2026年離岸勞動力的人工智慧採用情況

科技產業的比較提供了有用的背景資訊。Sourcefit的「定期使用率」比美國科技產業的結果低 3.7 個百分點，但其「每日使用率」卻高出 4.5 個百分點，而「總使用率」更是高出 12.8 個百分點。這顯示本樣本中的離岸勞動力並未坐等人工智慧的採用才開始行動。儘管這項調查並未闡明差異產生的原因，但其使用率已可與高度依賴數位技術的勞動力相媲美。

因此，對客戶而言，關鍵問題並非離岸專業人員是否會使用人工智慧，而是這些經核准的工具、適當的管控措施及工作流程，能否支援個人頻繁使用，並將相關活動轉化為可量化的改善成效。高採用率僅是準備就緒的訊號，而非生產力更高、品質更佳或成本更低的證明。

這種模式之所以重要，是因為它將採用技術的主要限制因素歸因於員工個人以外的因素。僅有 17.6% 的受訪者選擇「與工作相關性有限」，而「存取權限」、「治理」和「支援」則在回應中佔據主導地位。Sourcefit 是在調查結束後才將這 77.1% 的群組進行歸類的，因此應將此視為一種運作層面的詮釋，而非受訪者所作出的責任歸屬判斷。

對客戶而言，流程順序至關重要。在廣泛的培訓能產生價值之前，團隊必須能夠使用經核准的工具，並明確了解資料使用的界限。若對員工進行他們無法存取的應用程式培訓，或鼓勵在未設定明確控制措施的情況下進行實驗，很可能引發挫敗感並造成無法管控的風險，而非促成持續的採用。

與美世（Mercer）所提出的「全球員工擔憂比例達 40%」這一數據形成鮮明對比，但由於問題設定、樣本及調查環境均不相同，兩者無法直接比較。Sourcefit 樣本內的差異更具實務參考價值：在至少收到十五份回覆的十四個客戶團隊中，擔憂比例介於 0% 至 22.6% 之間。因此，單一的全組織平均值可能會掩蓋各客戶帳戶層級間具有實質意義的差異。

對客戶而言，整體擔憂程度較低，為負責任的變革創造了寶貴的迴旋餘地。這顯示許多團隊可能樂於接受針對特定職務的人工智慧支援，而各帳戶間的差異則表明應採取針對性的溝通策略，而非推行一刀切的方案。管理者應釐清不確定性集中於何處，說明職務可能如何演變，並在導入新工具的同時，明確訂立由人類進行審核的期望。

該數值的趨勢同樣重要。在受訪者認為最有幫助的應用程式中，撰寫與研究類應用程式佔了 66.2%；這些任務通常可透過瀏覽器執行，無需重新設計底層的服務運作。採用速度似乎比整合速度更快。

對客戶而言，下一個優勢很可能來自於將人工智慧應用於可重複的工作流程中，例如客戶支援、資料處理和品質審查。這些應用雖然較難實施，但可依據服務品質、處理時間、準確度及返工率等營運指標來進行評估。

此差異在商業上具有重要性，因為員工雖在不同的客戶環境中工作，卻隸屬於同一家雇主。這項結果引導決策者關注工具存取權限、政策、工作流程設計及管理實務方面的差異，而非將地理因素視為預設的解釋原因。

此表格經匿名處理且僅具描述性。它既未對客戶表現進行排名，亦未闡明各團隊表現差異的原因。但該表格確實能協助採購方更精確地釐清哪些環節需要針對服務提供、權限設定及工作流程設計進行深入檢視。

抽樣過程是以完整的Knit 員工名單為起點。Sourcefit 先剔除一個 EOR 帳戶、客戶用戶、測試資料及重複紀錄，接著將剩餘紀錄與人力資源部門的員工名單進行比對，以確認其在職狀態。最終的分析基礎包含 1,968 筆獨特回應紀錄，其中 1,860 筆為由客戶日常管理的員工，108 筆則為Sourcefit 的經理或內部員工。

這雖是一項規模龐大的實務樣本，但並非全球勞動力基準。該樣本源自單一雇主，且經分析的受訪者中有 87.4% 位於菲律賓。因此，各國之間的比較僅具描述性，而關於客戶管理團隊的研究發現才是本研究的核心。已確認受訪者人數與唯一記錄數是兩項獨立的指標，應完全依照表格所示進行報告。

完成率達 94.71%。在田野調查期尾聲，系統設定了「須完成問卷方能恢復系統存取權限」的機制，此舉不僅提高了參與率，也減少了自願回應偏誤。然而，其代價是部分員工可能為了恢復系統存取權限而倉促作答。在 7 月 15 日——即該存取限制機制啟動之前——約有 82.6% 的員工已完成問卷。這雖提供了有用的背景資訊，但並未消除上述限制。