三個月前，台中一家做汽車零件貿易的老闆傳訊息給我，語氣有點無奈：「老師，我設了 AI 使用獎金，每個月多 500 塊，跑了三個月，效率完全沒動。業績報告還是一樣慢，我是不是哪裡搞錯了？」
我問他：你是怎麼衡量員工有沒有用 AI？
他說：有軟體記錄登入次數跟查詢次數。
我說：那我大概知道問題在哪了。
他的員工不是不用 AI。使用率 87%，每天都有登入，每天都有查詢。但他們在做什麼？打開 Claude 或 ChatGPT，貼進去一個問題，等答案出來，然後複製貼上到 Word 檔，沒看，直接交。
效率沒有提升。品質有時候還退步了——因為 AI 輸出的格式跟公司原本的模板不一樣，但員工懶得修。
這種事我見過不只一次。
獎金量錯了東西
用獎金鼓勵員工用 AI 提效，最常見的失敗不是獎金不夠大，是觸發條件設錯了。
頻率是可以造假的。問題解決不行。
一個業務員如果每週多花半小時把詢報格式整理好，讓客戶回覆率從 60% 上升到 78%，這個結果老闆看不到嗎？他看得到。只是他沒把這個改善連結到 AI 工具，所以沒納入獎金計算。
但如果你說「每個月查詢 AI 工具 20 次以上就有獎金」，員工立刻知道怎麼拿到這筆錢，而且不需要改善任何事情。
我後來幫那個台中老闆查了一下使用記錄，發現有個倉儲主管每天早上固定開工具，問「今天台中天氣如何」，算一次查詢，然後關掉，繼續用他的 Excel 手工作業。他不是故意搞破壞。他只是很理性地按照規則來。
這是制度設計問題，不是人的問題。
益卦說的不是給更多
我在陪客戶做企業 AI 導入的過程中，遇到涉及制度大改的決策，有時候會先起個卦，不是讓卦來決定，是讓卦牌成為一個框架，強迫我和客戶一起說出那些沒說出口的假設。
那個台中案例，在他開始設計獎金制度之前，我幫他起了一個卦，得到益卦。
益卦的核心字是「利有攸往」——往對的方向走，才有益。不是說你投入了資源就叫益，是說這個資源要流到真正需要的地方，才算。
我當時跟他說：這個卦提醒你，方向放錯了，再多的獎金也是在往反方向花錢。
他沉默了幾秒。然後說：「所以問題不是錢的問題？」
我說：問題是你在獎勵一個錯的行為，然後期待對的結果出現。
益卦還有另一層：損者益之，益者損之。真正的增益，往往是先問哪裡在消耗，然後把資源導進去，而不是在表面灑錢。員工最浪費時間的是哪件事？那才是 AI 獎金應該去解決的問題。
有效的設計長什麼樣
我這幾年陪跑過的案例，有效的獎金制度通常有幾個共同點。
第一，觸發條件換成「解決了什麼具體問題」。
一家食品公司的行政主管，原本每週花 8 小時整理政府法規更新報告，學了 AI 工作流之後，每週 2 小時就夠了。這個 6 小時的差距，公司按月計算她的效率改善獎金。她的動機不是「讓老闆看到我在用 AI」，而是「我真的多了一個下午可以做別的事」。
第二，讓員工自己提案要解決什麼。
強迫員工用 AI 的結果就是天氣查詢。讓員工自己說「我最討厭哪件事」，然後幫他們建一個 AI 工作流去解決那件事，成功了就有獎金。員工有主導感，不是被監控，而且他們最清楚哪個問題解決起來最值得。
第三，考慮組合式獎金，不要純個人績效。
如果一個人發現了好的 AI workflow，分享給同組，全組效率都提升，那獎金應該是全組共享，不是只給那一個人。AI 工具的價值很大一部分在於流程可以複製。藏私反而是浪費。
第四，第一季不要急著連結薪酬。
我見過最快失敗的案例，是一家公司一開始就宣告「用 AI 的人發獎金，不用的人可能影響考核」。員工的第一反應不是「好機會」，而是「這是不是在暗示要裁員」。恐懼一進來，任何激勵都會扭曲。
讓員工有三個月探索期，不連結考核，不記使用頻率，就是讓大家玩。然後在第四個月，問哪些工作流程真的改善了，那時候再設計獎金。員工已經知道 AI 是幫手，不是威脅，方向才對了。
一個更深的問題
員工不用 AI，通常不是因為懶。更常見的原因是：他們不確定用了之後，他們的專業還值多少錢。
一個做了十五年帳務的財務主任，你叫她去用 AI 幫她對帳，她心裡想的是：如果 AI 能做，那我的十五年算什麼？
這個問題，獎金解決不了。
要解決的是讓她看到：AI 把她從對帳的勞力中解放出來之後，她的十五年判斷力可以用在哪裡。那才是真正的益。
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