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生產力「破二」？
在2026 年4 月26 日， 全球馬拉松賽事迎來一個歷史時刻：破二（Sub-2）。1995 年出生的肯亞選手塞巴斯蒂安．薩威（Sabastian Sawe），在倫敦以1 小時59 分30 秒，突破人類
在正式馬拉松比賽中，2 小時內衝過終點線的門檻。全程42.195公里的標準全馬賽事中，薩威在最後5 公里依然維持每公里2 分40 秒的配速，相當於時速22.5 公里。就像F1 賽車，在極速世界裡，爭分奪秒的背後，都有精密的科學技術和協力的團隊。薩威的破二，是他個人、也是人體與現代材料學、營養學、感測科技和大數據的共同產物。其實，薩威的破二，不是唯一。同場賽事中，來自衣索比亞的選手約米夫．凱傑爾查（Yomif Kejelcha）也破二。如同當前世界頂尖的100 公尺賽事選手，跑進10 秒是入場券，未來「破二」的馬拉松選手會愈來愈多。這個運用科學技術突破人類極限的場景，讓我聯想到AI 與當代職場和工作者的關係。AI 工具的導入和運用，看似可以讓人跑更快、跳愈高，那工作現場的心理或物理屏障是什麼？而工作者、領導者或組織，有所謂馬拉松破二的明確目標嗎？更值得思考的是，要破二，是一套流程的整體進化，包括訓練、配速、補給、感測和團隊協作，不是買一雙好跑鞋、吃得健康一點，就能達到目標。這就像生產力「破二」？組織導入一套AI 工具，就希望員工增效，公司降本、收益利潤倍增一樣。身臨其中的大家都知道，體感上好像有些不同，實際作為又仿如昨日。看看你是不是正處在這樣的組織：各部門都有AI demo 或pilot、AI 黑客松也辦過了、領導層很愛談AI，幾乎每個員工都在用（或用過）AI 工具，但是財務數字沒改善、工作流程沒什麼變，組織也沒轉型升級。大家都想知道、想解決，為什麼組織或個人有了AI，沒能如虎添翼？我試著這樣思考：買一雙跟薩威同款的跑鞋，不會讓我變成薩威。更重要的是，薩威很清楚自己要「破二」，所有訓練、配速、補給與團隊協作，都圍繞著同一個目標前進。但是，我們到今天似乎停留在預設只要導入AI，生產力自然提升，卻很少有人真正回答：一間AI-native 的公司究竟應該長什麼樣子？什麼才算是知識工作的「破二」？衡量AI 的效益，或許不只是看導入前後的before 和after，而是人類是否開始為AI 時代，找一條新跑道、建一套
新方法，重新定義什麼叫做好的工作、好的組織，以及真正的生產力。
總編輯 齊立文