2026 年，國際研究想告訴主管的五件事從 MIT 到 BCG、Mercer、Deloitte：今年最重要的組織訊號

2026-10-25

年底的經營會議前，總經理交給人資長一個任務：「今年大家都在轉各種 AI 報告，MIT 的、BCG 的、Deloitte 的。你幫我整理成一頁，告訴我們明年該注意什麼。」

人資長花了兩個週末讀報告。她發現一件有趣的事：這些報告的數字很難比較，樣本不同、問法不同，有些甚至互相矛盾；但只要把它們放在一起，就會看到幾個反覆出現的訊號。而這些訊號，幾乎都不是關於技術的。

她在那一頁的最上方寫了一句話：「今年的報告不是在告訴我們 AI 有多強，而是在告訴我們，組織有多慢。」

這一年，「組織的另一半」專欄讀了不少報告與研究。年底我們也做一次同樣的整理：把一年的國際研究放在一起，可以看到五個共同的訊號，而且都指向同一個地方：組織的另一半。

訊號一：瓶頸在組織，不在技術

證據。 今年最常被引用的數字，恐怕是 MIT Media Lab NANDA 計畫的「95%」：研究者回顧了 300 多個公開的 AI 專案、進行 52 場訪談並收集 153 份高階主管問卷，結論是 95% 的組織還沒有從生成式 AI 得到可衡量的回報。報告認為主要原因是「學習落差」：系統不會記住回饋、不會適應情境，而工作流程也沒有跟著改變。MIT CISR 的 Woerner 與 Weill 等人則發現，在 AI 成熟度的四個階段中，前兩個階段的企業財務表現低於產業平均，而從第二階段走到第三階段，是財務影響最大的一步。Capgemini 調查了 1,500 位大型企業主管，70% 預期 AI 代理會需要組織重組。Deloitte 芬蘭的新聞稿也引述，只專注在技術的組織，獲得 AI 投資回報的可能性低 1.6 倍。

意涵。 NANDA 的方法受到不少質疑，「95%」不應該被當成精確的失敗率。但不同來源都指向同一個方向：決定 AI 能不能帶來回報的，常常不是模型夠不夠好，而是工作有沒有重新設計、人有沒有跟上、決策權有沒有重新分配。

訊號二：人機團隊已經來了，治理沒有跟上

證據。 BCG《2026 年 AI at Work》（超過 11,700 位受訪者）指出，已經把 AI 代理整合進工作流程的組織，比 2025 年增加了一倍以上，從約 13% 增加到約 30%。但同一份調查也發現，50% 的受訪者表示公司對於怎麼管理人與 AI 混合的團隊，沒有清楚的指引；報告的說法是，治理「仍然遠遠落後於技術」。BCG 與 MIT《史隆管理評論》對 2,102 位主管的研究則顯示，76% 認為代理式 AI 更像同事而不是工具，但很多企業在「沒有清楚的決策權與團隊設計規則」的情況下，就開始與代理一起工作。

意涵。 「人與 AI 一起工作」已經不是未來的想像，而是一部分團隊的日常。但問責、授權、交接的規則，大多還沒有寫下來。當「誰該為代理的錯誤負責」沒有答案，答案就會在第一次出事的時候被臨時決定。

專欄內的相關文章： 〈AI 是工具還是同事？〉〈責任不能外包給演算法〉〈拆掉組織圖之後，邊界去了哪裡？〉。

訊號三：主管的角色正在重寫

證據。 在 BCG 與 MIT《史隆管理評論》的研究中，代理式 AI 使用程度高的組織裡，45% 預期中階管理的層級會減少。Gartner 在 2024 年 10 月的年度預測中指出，到 2026 年，20% 的組織會用 AI 讓組織結構扁平化，減少超過一半的中階管理職位。BCG 2026 年的調查則從另一端看：47% 的受訪者表示自己的角色已經轉向「管理與指揮 AI」，而領導者是心智負荷增加最多的一群（48%）。

意涵。 主管的工作正從「分派與追蹤」，轉向「設計、編排與判斷」。層級可能變少，但留下來的主管要帶的，往往反而更多。而且「管理」這件事本身也在下放：當每個員工都要帶自己的代理，設定目標、授權、檢查與回饋，就成了每個人的基本功。要提醒的是，Gartner 是預測、BCG 與 MIT SMR 的 45% 是預期，都不是已經發生的事實。

訊號四：情緒與信任被低估了

證據。 Mercer《2026 全球人才趨勢》（近 12,000 位受訪者）發現，62% 的員工認為領導者低估了 AI 的情緒衝擊，而只有 19% 的人資主管把情緒衝擊納入導入策略；表示自己「狀態很好」的員工，從 2024 年的 66% 降到 44%。Capgemini 的調查則顯示，對「完全自主」的 AI 代理的信任，一年內從 43% 降到 27%。Deloitte 則從變革的角度說明：68% 的工作者表示，接連不斷的變革降低了他們的福祉。

意涵。 這些數字描繪的是一個「落差」：組織用專案計畫推動 AI，員工則用情緒在經歷 AI。信任的下滑也不一定是壞事，它可能代表人們從「想像」走到了「經驗」，開始看見 AI 的限制。真正的風險不在信任降低，而在組織沒有一個處理不安與懷疑的地方。

訊號五：人資被推到中心，但還沒站穩

證據。 Mercer 的調查中，82% 的高階主管認為，人資的未來是同時管理人才與數位代理。MIT CISR 在分析企業如何從 AI 成熟度第二階段走到第三階段時，指出四個關鍵挑戰，其中之一是「同步」：在重新設計工作的同時，建立已為 AI 做好準備的人、角色與團隊。但另一方面，媒體對 Mercer 報告的轉述也提到，只有 8% 的高階主管認為公司的人資「真正嵌入了策略」。

意涵。 人資正在被期待做一件過去沒有人負責的事：設計「工作」本身，包括哪些交給人、哪些交給代理、怎麼交接。這是一個機會，也是一個考驗。如果人資只是「導入 AI 工具」，就會錯過這個位置；如果人資能帶進工作設計、組織動力與公平的視角，就有可能真正走到轉型的中心。

專欄內的相關文章：〈人資的轉型時刻〉〈HR 與 IT 該合併嗎？〉〈「代理監督者」來了〉〈工作圖的下一步〉。

怎麼讀這些報告

這五個訊號來自很不同的研究，讀的時候有三件事要注意。

一、看樣本，也看誰在回答。 BCG 問的是員工與主管，Capgemini 問的是年營收超過十億美元企業的主管，NANDA 的問卷只有 153 份。同樣是「信任」或「準備度」，不同的人回答，意義就不同。所以本文沒有把不同報告的數字合併或直接比較。

二、看贊助者。 本文引用的顧問公司，大多也提供 AI 轉型的顧問服務。這不表示它們的數字不可信，但我們應該知道報告是在什麼脈絡下產生的。

三、分清楚預期與事實。 「45% 預期層級減少」與「層級已經減少了」是兩件事；「Gartner 預測」也不是研究發現。年底回頭看，有些預測會實現，有些不會。保留這個區分，是讀報告最重要的習慣。

心理動力的解讀：讀報告，也可能是一種逃避

以下是作者的觀點，而非上述研究的發現。

年底是報告最多的季節。讀報告讓人安心：我們知道趨勢、知道別人怎麼做、知道自己在哪個位置。但「知道」和「做」之間有一段距離，而這段距離常常是組織最不想面對的地方。

仔細看這五個訊號，它們有一個共同點：都需要組織改變自己，而不只是導入一個工具。重新設計工作、重新分配決策權、重新定義主管與人資的角色、處理人的情緒，這些都會動到權力、身分與安全感。所以，把報告整理成一頁簡報、在經營會議上討論「趨勢」，很容易變成一種替代行動的安慰：我們已經「掌握」了問題，就不必馬上面對它。

開場那位人資長寫的那句話「組織有多慢」，如果只是被放在簡報上，它也可能變成另一個被閱讀、被同意、然後被忘記的訊號。

怎麼做：把訊號變成問題

一、把五個訊號轉成五個問題。 與其在經營會議上報告「今年的趨勢」，不如問五個問題：我們的 AI 專案卡在技術還是組織？人與代理一起工作的規則寫下來了嗎？主管的角色有沒有重新定義？員工的不安有沒有地方可以說？「工作設計」由誰負責？每個問題都用公司自己的例子回答。

二、挑一個最明顯的訊號，訂一個明年的對應行動。 五個不必同時處理。選一個在自己公司最明顯的，訂一個具體、有負責人、有檢視時間的行動，例如「第一季完成三個部門的人與代理責任分工表」。

三、用自己的資料檢驗國際的數字。 國際報告是平均，你的公司不是平均。可以抽一個問題做內部的小調查，例如「公司對於怎麼和 AI 一起工作，有沒有清楚的指引？」，再跟 BCG 的 50% 比較。自己的數字，比任何國際報告都更有說服力。

給人資與 OD 的提醒： 年度趨勢簡報是人資進入策略討論的好機會，但不要只做「讀報告的人」。把訊號轉成問題、把問題帶進對話、把對話變成行動，這才是人資在 AI 轉型中最有價值的位置。

結語：2027 年值得觀察的三件事

把 2026 年的訊號往前推，有三個問題值得在 2027 年繼續觀察。

第一，扁平化的預測會不會實現？ Gartner 的 2026 年預測會在明年被檢驗。如果層級真的變少，留下來的主管如何被支持，會是新的問題。

第二，信任會不會回升？ 對自主代理的信任下滑，可能是「從想像到經驗」的必經之路。當治理與問責的規則更清楚，信任會不會在更實際的基礎上回來？

第三，誰會真正接下「工作設計」？ 人資、IT、營運，還是一個新的角色？這個問題的答案，可能會決定很多組織能不能從試點走到規模化。

今年的報告，讓我們看得更清楚。明年要看的，是組織有沒有因為看清楚而做得不一樣。

留給你的問題： 這五個訊號中，哪一個在你們公司最明顯？

延伸閱讀

本篇可作為「組織的另一半」專欄的年度索引，各訊號下的「專欄內的相關文章」即為延伸閱讀。

參考文獻

Boston Consulting Group. (2026, June). AI at work 2026 [Slideshow]. https://web-assets.bcg.com/e7/c7/00d913744cccb1e4f65bbf54fe86/ai-at-work-slideshow-june-2026.pdf（證據等級 B：顧問公司問卷調查）
Boston Consulting Group & MIT Sloan Management Review. (2025, November 18). Agentic AI blurs the line between tool and teammate [Press release]. https://www.bcg.com/press/18november2025-agentic-ai-blurs-line-tool-teammate（證據等級 B）
Capgemini Research Institute. (2025, July 16). Trust and human-AI collaboration set to define the next era of agentic AI [Press release]. https://www.capgemini.com/au-en/news/press-releases/trust-and-human-ai-collaboration-set-to-define-the-next-era-of-agentic-ai-unlocking-450-billion-opportunity-by-2028/（證據等級 B）
Deloitte Finland. (2026, April 21). Työntekijä kohtaa 15 muutosta vuoden aikana [Press release]. https://www.deloitte.com/fi/fi/about/press-room/tyontekija-kohtaa-15-muutosta-vuoden-aikana.html（證據等級 B）
Gartner. (2024, October). Gartner unveils top predictions for IT organizations and users in 2025 and beyond [Press release].（證據等級 D：預測）
Mercer. (2026, February 25). Mercer's Global Talent Trends 2026 report [Press release]. https://www.mercer.com/en-us/about/newsroom/mercer-s-global-talent-trends-2026-report/（證據等級 B）
MIT NANDA. (2025, July). The GenAI divide: State of AI in business 2025. 方法摘要見 Virtualization Review（2025 年 8 月 19 日）：https://virtualizationreview.com/articles/2025/08/19/mit-report-finds-most-ai-business-investments-fail-reveals-genai-divide.aspx（證據等級 C：方法有爭議的混合研究）
Woerner, S., Weill, P., Sebastian, I., & Káganer, E. (2025). 摘要見 MIT Sloan Ideas Made to Matter（2025 年 10 月 7 日）：https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-to-boost-your-organizations-ai-maturity-level（證據等級 B：企業調查與財務資料的相關分析）

【編注】大綱列的 PwC 未納入，因為未能確認具體數字。Capgemini 的「70%」是「預期 AI 代理需要組織重組」，而非「組織問題佔七成」。BCG 2026 的「13% 到 30%」是依簡報圖表判讀，圖表標籤不清，發布前請對照原始報告；「一倍以上」則是報告原文。BCG 與 MIT SMR 的 45% 僅指代理式 AI 使用程度高的組織。Mercer 的 8% 來自媒體轉述（見〈HR 與 IT 該合併嗎？〉編注）。Gartner 預測的新聞稿標題依作者記憶整理。依大綱提醒，各報告方法不同，本文未合併或直接比較數字。

慧培國際相關服務

經營團隊共識營 把年度趨勢轉成經營團隊自己的問題，從共同的看見走到共同的行動。

更多資訊請見慧培國際網站 whitespace-leadership.com。