隨著企業加速導入人工智慧（AI）工具以提升產出與自動化工作，一項最新調查顯示，AI的使用正為經理人及高階主管帶來沉重的審查與重做負擔。

根據商業研究平台 Founder Reports 於今（2026）年4月發布的《2026年職場AI報告》，該報告對逾2,000名美國員工進行調查，結果發現，57%的經理人曾因下屬過度依賴AI而需修正或重做工作，此一比例遠高於基層員工的38%。此外，高階主管承擔的修正比例更高，有63%的副總裁及C級主管曾修正不符標準的AI生成內容。

調查指出，89%的受訪者已在工作中使用AI工具，其中61%的人經常使用（38%每日使用，23%每週使用）。然而，AI雖然提供速度與生產力，但在準確性上仍有不足。OSP 醫療科技公司創辦人暨執行長 Riken Shah 指出，「生產力提升確實存在，但品質並非隨之而來。」他表示，現在花更多時間查核AI產出的邏輯與驗證過程，而非僅檢查完整性。

導致此一現象的主要原因有二：首先，AI產出的錯誤往往需要具備特定領域的專業知識才能識別。Unidata 人工智慧資料收集主管 Kirill Meshyk 表示，典型的AI錯誤看似正確且格式良好，但只有當審查者深入細節時，才會發現其謬誤。其次，企業普遍缺乏明確的AI使用政策。調查顯示，44%的受訪者表示公司沒有明確的AI政策，或是不確定是否存在，導致近半數美國員工在使用AI時缺乏明確指導原則。

麥肯錫（McKinsey）2025年發布的《職場超級機構報告》（Superagency in the Workplace report）也指出，儘管高達92%的公司計畫在未來三年內增加對AI的投資，但僅有1%的企業領導者認為公司在部署AI方面已「成熟」。這顯示許多企業在導入AI的速度上，遠超於建立管理系統的速度，而其中的成本差異則落在負責審查工作的人身上。

LaGrande Marketing 營運長 Teresa Tran 分享其經驗指出，制定明確的完成工作標準至關重要。她要求團隊在使用AI產出內容前，先清楚定義成品樣貌。結果顯示，此舉大幅減少了需要退回修正的次數。此外，執行教練暨人資顧問露易絲·斯平克斯（Louise Spinks）也強調，若政策過於模糊，員工會自行摸索，可能導致其對「良好產出」的假設與管理者預期不符。

審查AI輔助工作所需的精力和時間同樣值得關注。77%的受訪者表示，他們審查AI輔助工作的仔細程度高於完全由人工完成的工作，其中36%的人表示「仔細得多」。然而，另一項 Clear Spark Digital 的調查顯示，僅有17%的人總是驗證AI生成資訊，不到一半（46%）的人會檢查AI工具提供的來源。Floxy 科技長 Aimen Hallou 解釋，AI工具的答案總是「斬釘截鐵」，讓人產生錯誤的信心，因此成功審查AI產出需要更深厚的專業知識。

專家建議，有效的職場AI政策應明確規範哪些資料可輸入AI工具，並明確AI產出需要人工驗證的環節。露易絲·斯平克斯進一步補充，除了政策，培訓同樣重要，不能假設員工了解AI幻覺、偏見、資料洩露等問題，或知道何時將AI作為起草工具而非決策權威。Kirill Meshyk 強調：「AI並未免除您對機器所為的專業責任。」