9% 的 Copilot 授權有人使用。我一點也不意外
這星期開會，對面坐著一位曾在 KPMG 北歐區主理 AI adoption 的人。他拋出一個數字：所有 Copilot 授權之中，只有 9% 曾被啟用。不是「有效使用」，不是「每日使用」——是「啟用過」。
我聽完沒有驚訝。一點也沒有。
英國一家退休基金派新 laptop，Copilot 預裝，培訓為零。沒有 onboarding，沒有文件，除了 Microsoft 出廠預設的東西之外甚麼都沒有。採購部門剔了一個格仔，AI 轉型就此宣佈開始。
我在 6 個國家、70+ 機構訓練過 10,000+ 專業人士。這個模式見得太多。我自己有另一組數字：一次性工作坊之後，大約只有 4% 參加者能維持有意義的 AI 使用。4% 留住，96% 在兩星期內縮回舊 workflow。9% 啟用率和我的 4% 留存率，量度的不是同一樣東西——前者是有沒有打開過，後者是有沒有用下去——但兩組數字指向同一個問題：買 AI 和用 AI 之間的落差，不是技術落差，是人的落差。為甚麼培訓留不住人，我在另一篇拆解過。
採購對培訓的比例
典型 AI rollout 的樣子，我見過太多次，流程幾乎可以背出來：
- 高管讀了一份 McKinsey 報告，裡面說生成式 AI 的生產力潛力有多大，然後覺得公司必須做點甚麼。
- IT 部門採購企業授權，金額六位數字，有時七位。
- 全公司收到一封電郵：「你的新 AI 工具已可使用。」
- 之後可能有一頁 PDF，或者一場 30 分鐘 webinar。
- 3 個月後，有人問為甚麼使用率是平的。
我合作過的機構，採購與培訓的花費比例大約是 100:1——99% 預算用來把工具搬進大樓，1% 用來把它搬進員工的 workflow。然後再花一筆錢請顧問寫一份關於「adoption gap」的報告。
工具買了。培訓沒有。然後所有人坐下來開會研究為甚麼沒有人用。
有效的做法一：KPMG 模式
北歐 KPMG 的 rollout 不一樣。他們做的是 12 個月的持續投入——不是一場工作坊、不是 lunch and learn，是一個一年期項目，有專屬預算、人手，和高管的持續注意力。
他們設立了正式的 AI champion 職位，有表彰有花紅——不是叫你「有空幫忙推廣一下」，而是寫進職責，表現直接影響薪酬。這些 champion 要在自己團隊裡推動採用，不是義工，是工作一部分。
高管的支持不是口頭說說。北歐各國 KPMG 的 CEO 自己參加了一場培訓，親身體驗過 AI 能實際做到甚麼，之後沒有說「下季再議」，是立刻批出預算。結果：留得住的採用。不是因為工具比其他公司好，是因為機構投資在改變的「人」那一邊。
有效的做法二：持續模式
我在香港合作的一家機構走了另一條路，但去到同一個終點。他們簽的是 24 個月持續學習合約。每月一節，不是一次過。session 之間有 WhatsApp 社群做實時支援。回饋循環很直接：這個月我見到他們卡住的問題，塑造下個月的內容。不是預設課程表，是根據真實痛點滾動調整。
差別是結構性的。一次性工作坊裡，我教 AI 能做甚麼，給他們一個框架——「加減乘除」四種 Copilot 用法之類。但在持續合作裡，我看著他們實際卡在哪裡，即時回應。實務上的樣子大約是這樣：
- 第 1 個月：introduction，NotebookLM 深入示範。
- 第 2 個月：他們實際在用的工具的進階功能，專門處理第一個月的卡點。
- 第 3 至 6 個月：按部門的應用，真 workflow、真數據、真問題。
- 持續：WhatsApp 社群裡，員工發問、曬成果，我回應、同事之間開始互相回應，文化成形。
到第 3 個月，轉向發生了。人們不再問「這個工具怎樣用」，開始問「我卡住的這件事 AI 做不做到」。那個轉向，就是 adoption。不是學會工具，是改變解決問題的路徑。
香港教育的問題
這星期我還得知另一件事，坦白說，有點火。
香港政府為教育撥了 HK$20 億做 AI。20 億，聽起來像進步——直到你讀細則。基金明文不包教師培訓。錢只可用於「落實與學生為對象的活動」。學校可以買系統，通常是 ChatGPT 套一個殼，但不能用這筆錢訓練那些要操作系統的老師。
採購與培訓的落差，寫進了政策文件裡。
與此同時，全球 15,000 間國際學校以每十年 50% 的速度增長，其中 40% 屬於 ESF、Harrow 一類網絡——一次成功的合作可以跨國複製。先搞懂 AI adoption 的學校，會有結構性優勢；還在等政府基金包培訓的學校，會等很久。
規律
200+ 場工作坊、6 個國家之後，規律永遠一樣。
一次性培訓：當日很興奮，試用一星期，撞到一個 friction 位，沒有人幫，縮回去。
持續合作：第一節很興奮，試用，撞到 friction 位，開口問——在社群、在下一節、在私訊——有人回應，捱過去，習慣成形。
分別不在培訓內容。在培訓完結之後，有沒有人在。
對機構的意思
如果你正在計劃 AI rollout，預算應該長這樣：40% 工具與基建，60% 培訓、champion 與持續支援。大部分機構的現實比例是 95/5，甚至更差，然後怪工具不好用。
工具不是培訓。培訓不是採用。採用不是轉型。我們一直買第一樣，期望得到最後一樣。
資料來源與延伸閱讀
- McKinsey「The State of AI in 2025」（2025 年 11 月）：88% 機構在用 AI，但接近三分之二尚未開始全企業擴展。
- Microsoft 與 LinkedIn「2024 Work Trend Index」（2024 年 5 月）：AI 重度用戶有虛擬學習計劃的可能性高 37%，聽到 CEO 談 generative AI 的可能性高 61%。
我寫的是企業 AI adoption 裡真正行得通的東西——不是 slide 上好聽的東西。有共鳴的話，LinkedIn 找我。
