L4 - 員工聽你怎麼說 AI，更看公司怎麼做
元旦後的開工大會上，總經理拿著麥克風說：「今年是我們的 AI 元年。AI 是來幫助大家的，不會取代任何人。我鼓勵大家大膽嘗試，犯錯也沒關係。」
同一週，人資發出一封內部信：部分職缺「暫緩招募，待 AI 導入後重新評估」。下一週，一位業務專員用 AI 做的報價單出了錯，被主管在部門會議上點名檢討。
員工的通訊群組裡，有人把三件事的截圖放在一起，只加了一句話：「懂了。」
年初是主管宣布新計畫的季節。對主管來說，這是設定方向的時刻；對員工來說，這是觀察「這次是不是來真的」的時刻。而員工判斷的依據，很少是宣示本身。
數據：只有 28% 看到言行一致
BCG 在 2026 年 6 月發表的「AI at Work」調查，訪問了十多個市場、近 12,000 位第一線員工、經理人與領導者。其中有兩個數字，特別值得準備在年初宣布 AI 計畫的主管看一看：
- 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。
同一份調查還發現，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。BCG 的結論是：策略清晰度比工具更重要。
一年前的 2025 年調查也有一個相關的發現：當員工感受到強力的主管支持，對生成式 AI 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。
把這些數字放在一起：主管的支持與清晰度，對員工的態度影響很大；但大多數員工沒有感受到清楚的方向，也沒有看到言行一致。
需要說明的是，這些是問卷自評，而且「說與做」這題的確切問法，需要對照 BCG 報告原文。BCG 本身也提供 AI 轉型顧問服務。
研究怎麼說：員工看的是「行為一致性」
這不是 AI 時代才有的問題。組織行為學者早就在研究「主管說的」與「主管做的」之間的落差。
Argyris 的「信奉理論」與「使用理論」。 組織學習研究的先驅 Chris Argyris 與 Donald Schön 在 1974 年指出，人與組織都有兩套理論：一套是「信奉理論」，也就是我們說自己相信的；另一套是「使用理論」，也就是從我們實際的行為可以推論出來的。兩者常常不一致，而當事人通常沒有察覺。開場的「犯錯也沒關係」是信奉理論；部門會議上的點名檢討，則是使用理論。
Simons 的「行為一致性」。 康乃爾大學的 Tony Simons 在 2002 年提出「行為一致性」（behavioral integrity）的概念：員工所感知到的，主管言語與行為之間的吻合程度。他強調，重點是「感知到的」一致，而不是主管自己認為的一致。後續研究也發現，員工感知到的行為一致性，和對主管的信任與承諾有關。
兩個概念加在一起，說明了為什麼開場的「懂了」會如此有力：員工不是在聽宣示，而是在對照宣示與行動。 而且只要一個行動和宣示矛盾，就足以讓他們做出結論。
AI 轉型中最常見的四種言行落差
在我陪伴企業的經驗中，年初的 AI 宣示最容易在以下四個地方出現落差：
這四種落差有一個共同點：宣示是對人的承諾，而行動是制度的預設。 招募、考核、時間分配與績效指標，都是既有的制度；如果制度沒有跟著調整，它們就會照舊運作，而員工看到的，正是這些制度。
這也是為什麼很多主管覺得自己「很誠懇」，員工卻覺得「又來了」。主管說的是真心話，只是他沒有檢查過，組織的其他部分會不會說出另一套話。
為什麼主管容易說得比做得多？
從心理動力的角度，我想提出一個解讀（這是作者的觀點，而非上述研究的發現）。
年初的宣示，不只是在對員工說話，也是在對主管自己說話。AI 的未來充滿不確定，主管自己也不確定哪些角色會變、哪些專案會成功。「不會取代任何人」「犯錯沒關係」這類說法，一方面是想安撫員工，一方面也在安撫自己。願景在這裡的功能，是暫時把不確定放到一邊。
問題是，員工對「太好的話」往往特別敏感。當宣示聽起來太確定，而現實顯然充滿不確定，員工會開始尋找「真正的訊息」。而它們往往藏在招募、考核與預算裡。我在〈主管都在用 AI，第一線為什麼還沒跟上？〉中用 Karl Weick 的「意義建構」說明過：在不確定中，員工會以周遭的線索來理解「現在發生了什麼」。宣示越美好，矛盾的線索就越刺眼。
所以，可信度的來源，反而是誠實地承認不確定。一位願意說「這部分我還不知道」的主管，往往比一位什麼都保證的主管更值得信任。
怎麼做：宣布之前的三件事
（一）只承諾做得到的，用誠實版取代完美版。 「AI 不會取代任何人」是一個很難做到的承諾。與其給一個完美但無法兼現的保證，不如給一個誠實而可以做到的承諾，例如：「我們還不知道每個角色會怎麼變。但我們承諾：任何角色的改變，會在三個月前告知當事人，並提供學習與轉調的支持。」這句話聽起來沒那麼鼓舞人心，但它經得起對照。
（二）把一個承諾，變成一個看得見的制度改變。 員工判斷「是不是來真的」，看的是制度。所以每一個宣示，都應該至少配一個制度動作：
- 如果說「鼓勵嘗試」，就把「實驗範圍內的錯誤不列入考核」寫進規範。
- 如果說「重視學習」，就在每週或每月保留固定的學習時間。
- 如果說「人才最重要」，就在 AI 專案的成果指標中，加入「員工學會了什麼、轉到哪裡」。
一個做得到的制度改變，比十句精彩的宣示更有說服力。
（三）主動揭露落差，並說明原因。 言行落差很難完全避免。重點是：落差發生時，由誰先說？如果主管先說「我知道我們說過鼓勵嘗試，但上週的檢討方式不對，我們會改」，可信度反而會上升；如果是員工在群組裡先拿截圖對照，可信度就很難挖回來了。
給人資與 OD 的提醒： 在主管宣布年度 AI 計畫之前，可以協助做一次「言行一致檢查」：把宣示中的每一個承諾列出來，對照招募、考核、預算與時間分配，檢查有沒有互相矛盾的地方。如果有，就在宣布前調整宣示或制度，而不是等員工發現。
結語
年初的宣示，員工很快就會忘記。他們記得的，是宣示之後的第一個行動。
AI 轉型中，主管的可信度不是由說得有多好決定，而是由說的與做的有多接近決定。少說一點、做到一點、誠實一點，往往比一場精彩的開工大會更能帶動人。
留給你的問題： 員工看你們的 AI 計畫時，會用哪一個「行動」來判斷是真是假？
延伸閱讀
- 〈主管都在用 AI，第一線為什麼還沒跟上？〉
- 〈62% 的員工覺得，主管低估了他們的不安〉
- 〈別讓 AI 轉型只剩試點：主管必須完成的三個思維翻轉〉
- 〈同樣的 AI 沙盒，一家 141 個方案，一家只有 3 個〉
參考文獻
- Beauchene, V., Duranton, S., Martin, D., Lyon, V., & Walters, J. (2026, June). AI at Work: Strategy Matters More Than Tools. Boston Consulting Group.
- Beauchene, V., Duranton, S., Kalra, N., & Martin, D. (2025, June). AI at Work: Momentum Builds, but Gaps Remain. Boston Consulting Group.
- Argyris, C., & Schön, D. A. (1974). Theory in Practice: Increasing Professional Effectiveness. San Francisco: Jossey-Bass.
- Simons, T. (2002). Behavioral integrity: The perceived alignment between managers' words and deeds as a research focus. Organization Science, 13(1), 18–35.
- Weick, K. E. (1995). Sensemaking in Organizations. Thousand Oaks, CA: Sage.
慧培國際相關服務： 經營團隊共識營、主管教練
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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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