記者吳立言／綜合報導
人工智慧原本被期待減少工作負擔，但隨著生成式 AI 大量進入職場，不少員工卻發現，AI 產出的內容並不能直接使用，仍需要反覆提供背景資訊、檢查答案、修正錯誤，甚至重新下提示詞。如今，這類「協助 AI 完成工作」的過程，開始有了一個新名稱：Botsitting。
▼Botsitting（機器人保姆）成為職場隱形成本。（示意圖／記者任以芳攝）
《Work AI Index 2026》提出「Botsitting」一詞，用來描述讓 AI 產出真正變得可用所需的人類工作。報告調查澳洲、英國與美國共 6,000 名主要使用電腦及數位工具工作的全職員工，結果發現，受訪者平均每周需花 6.4 小時處理 AI 產出的查核、修正與整理工作。
AI 做完不代表工作結束
所謂 Botsitting，包含向 AI 提供必要背景資訊、確認內容是否正確、修正錯誤、重寫不自然的文字、重新測試提示詞，以及處理不同 AI 回覆之間的矛盾。 AI 產生一份報告可能只需幾分鐘，但員工之後仍可能花上一個小時查證內容與修改錯誤。因此，從表面上來看，文件似乎是由 AI 快速完成，但實際投入的人力時間可能沒有被完整計算。
每周 6.4 小時成隱形成本
報告指出，這些工作通常不會出現在職務說明中，也不一定會記錄在工時或企業的 AI 投資效益評估中。 如果企業只計算 AI 生成內容的速度，而沒有將員工後續的查核與修正時間納入，就可能高估 AI 帶來的生產力效益。當這些工時擴大到大量員工後，也可能成為企業容易忽略的人力成本。 AI 提升個人效率 未必改善公司表現 調查中，受訪員工表示，自動化工具平均每周可替他們節省約 11 小時，約四分之三的人認為 AI 提高了個人生產力。
不過，只有 13% 的受訪者認為，AI 已明顯改善所屬組織的整體表現。 這項落差顯示，個人工作速度提升不一定會直接轉換成企業整體效益。其中一個原因可能是，員工雖然在部分工作上節省時間，卻又將時間花在其他 AI 產出的管理、查核與修正上。
AI 越像真的 越需要專業判斷
生成式 AI 的另一項問題是，錯誤資訊可能以非常自信、流暢的方式呈現。因此，要辨識 AI 是否出錯，仍需要具備相關領域知識的人類進行判斷。 對缺乏經驗的員工來說，這個問題尤其明顯，因為當使用者本身無法判斷內容是否正確時，也難以發現 AI 所提供的錯誤資訊。
導入 AI 時 企業也該計算人類成本
這並不代表 AI 沒有價值。AI 在許多工作上確實能提升速度與效率，但企業在評估 AI 效益時，除了計算節省多少時間，也需要將員工花在驗證、修正與管理 AI 上的時間一併納入。 同時，企業也需要提供員工足夠的 AI 使用訓練，並明確界定當 AI 產出錯誤時，由誰負責最終把關。
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