AI 轉型不能全部外包：為什麼你最需要的人，就在自己辦公室裡？

會議室裡的訪談，問不到那些眉角

前陣子一場金融業培訓結束後，有位主管跑來問：「你們在數位跟AI這一塊上做出這些實績，當初是找哪家顧問公司操刀的？」

我跟他說，沒有任何外部顧問公司。他聽起來非常意外！

至少在這一整套數位流程與平台的設計、建置與推進上，我沒有找外部顧問公司操刀。這套做法，是我帶著團隊，一步一步建置出來的。

這其實很正常，因為在金融業裡，大家非常仰賴外部顧問給予建議與看法，直覺聯想到有顧問在背後協助，再自然不過。

不過，這幾年在數位轉型這一塊的經驗告訴我，高度依賴外部團隊時，落地效果往往取決於內部是否有人能夠進行流程重塑，讓 AI、數位工具與現有作業流程結合。

如果需要顧問的加入，最好的合作方式，其實是「內部專家的在地經驗」加上顧問公司的「跨界視野」。外部顧問有他們無可取代的價值：看過很多公司、手上有成熟的方法論，也能提供完全不同的視角來刺激團隊。

不過，這兩者要完美接合，中間得跨過一個資訊斷層：也就是只有內部才懂的「眉角」。

這其實是雙方的情境落差造成的。當大家坐在會議室裡面對外部專家時，給出的通常是流程圖裡「應該要怎麼做」的標準答案。日常運作中那些為了應付突發狀況、或是跨部門合作而產生出來的「默契」，早就內化成每天的反射動作了。這對執行者來說就是再自然不過的日常，當然不會在訪談時特別提出來。在沒有這些隱藏脈絡的情況下，外部團隊很難憑空抓出那些繞遠路的真實業務邏輯。可是打開系統來看，實際操作的手法通常又是另一個世界。

學術界有個概念叫「隱性知識」，可用來理解這種說不出口的經驗判斷、手感、例外處理與對情境的快速理解¹。讓流程跑不順的原因，往往藏在這裡。

外部團隊可以帶來很好的技術與建議，但這些框架最後能不能落地，得看內部有沒有人能把那些說不出口的需求，轉成系統看得懂的指令。外部資源能補足方法與技術，但內部總得有人必須承擔起場景定義與流程重塑的責任。

那些早就在偷偷試用新工具的跨界者

讓 AI 在辦公室裡活下來靠的是什麼？一群既了解內部潛規則、又對新技術不過敏的先行者。這類角色在不同語境裡接近 analytics translator、domain owner、product owner 或 boundary spanner；我就先暫稱為「雙棲者」，因為他們同時活在業務與技術兩個世界裡。麥肯錫（McKinsey）對 analytics translator 的描述強調，他們必須將對 AI 與數據的理解與業務目標連接起來，而領域知識（domain knowledge）是其中的關鍵。由於外部人才常缺乏公司內部脈絡，因此訓練既有員工往往更有機會成功。

這群人之所以稀缺，是因為這兩端的要求在本質上容易互相排斥。

管理學裡有個經典概念叫「勝任陷阱」（Competency Trap）²。它提醒我們，組織抗拒新方法，常常來自既有做法曾經有效，且仍能交出可接受績效。當一套做法持續帶來穩定產出時，組織自然會傾向於精進既有模式，從而降低探索其他可能性的動力。

放在 AI 導入的場景裡，這個現象很明顯。一個人在業務端待得越久，越熟悉既有流程、例外處理、簽核邏輯與組織禁忌，判斷通常更成熟，也更清楚維持既有運作的必要性。代價是，當新工具出現時，很可能先用既有流程的標準去評估它，資深主管聽到新技術的第一反應往往是：「這東西穩定嗎？可信嗎？」

這種防禦姿態的本質是控管風險。嘗試新方法會讓原本熟練的團隊短暫回到不熟練的狀態，也會讓原本可預期的產出多出變數。在保護既有交付品質的考量下，容易低估新工具改寫工作方式的潛力。

那專門負責技術的 IT 或數位幕僚呢？他們通常比較熟悉新技術的變化，也比較快看見工具的潛力。很多公司確實期待 IT 帶著大家往 AI 走——離技術最近，扛這件事聽起來再合理不過。

但 IT 在組織裡被賦予的制度角色，跟這個期待經常對不上。在許多大型組織裡，IT 的日常任務長期圍繞穩定、資安、合規與交付，KPI 要求他們把系統可用性與合規擺在第一位。當高層同時期待這個部門領頭探索 AI，兩套邏輯壓在同一群人身上，保守幾乎是必然的結果。再加上進場時間如果太晚，就容易被迫以需求單承接工作，難以及早參與場景定義。沒有長期與前線並肩作戰，IT 就不容易看懂需求單背後的權責、風險與人情秩序。他們看得見系統效率，卻難以體會這個改動會如何影響第一線的既有利益與安全感。

更何況，跨足雙方領域都有其挑戰。業務要跨足技術，面對的是硬技能門檻；IT 要跨足業務，則得花時間體會權責邏輯與組織秩序。

就算真的有人熬過了這兩段學習曲線，真正的考驗才剛開始。要把這兩個世界揉合在一起，還需要第三塊極難取得的拼圖：流程與體驗設計。

懂技術又懂業務，仍無法保證能做出大家願意用的東西。如果導入的 AI 工具提升了運算效率，卻讓前線人員的操作硬生生多出三個步驟，採用率會明顯受影響，前線也更容易產生替代流程（因為原先的流程太難落實）。雙棲者必須具備「重塑工作方式」的能力，將業務邏輯拆解，用新技術重新接合，並懂得把生硬的系統無聲無息地折疊進日常操作裡，將第一線的摩擦感降到最低。這才是跨越實戰門檻的關鍵。

這也是為什麼雙棲者如此稀缺。多數公司的組織架構與分工，先天就把這些專業領域隔絕開來。要把業務理解、技術能力與體驗設計集中在一個人身上，組織裡通常真的沒幾個。但轉型的成功不能只等少數天才冒出來，雙棲者真正的價值是作為轉型的「節點人物」。企業必須將業務、IT、法遵、資安與 HR 拉成一套共同決策的治理機制，讓雙棲者有發揮的舞台，轉型才能從個人的英雄主義，變成可持續的組織能力。

2001 年的《哈佛商業評論》有一篇文章曾指出，在推動激進的組織變革時，中階主管的貢獻經常被高層低估；事實上，他們往往是推動改變的關鍵，因為他們懂得運用非正式網絡與情緒承接來化解抗拒³。把這個觀念放到 AI 導入的場景裡，這群轉型推手，正是必須同時握有「內部信任」與「跨域視野」的雙棲者。老闆講戰略，他們聽得出哪句是場面話、哪句要動真格；基層反映系統難用的痛點，他們知道怎麼包裝成老闆聽得進去的風險。兩邊的語言他們都通。

這也是為什麼外部顧問很難取代他們。顧問帶得進最佳實踐，但組織裡那些「為什麼這個流程不能動」、「為什麼某個主管會反對」的隱藏脈絡，只有長期泡在體制裡的雙棲者才理得清。

考績表怎麼打，就決定了這群人的存亡

雙棲者的跨界能力本來就極度難以培養。但他們之所以遲遲不出現，未必只是因為能力稀缺，更關鍵的原因是「風險與報酬的不對稱」。多數企業現行的績效考核制度，正在系統性地限縮這群人的生存空間。

克雷頓·克里斯汀生（Clayton Christensen）在《創新的兩難》裡提過一個現象：優秀的企業之所以錯過下一波浪潮，常常是因為他們太過完美地執行了現有的流程與既有資源配置邏輯，導致他們對破壞性創新視而不見⁴。AI 導入未必都符合破壞式創新的嚴格定義，但它確實會挑戰既有流程、考核與資源配置。

若把這個邏輯延伸到企業內部的個體行為，這個兩難每天都在員工的考績表上真實上演。多數企業的 KPI 設計，核心精神始終圍繞著「穩定完成既有任務」。

在這種考核邏輯下，如果一個員工花一個下午去研究新的 AI 工具，試圖把報表自動化，這件事在考績表上通常很難被量化加分，有時甚至會被質疑偏離了核心任務。想做更多、想優化流程，往往得不到對等的肯定；但如果因為嘗試新工具而影響了原本的交付品質，卻必須承擔極大的壓力。

當制度的設計無意間提高了「偏離既有流程」的試錯成本時，理性的員工自然會選擇自保。畢竟，主管在保護部門的交付與問責，員工在保護自己的考績與生存安全。懂業務的人不想動，因為他的績效全綁在舊流程上；懂技術的人想推也推不動，因為前線不願意為了陪他測試新工具，去承擔犯錯的風險。

所以，公司高層的轉型倡議若缺乏配套，只要最底層的組織運作邏輯沒變，這些新工具的導入往往會在前線面臨極大的落地阻力。

在這種「多做多錯」的氛圍下，就算公司裡真的躲著幾個具備雙棲潛力的人才，他們通常也會選擇噤聲。夾在技術與業務中間，跳出來幫公司推動轉型，意味著要承擔龐大的溝通成本與背鍋風險。與其當個吃力不討好的出頭鳥，不如安分守己地把份內的 KPI 顧好。這才是雙棲者在許多企業裡隱形的重要原因。

重新配置責任，種子才會發芽

既然「多做多錯」的考績制度會逼使雙棲者隱形，高層的解法就不能只是單純地把轉型責任往外推。

有些公司會選擇找空降的數位長（CDO）來推動轉型，但空降 CDO 若缺乏內部授權、業務信任與流程理解，容易變成高層意志與現場現實之間的斷裂點。當核心營運團隊覺得這只是另一個不接地的專案時，提案往往只能停留在簡報上。此時，更需要回頭去調整那些限制創新的內部條件。

最關鍵的一步，是把受控試點納入正式產出。既然大家都在意 KPI，企業要讓員工知道，探索與嘗試必須被放在清楚的治理機制之內。尤其在金融業，雙棲者不能被理解成繞過制度的創新特權者，他們真正需要的是一個被授權、被記錄、被審查的安全試驗場。

每一個 AI 試點都應先說清楚資料等級、使用權限、模型輸出用途、人為覆核方式、異常回報路徑與退出條件；涉及外部工具或第三方服務時，也要納入委外管理、資安與法遵審查。這樣一來，創新不必靠私下冒險，也不會把風險丟給第一線自己承擔。雙棲者的價值，正是在業務需求、技術可行性與治理邊界之間，替組織建立一條可以被複製的安全路徑。即使結果沒有立即成功，也會被視為可管理的組織探索成果。

除了考核，也要重新設計 IT 與業務的協作時機。當制度把 IT 安排成純粹的維運與需求單處理者時，KPI 自然會將他們推向保守控管。真正的業務授權，是讓 IT 提早進入業務場景，邀請技術人員親眼觀察第一線的真實運作與擔憂，讓他們轉變為轉型的共同設計者。

創造跨域碰撞的機會同樣重要。多數公司的部門高牆，先天就在防堵雙棲者的誕生。讓寫程式的人到第一線看業務怎麼處理客訴，或者讓資深業務親自測試自動化工具。這種近距離的摩擦，是培養「流程與體驗設計」能力的重要途徑。

flowchart TD

    %% Define Styles

    classDef default fill:#F8F9F9,stroke:#2C3E50,stroke-width:1px,color:#2C3E50;

    classDef highlight fill:#F1C40F,stroke:#2C3E50,stroke-width:2px,color:#2C3E50;

    classDef safezone fill:#FFFFFF,stroke:#2C3E50,stroke-width:2px,stroke-dasharray: 5 5,color:#2C3E50;
    subgraph Governance ["跨部門治理邊界"]

        B[業務部門
提供場景與驗收標準]

        I[IT 部門
提供技術資源與資安檢核]

        C[法遵 / HR
確保合規與考績認可]

    end
    subgraph SafeZone ["受控試驗場 (Safe Pilot Zone)"]

        D((雙棲者
Double-hatter)):::highlight

        P[流程重塑與 AI 試點]

    end
    B --> D

    I --> D

    C -.->|授權與保護| D

    D --> P

    P -->|成功經驗沉澱| O[可複製的組織戰力]
    class SafeZone safezone;

隔壁同事的示範，與老闆的命令同樣重要

當雙棲者終於把生硬的技術無聲無息地折疊進既有工作流裡，接下來的挑戰是如何讓全公司買單。

根據埃弗里特·羅傑斯（Everett Rogers）的創新擴散理論，新工具的採用速度很大程度取決於它的「可觀察性」；MIT 社會物理學相關研究也呼應了這個方向：想法與行為常透過社會網絡與同儕互動擴散⁵。高層的命令能為轉型創造合法性與資源，同時，同儕示範通常比單向宣導更能降低使用者的心理風險。對多數前線員工來說，「隔壁同事已經用這套工具提早下班了」，這種實景展示更容易建立內部信任。兩者搭配，才能推動全公司買單。

許多花大錢請外部團隊執行的「AI 示範專案」，最後往往結果就只是示範而已。它或許證明了技術的威力，卻沒有鋪出一條能讓大家安心踩上去的路。

回到一開始的問題：「企業 AI 轉型，到底該找哪家顧問公司？」

企業 AI 轉型很常見的一個誤判，是把它當作可以全權外包的技術專案。外部顧問具有提供視野、方法架構與治理基準的價值；同時，決定轉型能走多遠的關鍵，在於公司內部是否有人願意且敢於重塑舊有流程。

外部框架與系統廠商的技術火力是重要助力，要理順錯綜複雜的辦公室運作，仍需內部推手居中協調。如果企業正苦思下一步該怎麼辦，不妨先重新檢視內部的責任配置。回顧辦公室裡那些平常喜歡寫點小程式、總在尋求優化流程的員工，他們的考績是如何評估的？主管是否在受控的風險邊界內，給予他們空間去嘗試新的工作流？

把視角拉回負責組織發展的 HR 身上。推動 AI 轉型，遠比辦幾場教育訓練或買幾套軟體複雜得多。你需要把隱藏在各部門的跨域人才挖出來，給予正式授權，並確保他們在安全範圍內的試錯，能實實在在地轉換為考績。在制度上，更要容許這群人在業務、IT 跟法遵部門之間來回走動，把第一線的經驗，沉澱成大家都能用的標準做法。只要雙棲者有了明確的名分、合理的評價，同時清楚風險底線在哪裡，轉型就能擺脫單靠少數人熱血苦撐的窘境，真正變成整間公司帶得走的戰力。

轉型能不能落地的答案，一直都在你們的辦公室裡。

參考資料

延伸閱讀

• 馬達與舊皮帶-企業AI轉型的認知陷阱與50-30-20破局法則
• 效率陷阱：當AI讓效率提升，組織為何更安於現狀？

常見問題

Q: 為什麼企業 AI 轉型不能完全交給外部顧問？
A: 外部顧問能提供方法論與技術架構，但缺乏內部的隱性知識與流程脈絡，難以識別實際運作中的例外處理與權責邏輯，導致導入方案難以落地。

Q: 什麼是「雙棲者」，他們在 AI 轉型中扮演什麼角色？
A: 雙棲者是同時熟悉業務流程與新技術工具的內部推動者，能將第一線經驗轉化為系統指令，並在業務、IT 與法遵之間居中協調。

Q: 為什麼 IT 部門無法單獨帶領 AI 轉型？
A: IT 的制度角色長期圍繞穩定、資安與合規，KPI 要求把系統可用性擺在第一位。當高層同時期待他們探索 AI，兩套遏輯會產生衝突，使得保守成為必然結果。

Q: 企業怎麼做才能讓雙棲者願意站出來？
A: 將受控試點納入正式產出與考核，建立被授權、被記錄、被審查的安全試驗場，讓創新不必靠私下冒險，試錯結果能轉換為可管理的組織探索成果。

Q: 同儕示範在 AI 推廣中為什麼重要？
A: 根據創新擴散理論，新工具的採用速度取決於可觀察性。前線員工看到同事實際使用 AI 工具提升效率，比單向宣導更能降低心理抗拒。