一周8天的大增效時代來了！OpenAI最新報告：重度AI用戶每周省下10小時，提高生產力的秘訣是什麼？|數位時代 BusinessNext

一周8天的大增效時代來了！OpenAI最新報告：重度AI用戶每周省下10小時，提高生產力的秘訣是什麼？

AI究竟能幫你節省多少工時？OpenAI研究發現，其商業客戶員工平均透過AI一天能省下一小時，重度用戶甚至一週能省10小時以上。

OpenAI發現：ChatGPT平均能幫上班族一天省下1小時！

身為一般工作者最想知道的，莫過於AI究竟能否增進工作效率？尤其先前麻省理工學院研究指出，95%企業雖然廣泛使用AI工具，卻沒能獲得實質商業回報；史丹佛大學研究更聲稱，AI產生了大量的低品質工作內容（workslop），讓其他人必須為此善後，拖累工作效率。

但OpenAI這次調查得出了更正面的結果，發現ChatGPT企業版的使用者平均每天可節省40至60分鐘的工作時間，並且部分專業的工作者能節省的時間甚至更高，其中資料科學、工程和資訊領域的員工每天平均可節省60至80分鐘。

不過若以每則訊息節省多少時間來衡量的話，會計和金融領域的使用者則是受益最大者，其次是分析、資訊及工程領域。總體來說，75%的受訪者表示，AI提升了他們的工作產出與品質。

73%工程師能更快交出程式碼、85%行銷人大增效率

且這份調查指出，AI不僅能省時，更能幫助員工加速掌握新技能、解決新任務，有75%的員工聲稱，藉由AI的幫助，他們能夠完成以往無法執行的工作，包括審查程式碼、試算表分析與自動化等任務。

這些幫助實際提升了工作效率，OpenA舉例，有87%的IT員工解決問題速度加快、73%工程師能更快交出程式碼，並有85%的行銷及產品業務員工執行活動速度加快。

根據《彭博社》報導，OpenAI營運長布萊德．萊特卡普（Brad Lightcap）指出，現在有五花八門的研究報告，但這些報告與他們在實務中看到的情況並不相符，「企業採用AI的速度正在增長，基本和消費者持平，甚至在某些面向要更高。」

提高生產力的秘訣：善用多種進階工具！

不過OpenAI也提到，職場上AI的採用正在出現鴻溝，能夠深度運用AI的「領導者」和使用強度較低的「落後者」之間的差距正在逐漸增大。使用強度的前5%、重度使用AI的員工，向AI發送的訊息量是中位數員工的6倍之多。

而且這樣的差距不僅出現在使用強度，更顯著影響了工作效率。這代表著雖然員工「平均」每天能藉由AI省下40至60分鐘，實際上每個人運用AI提升的效率有著懸殊差距。

OpenAI就分享，能在橫跨7種任務類型（如編輯文本、資料分析、寫程式等等）使用AI的員工，節省時間是只使用約4種任務類型員工的5倍。這些重度使用AI的員工，一周能省下超過10小時，相當於每週能多出超過1天的生產力。

OpenAI提到，這些重度使用AI提升工作效率的用戶，會使用更多不同類型的進階工具，包括深度研究、GPT-5 推理、圖像生成等，讓AI不只是聊天機器人，更是一個多功能、高智慧的工作夥伴。

並且OpenAI認為，目前AI工具的使用仍有相當大的成長空間，企業版的每月活躍用戶中，仍有19%從未用過資料分析、14%從未使用推理功能。隨著這些工具的普及與運用，工作者能節省的時間可能還會進一步上升。

資料來源：OpenAI

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。