麻省理工學院(MIT)所屬的NANDA 計畫新近發布研究報告指出，生成式AI雖對勞動力產生影響，但成功採用AI工具的公司，並未發生大規模裁員，而是有效縮減外包服務支出，並略為限縮招募模式。

       NANDA對52位企業利害關係人進行結構化訪談，系統性分析300份以上的公開案例，並對153位領導者進行調查。報告指出，雖然多數企業已探索或測試通用式的大型語言模型(LLM)工具，但主要限於個人生產力提升；而針對特定任務或嵌入式的企業級系統，僅6成組織評估，20%進入測試，僅5%成功投入生產，產生效益。

僅5%AI專案帶來實質收益

       8個主要產業中，僅2產業因生成式AI而顯示出有意義的結構性變化（營收、市占率波動、商業模式），評分排序為：科技業3.5、媒體與電信業2分，專業服務業1.5（不同權重方案變化大）；消費與零售、金融服務、先進產業、醫療保健與製藥0.5分；能源與材料產業幾乎未採用。

       調查顯示，AI工具成功投入生產的企業，最顯著的效益來自後臺系統自動化降低成本，而非管理階層偏好投入的銷售與行銷。成效良好的組織在前臺方面加快40%的潛在客戶資格審核速度；透過AI 驅動的追蹤和訊息傳遞，提高 10%的客戶留存率。

       在後臺效益方面，AI工具取代業務流程外包(BPO)，每年在客戶服務和文件處理上節省2百萬到千萬美元；代理商支出減少30%（外部創意與內容支出）；金融服務風險檢查方面，每年的風險管理外包費用節省百萬美元。

       NANDA的調查也指出與另一項常見迷思不同的結果，企業採用生成式AI導致的裁員有限，且僅限於已經受到AI顯著影響的產業。雖未透露因AI造成的裁員規模，但成功部署AI工具的公司中，客戶支援營運和行政處理工作減少5-20%。醫療保健、能源、先進產業，大多數高階主管未來5年內未規劃減少招募人力；但科技和媒體業逾 8成高階主管預計2年內減少聘僱。

有效縮減外包支出 內部人力僅略減

       雖然對於招募規模沒有共識，但多數的高階主管都強調將AI素養視為基本能力。另外根據MIT的冰山計畫(Project Iceberg)分析，目前的自動化潛能占美國勞動價值的2.27%，而潛在的自動化曝險為2.3兆的勞動價值，影響約3千9百萬個職位。

       若AI系統發展出持久記憶、持續學習和自主工具整合能力，潛在曝險可能落實。但報告分析，AI實現情境適應和自主操作能力之前，勞動力轉型會漸進發生，主要針對外部成本最佳化，而非內部重組。

【資訊來源: 外籍勞工通訊社】