R1-主管都在用 AI，第一線為什麼還沒跟上？
週一的主管會議上，AI 已經是固定話題。業務協理分享他怎麼用 AI 整理客戶拜訪紀錄，財務處長說月報初稿現在半小時就能完成。大家聊得很起勁。會議結束前，總經理說了一句：「我們要讓全公司都用起來。」
同一週，客服部的一位組長在巡視時發現，組員還在手動把客戶資料從一個系統複製到另一個系統。公司明明已經開通了 AI 工具。她問了幾個人，得到的答案大同小異：「不知道可以用在哪裡。」「怕用錯，出了問題要自己負責。」「主管也沒說要用。」
主管會議上的熱絡，和第一線的沉默，同時存在於同一家公司。這不是個案。兩年來的國際調查，清楚地畫出了這道落差，也提示了它的成因。
兩年的數據：從「不用」到「在用，但不知道為何而用」
BCG 每年針對全球上班族進行「AI at Work」調查。2025 年 6 月發表的第三次調查，涵蓋 11 個國家與地區、超過 10,600 位領導者、經理人與第一線白領員工。
結果很鮮明：超過四分之三的領導者與經理人每週多次使用生成式 AI，但第一線員工的常態使用率停在 51%。 BCG 把這個現象稱為「矽天花板」（silicon ceiling）。
同一份調查還有兩個和主管直接相關的發現：
- 主管支持的差距： 當員工感受到強力的主管支持，對生成式 AI 抱持正面態度的比例會從 15% 升到 55%；但只有大約四分之一的第一線員工說，他們得到了這樣的支持。
- 訓練的差距： 只有三分之一的員工覺得自己受過適當訓練。接受至少五小時訓練、而且有面對面訓練或教練的人，常態使用率明顯較高。
一年後，情況變了。但變的是表面。
2026 年 6 月的第四次調查，涵蓋十多個市場、近 12,000 位第一線員工、經理人與領導者。第一線每天或每週數次使用 AI 的比例升到 74%，比前一年增加 23 個百分點。從使用率看，天花板似乎被打破了。
但另一組數字顯示，問題只是換了形式：
- 只有三分之一的第一線員工認為，領導者關於 AI 的溝通是清楚的。
- 只有 28% 看到主管「說的」和公司「做的」之間有強連結。
- 66% 的第一線員工表示，對於 AI 省下來的時間該怎麼用，幾乎沒有得到引導。
BCG 的研究者還觀察到一個值得主管停下來想一想的現象：方向清楚但工具有限的員工，表現優於工具充足但沒有方向的員工。 他們的結論是，現在的主要挑戰，已經從技術轉到了組織與管理。
換句話說，第一線從「不用」走到了「在用」，但還沒有走到「知道為什麼用、用在哪裡」。矽天花板沒有消失，只是從「使用率」移到了「方向」。
需要說明的是，這是問卷調查，數字是受訪者的自評；2025 年的樣本以白領員工為主；兩年的樣本與題目也不完全相同。BCG 本身提供 AI 轉型顧問服務。這些數字適合用來看趨勢與落差，不適合當作精確的效果衡量。
為什麼卡在第一線？
把兩年的數據放在一起看，可以整理出三個原因。
一、方向不清。 主管說「大家要多用 AI」，但第一線需要知道的是更具體的事：在我的工作裡，哪一段可以用？用到什麼程度算是對的？對主管來說，AI 是一個策略；對第一線來說，它只是一個不知道從哪裡開始的工具。溝通清晰度只有三分之一，說明這個落差並沒有被補上。
二、支持不足。 主管自己會用，不代表會教。很多主管學 AI 的過程是私下完成的：在自己的電腦前、在下班後。第一線看不到主管怎麼用，也沒有人陪他們試。BCG 的數據顯示，有沒有主管支持，正面態度的比例差了四十個百分點。主管支持不是加分項，而是關鍵變數。
三、風險不對稱。 對第一線來說，用 AI 用錯了，可能被追究；用對了，不一定被看見；不用，則什麼事都不會發生。在這樣的計算下，觀望是最合理的選擇。主管的風險則不同：主管用 AI 會被視為進步，而且有更多空間試錯。同一個工具，在不同層級有完全不同的意義。
第一線在等什麼？從「意義建構」來看
組織學者 Karl Weick 提出「意義建構」（sensemaking）的概念：人在不確定的情境中，會透過周遭的線索與他人的言行，來理解「現在發生了什麼、我該怎麼做」。
新政策宣布之後，員工不會只讀公告。他們會觀察：主管自己怎麼做？誰因為這件事被稱讚、誰被責備？預算與時間有沒有跟著改？
從這個角度看，第一線的觀望不是抗拒，而是在收集線索。當主管在會議上大談 AI，卻從不在第一線面前示範；當公司鼓勵嘗試，但出錯時仍追究個人；當省下的時間沒有人說要怎麼用， 這些線索拼起來的訊息是：「這件事還不確定，先不要動。」BCG 調查中只有 28% 看到言行一致，正是線索互相矛盾的結果。
從心理動力的角度，我想再補充一個解讀（這是作者的觀點，而非調查的發現）：觀望也是一種自我保護。 AI 牽動的不只是做事方法，還有「我的工作會不會被取代」「我是不是跟不上」的焦慮。在方向不明的時候，不碰它，就不必面對這些問題。
所以，矽天花板不只是技能的落差，也是層級之間的一道心理邊界：上面的人把 AI 當成機會，下面的人把它當成風險。主管越是為 AI 興奮，如果沒有同時接住第一線的不安，這道邊界反而會越明顯。
怎麼做：打破天花板的三個動作
（一）把方向說成第一線聽得懂的工作情境。 與其說「全面導入 AI」，不如和每個團隊一起列出三個具體的工作情境，例如「客訴回覆的初稿」「月底對帳的資料整理」「會議紀錄的重點摘要」。同時說清楚標準：AI 的產出由誰檢查、檢查到什麼程度、哪些資料不能放進去。方向越具體，第一線越容易開始。
（二）主管示範，而且陪練。 讓第一線看到主管怎麼用、在哪裡卡住、怎麼修正。主管不必是高手，反而是「我也在學」的示範，最能降低第一線的門檻。BCG 2025 年的數據也顯示，至少五小時的訓練、搭配面對面的指導與教練，和更高的使用率有關。與其辦一場大型講座，不如讓每位主管帶著自己的團隊，用真實的工作做幾次練習。
（三）劃出允許試錯的範圍，讓好的用法被看見。 明確告訴團隊：哪些任務可以放心實驗，出錯不追究個人；哪些任務仍然需要人工把關。同時讓好的用法被看見，例如在週會上分享一個「這週用 AI 做得更好」的例子。這是在修正前面說的「風險不對稱」：讓用對了有收穫，用錯了不至於受罰。
給人資與 OD 的提醒： 可以把這三件事放進主管培訓與績效對話。問主管三個問題：你和團隊討論過具體的使用情境嗎？你安排過陪練嗎？你的團隊知道試錯的範圍嗎？比起追蹤使用率，這三個問題更能看出天花板在哪裡。
結語
兩年的數據顯示，第一線的使用率已經上來了，但方向還沒有跟上。工具可以一夕之間開通給所有人，方向卻得靠主管一層一層說清楚、做出來。
矽天花板從來就不只是技術的天花板。它是主管的言行、支持與制度共同形成的一道邊界。打破它的，往往不是更好的工具，而是更清楚的方向，以及一位願意陪著練習的主管。
留給你的問題： 你的團隊知道「公司希望他們用 AI 做什麼」嗎？如果現在去問他們，答案會和你的一樣嗎？
延伸閱讀
參考文獻
- Beauchene, V., Duranton, S., Kalra, N., & Martin, D. (2025, June). AI at Work: Momentum Builds, but Gaps Remain. Boston Consulting Group.
- Beauchene, V., Duranton, S., Martin, D., Lyon, V., & Walters, J. (2026, June). AI at Work: Strategy Matters More Than Tools. Boston Consulting Group.
- Weick, K. E. (1995). Sensemaking in Organizations. Thousand Oaks, CA: Sage.
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作者
Edward Cheng 鄭博文
慧培國際管理顧問公司台灣區人才發展總監 / 企業教練/策略引導師
台灣人，具多個行業的豐富人力資源管理經驗， 清大教育與心理諮商學系碩士，現職清大教育與心理諮商學系團體動力講師與慧培國際台灣區人才發展總監。
Edward 過去有將近18年的HR主管經驗，有2/3的時間是跟企業的CEO一起工作，能夠從企業經營的高度來規劃組織的人才發展。協助主管不只是知道還要能夠做到，從系統性的角度完整的規劃與提升主管的關鍵能力以帶來組織的成效。
Edward 擅長於 願景策略會議引導(Vision and Strategies Workshop) 、商業模式引導 (Business Model Workshop)、團隊教練 (Group Coaching)、高管教練(Coaching) 以及教練領導力（Coaching Leadership)。
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