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生成式 AI 工具在企業端大舉導入，但多家英國公司發現，全面開放未必帶來實質效益。部分 CEO 改採「高績效員工優先」與量化驗證策略，揭露生產力、裁員壓力與職涯重塑的矛盾現實。
生成式 AI 席捲全球職場，從金融到軟體業無不爭相導入，但在華麗的效率宣傳背後，一場關於「誰配得上 AI 超能力」與「真正產出在哪裡」的內部攻防，正於英國企業悄悄展開。愈來愈多管理階層開始質疑：把 AI 發給所有員工，究竟是投資未來，還是放大低效與惰性？
總部位於倫敦的支付科技公司 Paysend CEO Ben Chisell 就是典型的「AI 懷疑派實用主義者」。他坦言對市場上圍繞 AI 的狂熱相當冷感，但同時也承認，公司在團隊規模不變之下，工程產出已提升約 25%。然而，他拒絕用「人人有獎」的方式推廣工具，而是只將 AI 授權交給表現最好的員工，並要求先證明自己能用出成果，才有資格持續使用。
在 Chisell 看來，AI 是一把雙面刃，交到錯的人手上，不僅不會提升產能，反而會放大懶散與錯誤判斷等壞習慣。他強調，企業不該被「害怕落後（FOMO）」牽著走，而應回到核心——先問清楚要解決的是什麼客戶問題，再決定是否導入工具。他甚至形容這種做法「一點都不華麗、不性感」，但卻是當下最關鍵的管理原則。
與 Paysend 的克制形成對比的是，多數大型機構仍採取「全面鋪開」策略。倫敦的 Lloyds Banking Group 就一次性導入了 40,000 份 Microsoft 365 Copilot 授權，且據稱有 97% 的持有員工曾實際使用。Newcastle 的軟體公司 Sage 則表示，其 AI 程式開發工具已節省了「數十萬個工時」；倫敦專業服務公司 Grant Thornton UK 更砸下 5 億英鎊投資 AI，並鼓勵全體員工使用 Anthropic 的 Claude。
然而，政府數據為這波 AI 狂潮潑下冷水。英國政府今年一月公布的研究指出，在已使用 AI 的企業中，約四分之三認為 AI 有助於提升員工生產力，但高達 77% 坦言公司營收並未因此成長。換句話說，時間似乎省下來了，卻尚未確定這些省下來的時間，真的被轉化為更高價值的產出。
同樣持審慎態度的，還包括英國企業軟體公司 Unily CEO Lokdeep Singh。他將 AI 形容為只應交到高績效員工手中的「超能力」，反對企業把它當成削減人力成本的藉口。他認為，AI 更應用來「擴大型團隊的企圖心」，而不是縮小團隊規模。不過，他也坦承，在當前宏觀經濟壓力下，許多產業確實正把 AI 視為裁員工具，現實情況很可能落在兩種極端之間。
在實務操作上，Paysend 更是把「量化驗證」寫進公司文化。新進員工可在入職的第一個月自由試用 AI 工具，但期滿必須具體說明：究竟用這些工具達成了什麼。Chisell 分享一個案例，一名新上任的 SEO 負責人原本向他要求使用 Claude，結果一個月後主動表示可以停用，因為實際有效的用途幾乎只剩下「加快撰寫簡報」。於是，這名員工反而建議團隊開發一個專門為內容簡報設計的客製化 agent，目前已著手進行。
另一家倫敦軟體公司 CoreView 起初則採取截然不同的路線。CEO Simon Azzopardi 回憶，公司一開始對 AI 採取「全面衝刺」策略，大規模讓工程師使用工具來比對系統事件與紀錄、撰寫技術文件，並加速新人上線。進一步地，開發團隊還開始「協調多個 AI agent」，讓它們分工進行前後端撰寫、品質測試與文件整理，許多原本需要數週的工作，現在幾天就能完成。
但 Azzopardi 也點出隱憂：當員工用 AI 生成大量超出自身專業範圍的成果時，很容易產生「好像變得很有效率」的錯覺，實際上卻未必真的有用。他警告，這種「虛假效率感」如果未被管理階層識破，反而可能拖累產品品質與決策準確度。不過，在具體商業成效上，CoreView 在替英國國民保健署（NHS）大型客戶導入系統時，只新增了一名工程師，就能一邊完成新專案、一邊維持其他既有專案進度，公司甚至持續擴編人力，而非藉 AI 裁員。
隨著 AI 接手更多既有職務內容，員工未來何去何從成為另一個敏感問題。Chisell 認為，真正能在新時代存活甚至壯大的公司，會選擇協助員工轉換角色，而不是在業務被自動化後立即替換掉人。他以客服人員為例指出，這些員工長期處理複雜客訴與問題排解，本身就累積了跨部門極具價值的能力，如果能轉往產品改進、流程設計等工作，對企業反而是加乘效果。
更重要的是，他提醒，科技再進步，也不應取代「人應負的責任」。他強調，「有人在 loop 裡」不應只是把人抄送(CC)在流程上，而是要真正賦予其決策與結果的「所有權」。換句話說，AI 可以協助執行、加速分析、生成內容，但最後拍板、承擔後果的仍必須是人。
整體來看，英國企業對 AI 的態度呈現三股力量的拉扯：一是為了不被競爭對手淘汰而全面導入的「恐落後心理」；二是像 Paysend、Unily 這類重視質量與責任的精準投放學派；三則是 CoreView 這種在實驗中修正路線、嘗試在效率與風險之間找平衡的實務派。在營收成效尚未完全反映、員工角色仍在重塑的此刻，真正的關鍵問題恐怕是：企業究竟要把 AI 當成「減少人」的工具，還是「放大人」的槓桿？答案，將決定下一輪競爭誰能笑到最後。
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