AI正快速進入職場，然而史丹福大學（Stanford University）最新研究發現，企業在推動AI應用時，經常與員工的真實需求「南轅北轍」。

研究團隊針對美國1500名員工與52位AI專家，深入分析104種職業的844項工作任務，並將這些職場任務區分為4大類別：自動化「綠燈區」、自動化「紅燈區」、研發機會區，以及低優先區。

報告指出，企業的AI投資重點與第一線工作者的實際需求之間，存在明顯的認知落差。

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41%企業沒把AI投資在解決「員工的痛點」

研究團隊根據「員工對任務自動化的期望」與「技術專家判斷當前AI的能力」，將職場任務劃分在「期望–能力圖譜」（暫譯，原文為Desire–Capability Landscape）中，X軸代表AI技術能力，Y軸代表員工的自動化期望，最終形成4大象限。

自動化「綠燈區」

員工希望AI代勞，技術也成熟，例如稅務人員安排與客戶會議、品管經理檢查品質數據，以及機械工程師解讀技術報告。

研發機會區

員工期盼AI能提供協助，但現有技術尚未到位，是AI研發的潛力所在。例如目前AI代理人研究論文重點聚焦的領域：協助電腦與資訊研究科學家開發新技術、分析軟硬體問題，以及支援程式設計師進行程式修正與功能擴充等工作。

自動化「紅燈區」

AI做得到，但員工抗拒，例如美術總監（Art Directors）向客戶展示設計、遊戲設計師（Video Game Designers）規劃原型目標，以及技術寫作員（Technical Writers）安排教材與文件發送。

低優先區

員工與技術都不期待AI參與，例如票務與運輸櫃台人員追蹤遺失行李、媒體技術經理透過監視器觀察影像，以及法院或市政書記官準備會議議程。

研究進一步指出，透過與Y Combinator投資案例比對，目前有41%的公司所瞄準的任務集中在「紅燈區」與「低優先區」。換言之，部分資源正落在員工抗拒度高的領域，而真正符合職場需求的「綠燈區」與「研發機會區」，卻未獲得相應的重視與投資。

不是所有任務都想讓AI代勞！員工更期待人機協作

數據顯示，有46.1%的任務員工樂於讓AI自動化，最常見理由是「節省時間去做更有價值的事」（69.38%）、「任務重複枯燥」（46.6%）、「任務壓力大或耗腦」（25.5%）。

為此，研究團隊提出「人機參與程度（Human Agency Scale）」，用來量化不同任務所需的人類參與程度（上圖2）

調查結果顯示，在104個職業中，有45.2%的員工主要期待H3（人機平等合作），反映多數人希望與AI協同合作，而非完全被取代。在專家評估方面，有16個職業的多數任務被歸為H1（AI可完全獨立完成）。

研究結果顯示，教育機構與企業的人才培育策略亟需轉型。未來培訓重點除了強化技術方面的「硬實力」，還要著重培養「人機協作」的能力，以及跨領域整合思維。

例如教育單位可加強溝通與領導力課程，企業則須重新調整人才招募標準與職涯發展規劃，協助員工在AI主導的工作環境中，保持價值與競爭優勢。

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