AI 無法自動化的技能：IBM 全球調查將批判性思考推向 AI 時代人才策略的核心

過去兩年，企業內部關於 AI 的討論幾乎被導入曲線、token 成本與 Agent 部署所占據。2026 年 9 月 21 日，IBM 商業價值研究院（Institute for Business Value）把這場對話拉回到一個更難用錢買到的東西上：人如何思考。這項與 Oxford Economics 合作、橫跨 21 個地區與 23 個產業的全球人資長（CHRO）研究，調查了 1,500 位人資長與 28 個國家共 8,800 名全職員工，其核心發現對生產力敘事是一次不舒服的顛覆：AI 時代最不可或缺的職場技能，不是提示工程，也不是 AI 素養，而是監督、驗證並推翻機器輸出的判斷力。

研究發現了什麼

頭條數字相當震撼。71% 的 CHRO 認為「監督、驗證與推翻 AI 輸出」的能力是員工最關鍵的技能——但只有 29% 的員工認為判斷力重要。這 42 個百分點的落差，正是這份研究最深的斷層線：高層認為重要的事，基層並不買單。

與此同時，60% 的員工擔心 AI 正在侵蝕自己的技能，其中最常被點名衰退的正是批判性思考。這不是杞人憂天：在擔心技能退化的員工中，四分之三表示 AI「已經」開始侵蝕他們的某些技能。而且這份焦慮是雙向的——技能退化同樣位列 CHRO 最擔心的議題，有 46% 的受訪者提及。

IBM 將解方包裝成「思考型組織」（Thinking Organization）的概念：重新設計工作流程、決策權與人才職能，讓人與機器的分工明確。回報是可以量化的——清楚定義哪些流程由人類主導、哪些由 AI 協助、哪些由 AI 執行的組織，風險降低了 18%、品質提升了 20%。換句話說，設計勝過部署數量。正如研究自己下的註腳：思考型組織不一定是 AI 用最多的那一家。

問責的缺口

報告裡還藏著今年最發人深省的數據之一：43% 的員工表示，當 AI 出錯時，扛責任的是他們自己。不是賣模型的廠商，也不是下令導入的主管，而是操作它的那一個人。與此呼應，41% 的 CHRO 承認員工可能不敢挑戰或推翻 AI 的輸出，36% 的 CHRO 認為問責不清實際上阻礙了 AI 部署。

決策權的結構設計被證明具有決定性影響。在 CHRO 至少共同負責「哪些決策保留由人類主導」的組織中，76% 的員工敢於質疑或推翻 AI 的建議；而在 HR 只是諮詢角色的組織，這個數字驟降至 43%。信心也呈現同樣的規律：當判斷力被內建到工作方式中，62% 的 CHRO 回報員工對 AI 決策的信心上升；反之，57% 回報信心「下降」。對 AI 的信任原來是組織設計的結果，而不是模型的能力。

看不見的工作

這份研究也點出一個幾乎不會出現在任何儀表板上的成本：80% 的 CHRO 認為 AI 會創造「看不見的工作」——驗證建議、修正錯誤、補充背景資訊、處理例外狀況——而 42% 的員工說 AI 增加了自己的工作量，或者這些工作根本不被承認。生產力提升是真的，但隱形成本也是真的：總有人在檢查機器，卻常常沒有人檢查那個檢查機器的人。

治理層面同樣值得警惕。將近半數（46%）的組織在制定 AI 策略時沒有讓 CHRO 參與——考慮到 AI 策略本質上已經大幅等同於人力策略，這個遺漏相當刺眼。只有 28% 的 CHRO 表示與 IT 部門有共同路線圖並維持固定的協作節奏，73% 的 CHRO 說他們難以在 C-suite 之間持續協調。HR 自己也不遑多讓：72% 的組織在 HR 功能內對 AI 的使用極為有限甚至全無，CHRO 對自家團隊的 AI 素養（13%）、AI 績效衡量（16%）與變革管理能力（20%）評分都低得可憐。

為什麼重要

IBM 資深副總裁暨人資長 Nickle LaMoreaux 把結論濃縮成一句話：「AI 改變的不只是工作如何完成，還有人們能在哪裡創造最大價值。當 AI 接手更多例行性與流程性的任務，人類獨有的能力反而變得更重要。」

這份研究出現的時間點很關鍵——技能退化的辯論已經從學術猜想變成可感知的職場現實。微軟關於 AI 與批判性思考的內部研究也指向同一方向，而 IBM 收錄的高階主管引言更是一針見血。印度時報集團（Bennett Coleman & Co.）人資長 Amit Das 博士說得最狠：「沒有判斷力的熟練，只會讓組織更快犯錯。」

當然，反方論點也值得攤開：員工可能恰恰因為判斷力難以自我評估而低估它，而 CHRO 也有立場把自己領導的功能抬高。一份衡量「感知」的調查，並不等於對認知能力實際衰退的縱貫性測量。但 28 國 8,800 名工作者的樣本規模，讓「感知」本身就成了新聞：當五分之三的員工相信自己每天使用的工具正在侵蝕他們的思考，這種信念就會改變行為——影響導入意願、影響士氣，也影響模型出錯時有沒有人敢開口。

對企業來說，可行的結論是結構性的，而不是技術性的：明确定義哪些決策保留人類主導；給員工推翻 AI 的實質權限而非名義授權；承認那些看不見的驗證工作；在 AI 策略成形之前就讓 HR 上桌，而不是事後補簽；並且把批判性思考當成基礎建設來投資——因為做到的組織，繳出亮眼商業指標的機率幾乎是兩倍。

這場 AI 競賽至今大多在晶片、參數量與上下文視窗之間進行。IBM 的研究提醒我們：終點線其實穿越過組織圖——而最難規模化的能力，也許是那句「模型錯了」說不說得出口。