許多企業在AI技術上投入數百萬美元，卻未能實現預期回報 —— 問題並非出在技術故障，而是因為它們將傳統變革管理方法，應用於一種本質上截然不同的轉型模式。

Prosci AI研究揭示的變革真相

Prosci近期針對各組織層級的 1107 名專業人士開展研究，揭示了企業在AI應用過程中面臨的挑戰規模。數據令人矚目：

AI應用的人力挑戰 vs 技術挑戰占比

• 人類與技術挑戰——用戶熟練度成為主要挑戰，占所有報告的AI實施困難的38%。這主要分為學習曲線挑戰（22%）、即時工程困難（11%）和培訓不足（6%）。技術實施問題僅占16%。這標誌著與傳統技術推廣的根本轉變，傳統技術挑戰往往主導一切。
• 信任差距是可衡量的——研究揭示了各組織層面間存在顯著的信任差距。一線員工對AI的信任度較低（-2到+2尺度為+0.33），而高管的信任度顯著更高（+1.09）。
• 領導力支持推動成功——AI實施“非常順暢”的組織展現出截然不同的領導特徵。與陷入困境的組織相比，他們表現出強烈的領導支持（+1.65）。

這與傳統技術推廣形成了根本性差異 —— 在傳統模式中，技術挑戰往往佔據主導地位。

AI驅動型變革的 8 大核心差異

過去六個月，我們在北美各行業舉辦了多場AI應用研討會，彙聚了數百名變革實踐者。通過對這些組織內部專家的投票資料和回饋分析，總結出AI轉型與傳統變革舉措的 8 個顯著差異：

1.“永無止境的第二階段” 挑戰

傳統變革管理遵循階段明確、終點清晰的模式，而AI應用徹底打破了這一框架。正如一位研討會參與者所說：“AI發展速度太快 —— 我們一直在追逐什麼？” 另一位參與者則將其描述為 “永無止境的第二階段”。

AI技術反覆運算迅速、新功能持續湧現，企業必須即時調整實施策略。因此，變革管理計畫需要具備靈活性和敏捷性，而非一次性交付。鞏固階段不再是一個有限目標，而是持續保持就緒狀態的動態過程。

成功的實踐者會制定適應性強、模組化的變革計畫，並指導專案支持者在更長、更不可預測的週期內持續關注變革進展。



2.安全擔憂重塑風險管理模式

AI帶來了傳統變革管理中罕見的高風險。研討會參與者提到，“安全擔憂程度顯著提升”，“個人責任和風險緩解變得更為重要”。

AI系統可能會無意中洩露敏感性資料、生成不準確資訊或製造新的漏洞。在醫療、金融、法律等敏感領域，這些後果可能極為嚴重。

這就要求風險管理必須直接融入每一項變革管理活動：認知構建活動需在推廣工具的同時，優先強調負責任的使用行為；培訓專案應將安全相關內容貫穿始終，而非事後補充。



3.倫理與治理成為核心議題

與傳統技術實施不同，AI決策可能會固化偏見、生成虛假資訊，或以不易察覺的方式影響人們的生活。研討會參與者一致將 “倫理與負責任使用” 及 “倫理與偏見問題” 列為核心挑戰。

認知構建過程必須明確納入倫理考量，而不僅僅是業務流程變更。領導層聯盟需要以身作則，通過可見的倫理行為為組織定下基調。

具有前瞻性的實踐者正在建立透明的回饋管道，以便及早發現並糾正倫理風險，並將政策更新直接融入知識構建活動中。

4.學習模式轉向個性化

傳統培訓方法已無法滿足AI應用需求。這項技術要求通過個性化、自主導向的學習來構建足夠的知識素養。正如一位元專家所說，企業需要 “培養員工的核心能力，以確保其具備適應持續學習的韌性和靈活性”。

AI工具在不同角色、部門和個人中的應用場景各不相同：行銷專員可能用它創作內容，而財務分析師則借助它進行資料分析。通用型培訓專案無法有效滿足這種多樣化需求。

成功的實踐者會提供多路徑學習體驗：AI學院、同行學習網路以及資源中心，讓員工能夠根據自身具體需求獲取學習支持。

5.規模與複雜性要求企業級思維

AI實施往往同時影響多個部門，且無明確邊界。研討會參與者描述道，“其規模之大 —— 變革、速度等各個方面”，“AI的潛力似乎沒有上限”。

傳統基於專案的變革管理方法難以應對如此廣泛的範圍。AI應用需要企業級視角、更全面的相關方影響評估，以及由高層領導組成的支持聯盟。

這種複雜性不僅體現在技術層面，更存在於組織層面：AI實施會引發業務流程、決策框架和組織結構的連鎖變革。



6.應對未來狀態的不確定性

傳統變革管理擅長引導組織從明確的當前狀態邁向清晰闡述的未來狀態，而AI應用則對這一模式提出了挑戰。參與者提到，“未來狀態不明確”，且 “難以清晰界定未來狀態”。

AI功能反覆運算迅速，企業無法準確預測六個月後如何使用這項技術。解決方案並非等待確定性出現，而是讓員工具備自信應對不確定性的能力。

實踐者在溝通中會聚焦於進展節點而非最終目標，通過強化組織使命來穩定員工心態，即便具體策略在不斷調整。

7.新型阻力需要新型應對策略

AI引發的阻力與傳統流程層面的擔憂截然不同。研討會參與者表示，存在 “不同類型的新型阻力，更多基於恐懼，涉及風險、未知因素、相關性喪失和社會影響等方面”。

這種恐懼更深層、更具個人屬性：員工擔憂的不僅僅是學習新流程，更是在AI賦能的世界中自身的根本價值。

標準的阻力管理技術已不足以應對。實踐者需要解決情緒層面的驅動因素，而不僅僅是流程障礙。由於員工感知到的威脅帶有 “生存性質”，培養其參與變革的意願變得更加困難。

8.重塑角色與工作動態

AI對角色、職責和職場動態產生了重大影響。參與者提到，這對 “工作和角色的未來” 具有重要意義，且 “不同團隊的知識和能力水準存在差異”。

這不僅僅是學習新工具，更是對工作模式的根本性重新設計：AI改變了員工的時間分配方式、所需技能以及價值創造路徑。

實踐者正在構建未來狀態的角色圖譜，展示AI如何補充人類能力，並強化 “人機協作而非競爭” 的組織敘事。

預警信號與成功指標

我們的研究揭示了區分AI轉型成功與失敗的明確模式。實施 “極為順利” 的組織展現出以下顯著特徵：

成功指標

1. 實驗差距：實施順利的組織大力鼓勵嘗試新工具，而 “雖有進展但面臨挑戰” 的組織僅適度鼓勵，陷入困境的組織則實際阻礙嘗試新工具 —— 這是AI實施成功最強有力的預測因素之一；
2. 領導力與文化契合：成功的組織具備強烈的領導層支援，且組織文化積極支援AI驅動的變革；
3. 資料開放性平衡：實施順利的組織比陷入困境的組織展現出更高的資料開放性，這表明平衡安全性與可訪問性至關重要。

需警惕的預警信號

• 高管信心高漲但一線員工抵制變革；
• 將安全擔憂與變革管理割裂處理；
• 培訓方法未考慮AI在不同角色中的特定應用；
• 抑制實驗行為，而非培育安全的探索環境。

調整變革管理工具包

要實現AI應用成功，需要對傳統變革管理工具進行審慎調整。Prosci ADKAR 模型依然適用，但認知構建必須涵蓋倫理考量和持續學習的預期，而非僅關注業務流程變更。

溝通策略需聚焦進展節點而非最終目標，同時應對各層級間可量化的信任鴻溝。培訓方法必須從 “一刀切” 轉向個性化學習路徑，在培養技術能力的同時提升適應能力。

或許最關鍵的是，支援需求已從單個專案支持者擴展到高層領導聯盟 —— 他們能夠在更長、更不可預測的週期內持續關注變革，並示範符合倫理的AI使用行為。

為AI的持續演進做好準備

AI應用並非終點，而是組織能力建設的持續旅程。最成功的組織將AI變革管理視為核心競爭力，而非專案交付成果。

這意味著企業需要構建AI特定變革模式的內部專業知識，培養組織的持續適應能力，並打造擁抱而非抵制AI驅動型演進的文化。

AI應用的成功，更多取決於對變革中 “人” 的管理，而非技術的複雜程度。對於願意調整方法的變革實踐者而言，這既是重大挑戰，也是展現專業變革管理戰略價值的前所未有的機遇。

戰略性投入應用落地

AI應用不僅僅是技術實施 —— 更是員工工作方式、創新模式和價值交付方式的轉型。成功之路需要精心設計的策略，以調動員工積極性、協調領導層行動，並將AI融入工作流程。

與Prosci合作，您將獲得值得信賴的指導 —— 我們憑藉豐富的研究成果、成熟的方法論和專業經驗，有效管理AI應用中 “人” 的層面。借助Prosci的支援，您的組織不僅能充分發揮AI的潛力，還能構建應對未來變革所需的變革韌性。

與Prosci攜手，釋放AI舉措的全部價值 —— 在AI驅動的未來中穩固競爭優勢。