「CEO 最重要的能力之一，就是承認自己錯了」多鄰國執行長為何撤回「AI 納入 KPI」政策？- 來自經理人
「你們是希望我們真的把工作做好，還是只是想看到我們在用 AI？」
當你的員工對著管理層問出這句話時，身為主管或老闆的你，會作何感想？導入 AI 已成為各大企業不敢落後的「軍備競賽」。從產出文案、自動寫程式到數據分析，許多公司不僅買了工具，更直接將「AI 工具的使用頻率」納入員工的績效考核（KPI）中。全球語言學習平台龍頭多鄰國（Duolingo）在去年也做了完全一樣的決定：大舉宣佈轉型為「AI 優先」公司，並以考核來逼迫員工擁抱 AI。
然而，大約一年後的現在，執行長路易斯．馮．安（Luis von Ahn）卻公開承認錯誤，並正式撤回了這項政策。
企業瘋狂把 AI 納入 KPI 已經是現在進行式，多鄰國為何反其道而行？這場價值數億美元的「轉型陣痛」，能給同樣陷入技術焦慮的台灣企業帶來什麼啟發？
為了 AI 而 AI：被低估的「隱藏修復成本」
多鄰國的政策一推出，立刻在內部引發反彈。員工困惑於公司的衡量標準：強迫推行反而讓 AI 被硬塞進不適合的場景，不僅沒有加速，反而干擾了原本順暢的工作流程。
這其實點出了一個企業常見的隱含假設：我們往往把「手段（使用 AI）」誤認成了「目的（提升產能）」。
當主管強制要求使用 AI 時，或許忽略了一項殘酷的事實——AI 生成的內容，往往不如想像中完美。馮．安坦言，在處理複雜程式碼庫或生成需要幽默感的故事時，AI 的產出大約只有 30% 是達標的，剩下的 70% 仍需要人類員工進行嚴格的檢查與重寫。
這帶出了一個值得深思的問題：我們是不是低估了「修復 AI 錯誤的隱藏成本」？當人類花在指導、確認與除錯的時間，超過了 AI 初步生成所省下的時間，強迫推行只會產生負生產力。
面對員工的反彈，我們必須停下來追問：這些反彈，究竟是因為員工單純抗拒改變？如果沒有經歷陣痛的反彈，還能稱作是轉型嗎？還是說，一開始將「使用次數」訂為 KPI 的策略，根本就走錯了方向？
如果我們轉換視角，不把 AI 當成「即插即用的全能工具」，而是將它視為一位「需要適應期與在職訓練的實習生」，我們對待它的方式會不會完全不同？管理層該評估的，或許不是你「用了它幾次」，而是「你如何訓練並帶領它達成目標」。
打破技術壁壘：這才是 AI 真正的破壞力
雖然撤回了強制考核，多鄰國並沒有放棄 AI，反而迎來了另一種更純粹的創新。
他們近期推出大受歡迎的「西洋棋課程」（每日活躍用戶突破 700 萬），背後的開發者竟然是兩位「完全不懂軟體工程」、甚至「原本也不懂西洋棋」的員工。他們單憑 AI 寫作工具和程式助手（如 Cursor），在短短 6 個月內包辦了大綱設計、謎題訓練到行動端原型開發。
這打破了多數人的隱含假設：我們總以為 AI 是拿來讓「資深工程師寫程式變快」的。但實際上，AI 對企業最具破壞性的價值，在於「降低專業門檻，釋放跨界員工的創新動能」。
不過，讀到這裡，我們必須按下暫停鍵，做一個反事實的拆解思考。這份成功，真的全都是 AI 的功勞嗎？
西洋棋這個題目本身有明確的規則、封閉的狀態空間、以及網路上龐大的歷史資料庫——這恰好是 AI 目前最擅長處理的類型。這可能是原文尚未完全展開的盲點：如果今天這兩位員工挑戰的不是西洋棋，而是一個高度發散、充滿模糊地帶的全新產品線，單靠 AI 還能有這種奇效嗎？ 但這個案例依然提供了一個絕佳的實驗方向：如果我們有意識地將負責各自專案的員工打散，讓他們去接觸與自己原有專業相差甚遠的專案，並讓 AI 作為彌平專業落差的橋樑，會不會碰撞出意想不到的商業價值？
越過短期的財務陣痛，看見長線護城河
在推動 AI 轉型的過程中，馮．安做出了將高階 AI 語音功能下放到免費方案的決定。這個「把大招免費送」的策略，加上市場疑慮，曾讓多鄰國股價自高點重挫逼近 82%。
但在股價波動面前，馮．安更在意的是「日活躍用戶數」的持續增長。這背後揭示了 AI 時代的核心護城河：擁有龐大的「真實人類互動數據」，才是訓練強大學習模型的關鍵。長期的護城河價值，絕對遠勝過短期的財務獲利。
這引申出一個相當尖銳的問題：以我們企業現在的認知能力，去評估 AI 短期內帶來的成果，會不會顯得太過短視且不客觀？如果 AI 短期內看起來沒那麼厲害，但只要跨越了學習曲線，長期而言能帶來 100 倍以上的效益差距，我們的整體商業戰略該做出什麼樣的改變？
馮．安證明了，CEO 最重要的能力之一，就是承認自己錯了，並隨時準備根據前線的真實體感調整方向。
給台灣企業的 3 個靈魂拷問
多鄰國的案例告訴我們：工作產出的最終價值，獨立於你完成過程中所使用的工具。強迫員工把 AI 當成 KPI 來刷，只會製造焦慮與假象；打造一個容許試錯、讓大家自發在 Slack 上分享「AI 失敗與成功經驗」的學習氛圍，反而能長出真正的創新。
在決定將 AI 寫入下半年的績效考核表之前，身為管理者的你，或許可以先問自己以下三個問題：
- 如果 KPI 考核的不是「使用頻率」，而是要求員工「具體說明你如何用 AI 改變了原有的解題思路」，你的團隊表現會發生什麼變化？
- 如果我們產品線因為依賴 AI 生成而導致嚴重的品質錯誤，身為前線團隊的我們，有準備好一套不推卸給機器的說詞，來向客戶說明並解決問題嗎？
- 把焦點從「工具」移開，如果我們導入 AI 最終的戰略目標，是為了把每位員工都訓練成具備全局觀的「決策領導者」，那麼我們現在的培訓策略，還有哪裡需要砍掉重練？
AI 絕對會拿走一部分的工作，但別忘了，驅動企業前進的，永遠是那些懂得問出好問題的靈魂。
