超越使用頻率：解構AI進階使用者的四大行為特質
What the Best AI Users Do Differently—and How to Level Up All of Your Employees
Yaorusheng/Getty Images
當多數企業仍執著於AI使用量與工具普及率時，KPMG的研究揭示了關鍵落差：僅5％的員工真正達到「進階使用」。驅動生產力的核心並非工具熟稔度，而是將AI視為「推理伙伴」的策略思維。領導人必須重新定義績效指標，將焦點從活動量轉向專業人士如何運用AI進行思考與決策，進而讓這類卓越行為能被教導並規模化推廣。
許多企業都快速行動，要將AI工具導入員工的工作中。然而，儘管投入大量資源，許多領導人仍難以評估其實際成效。AI是否能在品質、速度與工作企圖心上，帶來可量化的提升？是否有助於強化專業判斷？哪些人真正從中受益，其原因為何？所謂的「成功運用AI」，究竟是什麼樣子？
由於目前尚缺乏能大規模衡量勞動力質化成果的工具與框架，多數組織難以掌握具體、以行為為基礎的指標，來判斷AI是否帶來正面影響。在缺乏這類指標的情況下，領導人往往轉向最容易量化的數據：使用頻率、投入時數、提示詞數量、AI工具的token用量，以及員工自評的技能水準，做為衡量進展的替代指標。換句話說，他們衡量的是「活動」，而非「進階程度」或「影響力」。
不難想見，AI帶來的績效提升仍呈現不均，領導人也難以提出具體指引，說明員工應如何運用AI來提升表現。若缺乏更完善的衡量方式，領導人將無法判斷哪些行為應予以強化、哪些需要培養，又有哪些應被淘汰。
為了理解例行性AI使用與進階人機協作間的差異，KPMG與德州大學奧斯汀分校的研究人員合作，分析了約2,500名員工在8個月期間所產出逾140萬筆的AI提示與回應。透過這項分析，我們打造了一套「進階使用」...
尼克．霍爾曼 Nick Hallman
德州大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）會計學系副教授，並擔任賽勒姆政策中心（Salem Center for Policy）AI計畫資深研究學者。他的研究主要聚焦於金融市場中的審計員與其他資訊中介角色。
扎克．科瓦列斯基 Zach Kowaleski
德州大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）會計學系助理教授。曾任教於聖母大學，並曾擔任美國公開發行公司會計監督委員會（Public Company Accounting Oversight Board）經濟研究員。他的研究探討制度環境如何影響行為表現，並以審計與經紀自營商情境為研究場域。
阿努．普瓦達 Anu Puvvada
KPMG Studio的領導人，她結合前瞻性研究與創業建設（venture-building），以辨識新興機會，並推出可規模化的服務與技術驅動型業務。
傑米．施密特 Jaime J. Schmidt
德州大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院（McCombs School of Business）會計學系教授，同時擔任《Auditing: A Journal of Practice & Theory》副主編，以及奥布雷．史密斯審計教育與研究中心（C. Aubrey Smith Center for Auditing Education and Research）的執行主任。該中心目標之一為縮小學術研究與實務應用之間的落差。
