，但要真正嵌入營運，便不是每間中小企都跟得上。
這也解釋了為何大家覺得AI很勁，宏觀生產力數據卻還未爆升。經濟學上有個老問題，叫productivity paradox，當年電腦和互聯網出現時也有類似爭論。新科技的價值不只在機器本身，而在配套投資和組織改造。公司要重新設計工序，員工要重新學習，管理層要知道哪些decision可以自動化，哪些仍要人作出判斷。過渡期內，效率提升可能被training cost和內部摩擦抵消。
所以AI的真正影響，不一定即時反映在裁員數字或GDP增長上，它更可能先改變工作的內容。以前junior做資料搜集和初稿，將來可能要更早學會判斷資料是否可靠。以前manager主要分配人手，將來可能要分配人和AI的邊界。AI未必即刻大量消滅工作，卻會重新定義工作。最危險的未必是被AI取代的人，而是拒絕承認工作內容已經改變的人。AI未必會搶走所有人的飯碗，但它很可能會令懂得用AI的人，搶走不懂得用AI的人的午飯時間。
註：Yotzov, I., Barrero, J. M., Bloom, N., Bunn, P., Davis, S. J., Foster, K. M., Jalca, A., Meyer, B. H., Mizen, P., Navarrete, M. A., Smietanka, P., Thwaites, G., & Wang, B. Z. (2026). Firm data on AI (NBER Working Paper No. 34836). National Bureau of Economic Research.
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