当史丹佛预测成真，2026 年 AI 还值不值得投入？

人工智慧进入企业的速度，已远远超过多数管理阶层原先的心理準备。从最初的聊天机器人、资料整理，到如今能参与预测、排序、评分甚至建议决策的系统，AI 早已不只是辅助员工的效率工具，而是逐步渗透到企业的核心流程之中。

然而，在这波快速导入的背后，许多企业其实尚未真正回答一个根本问题：这些AI应用究竟是为了解决什么管理痛点，还是只是顺应潮流的技术堆叠。史丹佛大学人本人工智慧研究中心（Stanford University Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）近期提出的预测，正好为企业踩下一个必要的思考煞车。2026年将不再是AI比声量、拚亮点的一年，而是进入必须被验证、被评估、被追责的阶段。对企业而言，AI不再只是有没有使用这么简单，而是用得对不对、用得安不安全、用得值不值得长期放在核心流程中。

企业为何必须重新审视AI的使用方式

对企业来说，AI早已不只是IT部门的专案，而是牵动整体营运的管理议题。过去，只要系统能跑、模型能产出结果，往往就被视为导入成功，但这样的判断标準，在AI开始影响流程品质与决策结果后，显得过于粗糙。

当AI参与的是客服回应、供应链预测或风险排序时，错误的影响可能有限；但一旦AI被用来影响定价策略、人员配置或合规判断，其后果就不再只是效率问题，而可能直接转化为营运风险。

史丹佛的预测提醒企业，未来真正重要的，不是我们用了多少AI，而是我们是否清楚知道AI在流程中扮演的角色。若企业无法说明AI介入的範围、影响层级与决策逻辑，那么AI带来的便利，很可能只是暂时掩盖了管理盲点。

从流程辅助走向决策参与的治理挑战

许多企业在导入AI时，最初的设定是让AI成为辅助判断的工具，但随着模型準确率提升与使用频率增加，AI往往会被不自觉地赋予更高的决策权重。久而久之，原本只是参考的建议，可能演变为预设答案。

此时，治理问题便浮现：当AI与人类专业判断出现歧见时，企业是否有明确的处理原则？决策权究竟掌握在系统、使用者，还是管理阶层手中？如果这些问题没有事前设计清楚，一旦结果不如预期，责任便容易在部门与角色之间游移。

评估导向的AI使用模式，并不是要降低AI的角色，而是要求企业清楚界定哪些情境适合AI深度介入，哪些环节必须保留人工裁量。这种界线的划分，本身就是企业治理成熟度的重要指标。

风控与可验证性成为企业不可迴避的课题

企业面对AI的核心问题，将是有没有办法掌控得住。任何AI系统，只要参与实际运作，就必然存在错误与偏误的可能，真正的关键在于，企业是否能即时发现问题并採取行动。若AI的判断过程缺乏纪录、无法回溯，或没有清楚的人工介入门槛，一个小错误就可能被放大并长时间影响营运结果。

史丹佛所强调的评估阶段，其实是在提醒企业，未来衡量AI是否合格的标準，将包含可追溯性、可解释性与可修正性。企业若无法回答这个结果是怎么来的或出了问题要怎么停下来，那么即使短期内看似有效率，长期而言也可能成为风险累积的来源。

企业是否準备好承担AI带来的管理责任

当AI深入核心流程，企业同时也必须承担更清楚的对内与对外责任。

对内，管理阶层需要确保员工知道AI的角色与限制，而不是把系统视为不可质疑的权威；对外，企业也必须能向客户、合作伙伴甚至监管机构说明，AI如何影响决策与服务结果。

AI导入不只是技术专案，而是一项涉及组织文化的管理工程。企业是否鼓励员工对AI结果提出质疑？是否设有清楚的申诉或修正流程？这些制度设计，虽然可能降低短期效率，却能避免长期信任的流失。评估导向的AI，最终考验的不是模型能力，而是企业是否愿意为AI的使用结果负责。

AI是否值得用，取决于企业是否驾驭得了

史丹佛的预测并不是要企业对AI踩煞车，而是提醒企业调整使用AI的方式。2026年之后，AI不再只是象徵创新与前瞻的工具，真正的关键问题并非AI能做到多少，而是企业是否有能力驾驭AI。

能清楚界定流程、建立风控机制、承担决策责任的企业，才能让AI成为稳定可靠的伙伴；反之，若只是追求速度与声量，AI带来的，可能不只是效率提升，而是更难察觉的管理风险。

• Stanford AI Experts Predict What Will Happen in 2026

（首图来源：shutterstock）