一項由Christine P. Lee、Min Kyung Lee和Bilge Mutlu共同完成的研究論文《讓隱形變為可見：理解組織目標與工人在AI採納中的經驗錯位》於2026年5月4日提交至arXiv預印本平台（編號2605.03078）。該研究聚焦於一個普遍但常被忽略的問題：儘管企業引入AI旨在提升創新與效率，但大量採納努力以失敗告終，原因在於工人——這些每天與AI系統協作的專業人士——在AI的設計與實施決策中往往被邊緣化。
研究者對醫療、金融和管理領域日常使用AI系統的專業人士進行了深入訪談，系統分析了組織期望與工人實際經驗之間的脱節。他們識別出四大關鍵障礙：系統的可用性與互操作性差、組織預期與工人實際需求錯位、工人對AI系統的控制權有限、以及組織內部溝通不足。這些障礙導致工人要麼抵制AI系統，要麼無法有效整合AI進入日常工作流程。
論文強調，成功的AI採納必須將工人置於核心地位。為此，作者提出了三個層面的適應策略：在個體層面，提供針對性培訓和賦予工人更多自主權；在任務層面，重新設計工作流程以匹配AI能力；在組織層面，建立開放的雙向溝通機制，確保工人反饋能真正影響AI的迭代。研究認為，只有讓工人的經驗“可見”，才能實現技術與人的真正協同，從而提升AI採納的成功率。
該研究屬於人工智能與人機交互交叉領域，目前可通過arXiv免費獲取。其發現對於企業AI部署、人機協作系統設計以及組織變革管理具有重要參考價值。