McKinsey 揭示：企業 AI 導入真正卡關的不是技術，而是「協作模式」。
多數企業在導入 AI 時，往往帶著一個不自覺的期待：「工具夠好，工作方式就會跟著改變。」但實際情況不一定如其所望。
即使部分工作已經能交由系統處理，資訊整理、初步分析或內容產出變得更快，決策流程、分工邏輯與組織運作方式，卻多半仍沿用原本的做法。這樣的落差，並非少數企業的個案，而是一種在不同產業反覆出現的現象。
McKinsey Global Institute 在《Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI》這份研究中，正是從這個角度出發，重新檢視 AI 為何難以真正改變工作的本質。
多數企業已經用上 AI，卻仍停留在局部改善
McKinsey Global Institute 的研究指出：
- 在美國現有的工作內容中，至少有 57% 的工作時間具備被自動化的潛力
- 能夠將這些改變擴大為整體生產力提升的企業，仍然不多
這組數據反映的，並不是技術成熟度不足，而是另一個更根本的問題：AI 被放進流程中，卻沒有進入工作的核心結構。
在多數組織裡，AI 用來加快單一步驟，卻很少伴隨流程重整或角色調整，結果自然難以產生結構性的改變。
（source: McKinsey Global Institute, Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI, 2025）
技能夥伴關係（Skill Partnerships）：重新理解人與系統的合作方式
為了突破上述瓶頸，McKinsey Global Institute 提出了「技能夥伴關係（Skill Partnerships）」這個概念。
這不只是學會使用新工具，而是建立一種人類、Agent 與機器人共同協作的工作模式。
在報告的定義中，這是一種介於「完全自動化」與「完全人工」之間的中間地帶：
- 機器（Agent / 機器人）成為隊友：不再只是被動工具，而是能自主規劃與執行多步驟任務的虛擬同事或實體協作者，負責例行性、大規模的資料處理或體力勞動。
- 人類角色轉向指導與判斷：人不再是操作每一個步驟，而是負責提問、驗證、做出關鍵判斷，並處理例外狀況。
這也意味著，未來的競爭力不再只看個人能做多少事，而是企業是否能設計出讓三種角色有效互補的工作流程。
技能不會消失，但使用方式正在改變
過去我們常討論「哪些職位會被取代」，但 McKinsey Global Institute 指出，真正的變化其實發生在技能層次。
研究發現：
- 在雇主所需的技能中，超過 70% 同時存在於可自動化與不可自動化的工作中
這代表，多數關鍵技能（如溝通、寫作、解決問題）並不會消失，但使用情境正在轉變。
例如：員工將花更少時間在基礎研究或撰寫初稿，而花更多時間在「如何向 AI 提問」與「如何解讀與驗證結果」
同時，新技能需求正在快速增加。
報告指出，對「AI 流利度（AI fluency）」也就是使用與管理 AI 工具的能力的需求，在過去兩年內成長了 7 倍，是目前成長最快的技能類型之一。
（source: McKinsey Global Institute, Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI, 2025）
真正的價值解鎖：重新設計「工作流程（Workflows）」
McKinsey Global Institute 在研究中特別強調，若要實現 AI 的經濟價值，不能只看個別任務，而必須回到「工作流程（workflows）」的層級。
報告預估：
- 到 2030 年，若企業能圍繞人機協作重新設計工作流程，美國可解鎖約 2.9 兆美元的經濟價值
反之，若企業仍以「職位」為單位導入 AI，而非回到流程層級重新思考分工，AI 的價值往往只停留在表層。
研究中也已出現具體案例：
- 銷售領域：由 Agent 負責篩選潛在客戶與初步聯繫，人類專注於建立關係，可帶來 7–12% 的營收成長。
- IT 現代化：Agent 負責評估與撰寫程式碼，人類轉向架構與決策規劃，可減少 約 50% 的人工工時
機器人走出工廠，與人類、Agent 組成「三方協作」
談到實體自動化系統，McKinsey Global Institute 指出新一代 AI 驅動的機器人已能處理「非結構化環境」。
未來的工作場景將出現七種不同的原型。其中最值得注意的是 「人類—Agent—機器人」 的混合協作模式，特別是在農業、運輸與物流領域：
- Agent 負責調度與資料分析
- 機器人負責實際執行
- 人類負責監督、例外處理與複雜決策
Aiworks 洞察：管理者的下一步，是成為「協調者」
從這份報告中可以清楚看見一個趨勢：AI 的能力成長速度，已經明顯快於企業重新調整工作方式的速度。
McKinsey Global Institute 特別指出，管理者的角色正在轉型 —— 從單純監督人員，轉為「協調者（orchestrator）」負責指揮一個由人類、AI Agent 與實體機器人組成的混合團隊，判斷什麼時候該讓系統介入，什麼時候必須由人接手，並確保產出品質與風險可控。
從 Aiworks 陪伴企業導入 AI 與自動化的實務經驗來看，成效差距往往出現在同一個關鍵點：企業是否有能力把工作拆解為清楚的任務，並定義人與系統各自負責的範圍。
當 AI 只是用來加快個別步驟，它的影響自然有限，但當企業開始以「技能夥伴關係」為核心重新設計工作流程，AI 才會真正成為組織的一部分，而不只是附加在流程外的工具。
AI is expanding the productivity frontier. Realizing its benefits requires new skills and rethinking how people work together with intelligent machines.
（AI 正在拓展生產力的邊界。實現這些效益需要具備全新技能。人們必須重新思考與智慧機器的協作方式。）
– Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI, McKinsey Global Institute
參考來源：Agents, Robots, and Us: Skill Partnerships in the Age of AI, McKinsey Global Institute, 2025
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