麻省理工學院2026年3月發布的研究指出，當軟體開發者開始使用 GitHub Copilot 這類 AI 輔助工具後，他們花在實際編寫程式碼的時間增加了 12.4%，但花在專案管理上的時間卻減少了將近四分之一，達到 24.9%。這不是一個模糊的「效率提升」說法，而是工作時間被具體重新切割了——AI工具減少開會時間的效果，首次以量化數據呈現在學術研究中。
開會與追進度，吃掉了多少工程師的工作日？
專案管理在許多開發者的日常裡，意味著開會、追進度、寫狀態更新、協調需求——這些事情本身不產出程式碼，卻一直佔據著工作日的大塊時間。MIT 研究的發現是，AI 工具介入之後，這塊時間縮水了，讓開發者得以回到他們更擅長、也更想做的事情上。對長期抱怨「技術工作與行政溝通比例失衡」的工程師而言，這份數據提供了一個具體的參照點。
AI工具減少開會時間，改變的是整個工作日結構
這件事值得關注的地方不在於「AI讓人更快」，而在於它改變了一個工作日的結構。過去你可能花兩小時開會確認彼此理解同一件事，現在這些同步成本被壓縮，剩下的時間重新流回了實際工作本身。這種 AI工具減少開會時間 的結構性變化，對任何需要在「做事」和「溝通做事」之間反覆切換的工作者，都有直接的參照意義。
台灣工程師的處境：技術與溝通之間的比例失衡
台灣的科技產業中，許多工程師也長期面對相似處境——技術工作與行政溝通的比例失衡，常是職場抱怨的主題之一。MIT 這份研究提供的不只是數字，而是一個可驗證的邏輯：AI 工具如果用得到位，縮減的不是工作量，而是摩擦。這也意味著，導入 GitHub Copilot 或類似工具的團隊，可能在無意間重新分配了每一位成員的時間配置。
開會時間減少之後，協調與共識去哪了？
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不過，研究同時也提示了一個重要問題：當專案管理時間減少，那些原本附著在「開會」裡的人際協調、資訊流通、決策共識，是真的被取代了，還是只是被壓縮、甚至被忽略了？這個問題沒有出現在數據裡，卻可能出現在日後的工作現場。AI工具減少開會時間是一個起點，但如何確保溝通品質不因此打折，仍是導入過程中需要主動設計的環節。
對職場工作者的啟示：你的時間，是你選擇的嗎？
對一般職場工作者來說，這份研究最直接的啟示是：AI 改變的不只是你完成某件事的速度，而是你每天把時間花在哪裡的配置方式。如果你所在的工作環境還沒有引進這類工具，值得開始思考的問題是——你現在的工作日裡，有多少時間是在「溝通工作」而不是「做工作」，而這兩者的比例，是你自己選擇的嗎？
常見問題
MIT這份研究是針對哪些工作者進行的？
這份由麻省理工學院於2026年3月發布的研究，主要針對使用 GitHub Copilot 等 AI 輔助編程工具的軟體開發者，觀察他們在導入工具前後的工作時間分配變化。
AI工具減少開會時間的幅度有多大？
根據 MIT 研究數據，軟體工程師在使用 AI 工具後，花在專案管理（包含開會、追進度、協調需求等）的時間減少了約 24.9%，同時編寫程式碼的時間增加了 12.4%。
開會時間減少，會不會影響團隊溝通品質？
這是研究本身也提出的潛在疑慮。數據顯示時間配置改變了，但原本透過開會達成的人際協調、資訊流通與決策共識是否真正被取代，目前尚無定論。導入 AI 工具的團隊需要主動設計新的溝通機制，避免協作品質因此下滑。
台灣工程師適合導入 GitHub Copilot 這類工具嗎？
從 MIT 研究的邏輯來看，只要工作性質涉及大量程式開發，且日常存在「技術工作與行政溝通比例失衡」的問題，導入 AI 輔助工具就具有參考價值。台灣科技產業工程師面臨的處境與研究情境高度相似，值得評估試行。