# 為何你的 AI 推動者會在幾個月內放棄 > 大多數 AI 推動者並非失去興趣，而是缺乏時間、方法和衡量標準。我將分享在啟動前如何建立制度，以及從香港計劃中獲得的經驗。 - URL: https://hyperfocusam.com/blog/why-ai-champions-give-up-tc/ - Language: zh-Hant - Author: Sam Wong (黃力桐), https://hyperfocusam.com/ - English edition: https://hyperfocusam.com/blog/why-ai-champions-give-up/ (Markdown: https://hyperfocusam.com/blog/why-ai-champions-give-up/index.md) - Published: 2026-10-31; revised 2026-10-31 --- 在 2024 年，我就是那個 AI 推動者。 在 RENPHO，我曾擔任 CEO 的行政助理。我沒有 IT 背景。我向老闆提議，獲得機會在公司領導 AI 項目，最終成為 AI 部門主管。 那份工作的一部分內容，是與跨部門的 300 多名同事進行一對一交流，了解他們對 AI 的感受以及卡關的地方。並不是每個人都充滿好奇心。有一位同事直接對我說：這種所謂的高科技玩意，我不懂，我也沒興趣，別叫我用。 我記得那句話，因為那是真心話。而且對於那些想要學習的同事來說，他們每週都需要我提供某些東西：時間、答案、以及繼續堅持下去的理由。 這就是公司交給 AI 推動者的工作。大多數人獲得了頭銜，卻沒有配套的時間、方法或衡量標準。 ## 第一個月時，有人舉手 在我負責的每一個計劃中，都會有少數人表現出積極度。在 [嘉頓](https://hyperfocusam.com/cases/garden-ai-pioneer-programme/)，這間香港食品製造商中，第一組的 19 名員工裡有 7 人自願擔任部門內的 AI 推動者。 19 人中有 7 人是一個很好的開始。這也是最容易的部分。 在一個好的工作坊結束後的那一週，舉手來報名不需要任何代價。那時大家還在興奮中。當我為香港外科醫學院的醫生舉辦後續的答問環節時，我這樣描述這個問題： > 「咁我哋設計嘅概念呢，都係想大家喺Workshop完咗之後，咁Workshop完咗嗰幾日，或者嗰一兩個禮拜，大家應該會好有動力去試嘅，去了解多少少嘅。咁過咗一個禮拜啦，兩個禮拜啦，或者過咗一個月啦，兩個月啦，又點樣樣呢？」 > — Sam Wong，香港外科醫學院網上答問環節，2026 年 10 月 5 日（01:21–01:36） 對於 AI 推動者來說，答案往往在幾個月內就會出現。興奮感已經退去，日常工作回到全速運作，而這個額外角色除了負責執行的人之外，沒有任何擁有者。 ## 他們為甚麼停止 ### 他們在身兼兩職 Dan Cumberland 在 2026 年 10 月直言不諱：推動者正在「同時處理兩份工作：他們的正式工作，以及讓其他人更擅長 AI 的工作。」 第二份工作很少能在日程表中獲得時間分配。在 2026 年 7 月，The Conference Board 研究發現，僅有 48% 的員工同意他們的組織在工作時間內提供足夠的時間來建立 AI 技能。如果學習者沒有時間，幫助他們的人通常也沒有。 當季度工作變得繁忙時，AI 的協助最先停止。沒有人決定這樣做，這只是會發生的事。 ### 了解 AI 不等於教授 AI 大多數推動者被選拔出來是因為他們擅長使用 AI。這讓他們成為很好的鄰座夥伴。但這並不代表他們能夠帶領 20 名同事的課程、圍繞他人的工作建立練習，或是在工具當機時在現場恢復狀況。 在我在其中教學的 Adaptig 培訓師計劃中，新任培訓師最常見的習慣是逐頁講解幻燈片。推動者也做得一樣，只是沒有人教導他們其他技巧。因此，他們會一遍又一遍地回答同一個問題，面對不同的同事，這讓他們筋疲力竭。 ### 沒有人衡量改變了甚麼 如果沒有人記錄推動者帶來了甚麼改變，也沒有人會注意到他們何時停止。BCG 的 2026 年 AI at Work 調查發現，66% 定期使用 AI 的前線員工，對於如何利用節省下來的時間所獲得的指導有限或沒有。時間流逝了，作為推動者角色的理由也隨之消失。 ## 我會在第一個月前建立甚麼 這些都不需要龐大的預算。這需要的是在第一場課程開始前就做出決定，而不是等到第一個推動者沉默時才行動。 **寫下時間。** 與每個推動者的主管約定好該角色每週獲得多少小時。Cumberland 建議至少每周兩到三小時，且獨立於現有工作之外。你的數字可能有所不同。重要的是要寫下來。 Citi 展示了大規模時的架構。根據 Business Insider 報導，約有 25 到 30 名推動者領導著橫跨全行的約 4,000 名志願「AI 加速器」，且其 CEO 報告該公司自身的 AI 工具採用率超過 70%。這是一個設計，而不是一種情緒。 **教他們如何教學。** 給每個推動者一個課程，讓他們為自己的同事準備並執行，並在之後獲得反饋。只需針對他們部門已經在做的任務，進行一個簡短的分享即可。在一場真正的課程之後，他們就不再只是「那個懂 AI 的人」，而是負責帶領 AI 課程的人。 **先確定規則。** 推動者卡在「我被允許這樣做嗎？」的頻率，往往比卡在提示詞（prompts）還高。在嘉頓，IT 指令僅允許在網頁上使用 Microsoft Copilot 和 Perplexity，且最機密的層級數據被禁止進入 AI 工具。每場課程都以三層數據卡開端。一個能用一句話回答規則問題的推動者，可以幫大家節省一週的時間。我寫了更多關於 [香港員工 AI 數據規則](https://hyperfocusam.com/blog/staff-ai-data-rules-hong-kong-tc/)。 **給問題一個歸屬。** 在 [香港專業進修學校（HKCT）](https://hyperfocusam.com/cases/hkct/)，一場全校座談會轉變為每月的 AI 學習社群，其 WhatsApp 提問群組擁有超過 200 名成員。隨後的每月工作坊由同一個計劃中的其他培訓師負責執行。那就是它的樣貌：一個可以即時提問的空間，以及一個不需要重新發明內容的定期課程。 **在第 90 天計算行為。** 舉辦了多少場課程、接觸到多少同事、每個推動者在前後任務的耗時、提出的問題，以及下一個部門是否要求加入。如果這些數字在變動，代表這個角色正在發揮作用。如果沒有變化，你可以在第三個月發現，而不是第九個月。我解釋了為甚麼我不再信任滿意度評分的原因，請見 [為甚麼大機構的 AI 培訓難以持久](https://hyperfocusam.com/blog/why-ai-training-doesnt-stick-tc/)。 ## 我離開後發生了甚麼 我於 2024 年離開那家公司，開始獨立教授 AI。幾個月後，前同事仍在傳訊息給我。有些人告訴我我們啟動的 AI 項目仍在幫助他們的工作。有些人甚至將其推行得更遠，並自行培訓了更多同事。 這就是推動者的意義所在。不是為了永遠成為那個 AI 人，而是啟動一個在他們退場後仍能持續成長的動能。 七個人在嘉頓舉手。舉手是容易的部分。你圍繞 AI 推動者建立的內容，決定了他們是否會在幾個月內放棄。 --- **你希望你的 AI 推動者在幾個月後仍能堅持嗎？** 我為你培訓一小組員工，成為內部 AI 培訓師，並在你們批准的工具及實際工作中進行教學。告訴我你有多少員工以及被允許使用的 AI 工具。 [透過 WhatsApp 聯繫我](https://wa.me/85264315177?text=%E4%BD%A0%E5%A5%BD%20Sam%EF%BC%8C%E6%88%91%E9%96%B1%E8%AE%80%E4%BA%86%E4%BD%A0%E9%97%9C%E6%96%BC%20AI%20%E6%8E%A8%E5%8B%95%E8%80%85%E7%9A%84%E6%96%87%E7%AB%A0%E3%80%82%E6%88%91%E5%80%91%E6%9C%89%E7%B4%84%20__%20%E5%90%8D%E5%93%A1%E5%B7%A5%E4%B8%A6%E4%BD%BF%E7%94%A8%20__%E3%80%82) · [內部 AI 培訓師計劃如何運作](https://hyperfocusam.com/zh/ai-train-the-trainer-hong-kong/) ## 常見問題 ### 為甚麼 AI 推動者會感到倦怠？ 通常不是因為他們失去興趣。這個角色建立在全職工作之上，沒有人教他們如何教學，也沒有人衡量他們帶來了甚麼改變，因此他們的工作內容變得不可見。 ### AI 推動者應該獲得多少時間？ 在計劃開始前，與他們的經理達成書面協議。一位實務工作者建議至少每週兩到三小時，且獨立於現有職責之外。 ### AI 推動者與內部 AI 培訓師有甚麼區別？ AI 推動者通常是熱心的使用者，同事會向他們尋求幫助。而內部 AI 培訓師還學會了如何教學：他們為部門舉辦課程，針對團隊的實際工作準備練習，並維持提問群組的運作。 ## 來源 - 嘉頓：按部門進行的 AI 培訓：[/cases/garden-ai-pioneer-programme/](https://hyperfocusam.com/cases/garden-ai-pioneer-programme/)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - 香港專業進修學校：從全校座談到每月的 AI 學習社群：[/cases/hkct/](https://hyperfocusam.com/cases/hkct/)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - 為甚麼大機構的 AI 培訓難以持久（香港外科醫學院答問環節引用）：[/blog/why-ai-training-doesnt-stick-tc/](https://hyperfocusam.com/blog/why-ai-training-doesnt-stick-tc/)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - Dan Cumberland Labs，「為甚麼你的 AI 推動者不斷放棄」，2026 年 10 月 29 日：[dancumberlandlabs.com](https://dancumberlandlabs.com/blog/why-your-ai-champion-keeps-quitting/)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - The Conference Board，新聞稿，2026 年 7 月 28 日：[conference-board.org](https://www.conference-board.org/press/ai-skilling)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - BCG，「AI at Work: Why Strategy Matters More Than Tools」，2026 年 6 月：[bcg.com](https://www.bcg.com/publications/2026/ai-at-work-why-strategy-matters-more-than-tools)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 - Business Insider，「Citi 已低調建立一個擁有 4,000 人規模的內部 AI 工作力量」，2026 年 1 月 20 日：[businessinsider.com](https://www.businessinsider.com/citi-bank-ai-accelerators-volunteers-2025-12)（2026 年 10 月 31 日閱讀）。 --- *Sam Wong (黃力桐) 是 Adaptig 的聯合創辦人及 Academy 總監，負責設計 AI 培訓課程，並培訓帶領這些課程的培訓師。*