Wrike 執行長：AI 轉型最大的敵人不是技術，是每間公司都在承受的「噪音」

本文整理自《AI and the Future of Work》2026 年 4 月播出的單集。

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每一間公司的董事會都在談 AI。每一個管理者的收件匣裡都塞滿了 AI 相關的提案、報告、產品 demo 邀請。但真正把 AI 落地到工作流程裡的企業，仍然是少數。問題到底出在哪？

Wrike 執行長 Tom Scott 給出了一個很直接的診斷：不是技術不夠好，是「節奏」（pace）和「噪音」（noise）壓垮了組織的消化能力。

節奏與噪音：AI 時代企業面對的兩大壓力

Tom Scott 在 2024 年 2 月正式接任 Wrike 執行長。Wrike 是一家成立於 2006 年的工作管理平台，被 Citrix 以 22.5 億美元收購後，目前服務超過兩萬家企業客戶，終端使用者近兩百萬人，連續三年獲得 Gartner 協作型工作管理魔力象限的領導者評等。在接受 Podcast 節目《AI and the Future of Work》訪問時，Scott 坦言，過去幾年他從客戶和內部團隊聽到最多的兩個關鍵詞，就是「節奏」和「噪音」。

節奏指的是變化的速度。AI 領域的技術迭代、產品發布、市場洗牌，幾乎每天都在發生。對企業管理者來說，光是消化這些資訊就已經是一項沉重的工作。噪音則是另一層壓力：每個人都在談 AI，每個供應商都宣稱自己的產品是 AI 驅動的，但真正有意義的訊號被淹沒在大量的炒作和空談裡。這兩股力量加在一起，在組織內部製造出一種「變革應該立刻發生」的期待。但 Scott 很直接地指出：變革不會是即時的，即使在今天這個時代也一樣。

轉型為什麼還是這麼難

Scott 認為，數位轉型之所以困難，是因為它從來都不只是技術問題。組織情境、人的流程、跨部門的協調，這些才是真正消耗時間和精力的地方。他在訪談中說得很清楚：轉型仍然極度困難，因為它牽涉的往往遠不只是技術本身。

這個觀察放在 AI 浪潮的脈絡下格外有意義。很多企業以為導入一個 AI 工具就等於完成轉型，但實際上，一個 AI 功能要產生價值，需要有正確的資料流、清楚的工作流程定義、跨團隊的協作機制，還有使用者真正理解這個工具能做什麼、不能做什麼。這些條件沒有到位，再強的 AI 也只是擺設。

Scott 用 Wrike 自身的經驗來說明這一點。他認為 Wrike 作為「工作的系統紀錄」（system of record for work），在 AI 時代反而更有價值。因為 Wrike 記錄的是人類投入的脈絡和深度：團隊在做什麼、為什麼做、進度如何。這些資訊是 AI 發揮能力的基礎。沒有這層脈絡，AI 就只能產出泛泛的回應。

組織智慧：人類判斷加上 AI 能力

Scott 在訪談中提出了「組織智慧」（organizational intelligence）這個概念，用來描述企業如何創造可持續的價值。在他的框架裡，組織智慧由兩個核心組成：人類智慧和 AI 能力。兩者缺一不可。

為什麼人類智慧這麼關鍵？因為 AI 本質上是非確定性的（non-deterministic）。同樣的資料輸入同一個大型語言模型，今天和明天可能會得到不同的結果。這不是 bug，而是大型語言模型的基本特性。但這也意味著，你不能把業務決策完全交給 AI，必須有人在迴圈裡（human in the loop）做最後的判斷。

Scott 分享了 Wrike 內部的做法。他們在各個功能部門培養了「AI 主題專家」（subject matter experts），這些人既熟悉 Wrike 自家平台，也對 AI 技術有熱情。他們的職責是不斷測試 AI 能做到什麼、什麼時候會出錯、邊界在哪裡。測試完成後，這些專家再把經驗傳遞給其他同事，告訴大家哪些做法有效、哪些需要注意，以及如何在流程中建立防護機制。

這個模式有意思的地方在於，它不是由上而下的 AI 政策宣導，而是由實際操作的人去摸索邊界、建立共識、形成慣例。Scott 在對外與客戶交流時，也強烈建議客戶採用類似的做法：找一個既懂業務又對 AI 有熱情的人，讓他成為組織內部的 AI 啟蒙者和品質守門人。

製藥到製造：AI 落地的真實案例

抽象的概念需要具體的案例來支撐。Scott 分享了幾個讓他印象深刻的客戶故事。在 2025 年底的 Wrike 年度使用者大會上，一位製藥產業的高管在東京場次分享了如何用 Wrike 來加速癌症藥物的上市流程。這個案例的關鍵不在於技術多先進，而在於平台把研發、法務、合規、行銷等原本各自為政的團隊拉進了同一個工作空間，消除了流程中的摩擦點，顯著縮短了產品從研發到上市的時間。

另一個有趣的使用場景是製造業。在硬體和軟體交匯的企業裡，兩種截然不同的工作方法論必須共存：硬體交付通常走瀑布式流程（waterfall），按部就班、階段分明；軟體開發則傾向敏捷式方法（agile），講究快速迭代和彈性。Scott 過去在 Corning 和 Fetch Robotics 的經歷讓他對這種張力感同身受。Wrike 的價值就在於幫助這些企業在同一個平台上整合兩種工作方式，提升透明度和執行速度。

我的觀察：台灣企業的啟示

Scott 的「節奏與噪音」框架，對台灣企業來說格外貼切。台灣的產業生態高度國際化，AI 相關的資訊量和壓力一點都不比矽谷少。但很多企業的反應是「先觀望」或「先買工具再說」，而不是從組織層面去思考：我們的工作流程準備好了嗎？我們有沒有懂業務又懂 AI 的人在裡面做品質把關？

Scott 提出的「組織智慧」概念其實很務實。它不要求企業一夜之間變成 AI 原生公司，而是強調兩件事：第一，承認 AI 不完美、需要人類判斷；第二，在組織內部培養能夠橋接業務和技術的人。這兩件事不需要巨額投資，但需要管理者真正理解 AI 的局限性，而不只是追逐 AI 的可能性。

在所有人都在喊 AI 轉型的時候，真正的競爭優勢或許不在於誰導入了最新的模型，而在於誰能在噪音中分辨出訊號，在節奏中找到自己的步調。