AI賦能的是流程，剝奪的是控制權! 從Google前工程師 賈斯汀·波內爾特（Justin Poehnelt）被解雇事件來看看AI帶來組織的衝突與矛盾

公司引進AI工具的時候，你大概見過這種場景：不懂的人興奮地問「能不能幫我寫周報」，懂的人卻皺著眉頭說「這東西產的圖有版權問題」「這分析根本不了解我們產業」。

表面上看，這是態度問題——有人擁抱新事物，有人抗拒。但你仔細觀察會發現一個反常識的規律：抵觸最深的，往往不是最不懂的人，而是最懂的人。

不是他們固執，是他們失去的最多。

想想看，一個花了幾年摸透廣告管理後台每一個按鈕的操作人員，她知道哪種方式的搭配可以點擊率最高出價費用最低、哪種媒體容易可以將每個月需要花完的預算執行完畢、哪個時間段出價可能最划算——這些經驗是她的護城河。現在AI工具來了，說「你直接跟我說想要什麼結果就好，我幫你跑」。聽起來是效率提升，但對她來說，那條護城河的水正在慢慢消失。

這就像你花十年練成一手好劍法，結果對方不跟你比劍，直接調炮。

有業者在技術社區分享過一個真實案例：一家年營收五億的跨境電商，斥資兩百萬上AI運營Agent，結果運營團隊集體抵觸——故意餵錯誤的歷史數據、隱瞞業務規則、挑Agent的小問題放大上報。最終業務處理準確率只有71%，遠低於預期的95%。

你看，這些運營人員不是在抗拒「效率」，他們是在抗拒一件事：以前這套工具我最熟、我最懂要怎麼操控它，現在有了另一個東西要來替代我會的、我熟悉的。彼得·聖吉在《第五項修煉》裡有句大意——「人們從來不抗拒改變，他們抗拒的是被改變。」抗拒AI的人，是在抗拒自己的控制權被轉移出去。

賦能的盲區

但要說清楚這個結構問題到底是什麼，我們得拆開一個大家經常混著用的詞——「賦能」。

公司引進AI的時候，簡報上寫的都是「賦能員工」「賦能業務」「賦能流程」。聽起來很正面，像是在給你加裝備。但「賦能」這個詞有個盲區：它只描述了效率面，卻遮住了權力面。

以前你要完成一件事，需要打開App，找到按鈕，點進去，再填表，再確認。產品經理花很多年打磨的，就是這一路上的界面、入口、轉化、留存。每一個中間步驟都是一個控制點——誰控制入口，誰定義流程，誰決定用戶先看到什麼、後看到什麼，誰就掌握了用戶的行為路徑。

但AI Agent真正普及以後，它不一定走界面。它只要知道自己最終要達成什麼目標，就可以繞過網頁，直接調API。可以不看你的漂亮按鈕，直接問系統要結構化結果。

這就是這種工具真正敏感的地方。它不是讓Google Workspace多一種使用方式這麼簡單，它是在告訴用戶：你以後不一定要通過谷歌那些人類員工設計好的界面來使用產品了。最開始聽起來是效率問題，背後其實是控制權問題。

造橋人被解僱

谷歌工程師賈斯汀·波內爾特（Justin Poehnelt）的故事，就是這件事的示範。波內爾特在谷歌Workspace開發者關係團隊工作了近七年，日常職責就是幫開發者更好地使用谷歌產品。今年三月，他用MCP（Model Context Protocol）協議為AI Agent搭了一套工具，讓Agent可以直接操作Google Docs、Sheets、Drive、Gmail——繞過人工界面，直接拿數據。

結果呢？他被解僱了。時間線上，他被開除前兩天，谷歌在Cloud Next大會上官宣推出官方版同款工具——外界普遍認為這不是巧合。

外界嘩然，但如果你從控制權的角度看，這件事一點不意外。波內爾特做的那把「萬能鑰匙」，讓Agent繞過了產品經理精心設計的轉化路徑，直接拿結構化結果——產品經理花多年建構的控制點，一夜之間全成了擺設。谷歌作為平台，他們的商業模式是透過界面的設計來管理用戶行為、收集使用數據、維持廣告生態。有人幫外部Agent繞過這套機制，不管動機多好，本質上都是在動公司的根。

通路衝突是老戲新唱

但你可能會說：這不就是每次技術變革都會有的陣痛嗎？人們總是抗拒新東西，等習慣了就好了。

問題沒這麼簡單。因為AI衝擊的不只是效率，它衝擊的是組織裡通路的結構——而這件事，二十年前就上演過一次。

當年傳統公司的業務銷售要轉線上，常見的做法是從外部找人進公司，成立電子商務部門。聽起來很合理——線上是新通路，需要新人才。但結果往往是什麼？不是市場面的擴大，而是業務通路間的彼此跨界搶市場。線上團隊要在搜尋引擎買關鍵字，線下業務說「你把我的客戶搶走了」；線上做促銷活動，線下說「你在破壞我的價格體系」。最後不是兩個通路一起成長，而是兩個通路在公司內部開戰。

現在AI導入內部，同一出戲重演。

各部門各自引入AI工具，行銷用一個Agent做投放，客服用另一個Agent做回覆，營運又用第三個Agent做報表，還有人私下用ChatGPT處理客戶數據，IT部門根本不知道。表面看各司其職，但你仔細想：這些Agent各自調不同的數據源、各自輸出不同格式的結果、各自做「最優決策」——它們之間沒有協調機制，很快就會開始爭同一份客戶數據的解釋權、爭同一個業務問題的決策優先權。

你看，這跟二十年前通路搶市場的邏輯一模一樣。當年的電商部門和線下銷售爭的是客戶通路，今天的各個Agent爭的是數據通路和決策通路。形式變了，結構沒變。

真正該問的問題不是「怎麼讓員工不抗拒AI」，而是「怎麼避免AI重演通路衝突的老路」。因為抗拒只是症狀，通路衝突才是病根。

88%與7%之間卡在哪

那通路衝突這個病根，在數據上長什麼樣？

麥肯錫2025年全球調研給出一組很扎眼的數字：88%的組織已經在至少一個業務職能中常態化使用AI，但只有7%實現了全面規模化。更刺眼的是，僅39%的組織報告AI對企業級利潤產生了實際影響——也就是說，超過六成的組織在用AI，但感受不到它帶來的財務回報。

Gartner 2025年的預測更直接：40%的AI Agent項目將在上線後被取消。失敗的主因不是技術，是組織層面的適配失效。

88%在用，7%真正變了。剩下那一大批卡在哪？

卡在把AI當「舊流程上的補丁」。

這就像當年給傳統銷售團隊加一個電商通路——你不是在擴大市場，你是在舊結構上貼一塊新皮。線下團隊的客戶關係、提成機制、考核指標全都沒動，你只是多了一群人用另一種方式搶同一塊餅。AI也一樣——你把Agent塞進舊的組織架構裡，通路衝突、控制權爭奪、流程斷點全都還在，Agent只是讓這些問題爆發得更快。

技術圈最近有個概念叫「Loop Engineering」，說的就是這件事：AI讓個人更快了，但組織交付反而更不穩定。更多程式碼帶來更重的審查壓力，更強的Agent暴露更混亂的流程。個體效率的提升，被組織摩擦吃掉了。

所以這些企業不是卡在技術上，是卡在組織沒有重新分配控制權。AI改變了流程，但組織的權力結構、通路設計、決策機制全都還是舊的。你把新工具塞進舊結構，它當然跑不起來。

經驗沒有失效，只是失去了變現的通路

那怎麼辦？

最直覺的反應是把AI變回你操控的工具——你發指令，它執行，你審核，它修改。聽起來很安全，但這只是另一種爭時間的替代方式。就像當年另開一家公司做電商業務，短期有效，長期只是把通路衝突從公司內部搬到了公司外部。

真正要問的是：在AI繞過操控界面的新世界裡，控制權要怎麼重新分配？

答案藏在一個反常識的判斷裡：你的經驗沒有失效，只是失去了變現的通路。

以前你的經驗變現方式是「操控工具」——你知道哪種方式的搭配可以點擊率最高出價費用最低、哪種媒體容易可以將每個月需要花完的預算執行完畢、哪個時間段出價可能最划算。這些經驗的價值，體現在你對界面的掌控力上。現在AI繞過了那些界面，你的掌控力跟著消失——但經驗本身並沒有消失，消失的只是變現的通路。

那經驗的新入口在哪？

AI繞過了界面，但它繞不過業務規則——它不知道這個產業的客戶不會在週三下午下單，不知道那條規則看似合理實際上會觸發風控，不知道那個媒體的流量水分很大。這些知識，只有踩過坑的人才有。經驗的新入口，在「規則定義」而不是「操作執行」。

AI Agent不管多強，它都需要有人畫那條紅線——告訴它什麼能做、什麼不能做、什麼情況必須停下來問人。誰來畫這條紅線、誰掌握業務規則和歷史決策這些上下文，誰就擁有新的控制權。

翻譯成人話就是：以前你靠「會操作」掌握控制權，現在你得靠「會定規則」掌握控制權。

這不是降級，這是升級。操作決定一次投放的結果，規則決定所有投放的邊界——前者是戰術，後者是戰略。你花了幾年摸透的那套工具、你踩過的坑、你總結出的規律、你對產業的判斷——這些經驗不是廢了，而是應該從「用來操作」升級為「用來定規則」。

所以重新掌握控制權的心法，不是對抗AI，也不是駕馭AI，而是讓自己的經驗成為AI運行的規則邊界。你不再是那個操作工具最快的人，你是那個定義工具該怎麼跑的人。

而第一步，不是學會操作一個新工具，而是把你踩過的坑寫成一份「Agent絕不做清單」——這比寫一百條操作手冊更有價值。因為操作手冊教的是怎麼做，絕不做清單定義的是不能做——前者是操作，後者是規則。