9. 當問卷說一切都好：AI 正在悄悄改變你的團隊
行銷部導入 AI 助理半年後，一切看起來都很好。企劃案的產出量增加了，週會從一個半小時縮短到四十分鐘，年中的團隊氣氛問卷也拿到了歷年最高分。
然後，一個重要客戶的活動出了問題。團隊需要在三天內重做一套方案。主管發現，大家各自對著螢幕改稿，很少交談；意見不同時，沒有人知道該怎麼討論；一位新人卡了兩天，沒有開口問任何人。
他不解：「問卷明明說我們合作很好。」
問卷沒有說謊。只是它看不到團隊真正改變的地方。一項來自 MIT 的隨機實驗，把這個現象看得很清楚。
一項隨機實驗看到什麼
約翰霍普金斯大學的 Harang Ju 與 MIT Sloan 的 Sinan Aral，在 2025 年 3 月發表了〈Collaborating with AI Agents〉，並於 2026 年 2 月更新為第三版。這是一項預先登錄的隨機實驗，也是目前少數直接比較「人與人合作」和「人與 AI 合作」的大型實驗。
研究者招募了 2,234 位美國線上工作者，隨機分成兩組：一組與另一位真人合作，一組與 AI 代理合作，在 40 分鐘內為一家智庫的年度報告製作廣告。實驗過程中，參與者不知道自己的夥伴是人還是 AI。最後共產出 11,024 則廣告，研究者還把廣告投放到 X（前 Twitter）上，累積約 490 萬次曝光。
結果有幾個重點。
- 產出變多了。 與 AI 合作的人，每人產出多了 50%。以團隊來看，等於用一半的人力做出同樣的量。
- 合作的方式改變了。 與 AI 合作時，任務導向的訊息多了 25%，人際互動的訊息少了 18%；交給夥伴的工作多了 17%，自己直接修改文字的次數少了 62%。從訊息內容來看，與真人合作的團隊，有更多澄清疑惑、道歉、幽默與關心的訊息。
- 品質是「鋸齒狀」的。 與 AI 合作的廣告文字較好，與真人合作的圖像較好；在真實市場上，兩者整體表現差不多。而且與 AI 合作的作品，彼此更加相似。
最重要的一個發現：兩組人自評的團隊合作品質，沒有顯著差異。 行為已經明顯不同，感受卻一樣。研究者建議，評估人與 AI 的協作，行為紀錄與實際結果比自評問卷更可靠。
這項實驗有它的限制：只有 40 分鐘，參與者是彼此陌生的線上工作者，任務也只有一種；作者後來也創立了做人與 AI 搭配的公司。真實職場中長期合作的團隊，動力可能不同。但正因為是短時間實驗，它看不到一件事：那些消失的人際訊息，長期下來代價是什麼？
被拿掉的，是團隊的「涵容」功能
從效率的角度看，人際訊息減少是好事。實驗中也觀察到，任務導向的溝通與較好的品質有關，人際溝通則相反。但如果從團體動力的角度看，那些消失的訊息，其實各有各的工作。
- 澄清疑惑，是團隊在處理不確定。
- 道歉，是在修復小小的裂痕。
- 幽默，是在鬆開壓力。
- 關心，是在確認「我們還是一起的」。
精神分析學家 Wilfred Bion 用「容器」來描述這種功能：一個關係或一個團體，能不能接住成員的焦慮與不安，稍微消化之後再返還給他們，讓他們可以繼續思考與工作。團隊平時那些看似「沒有生產力」的對話，正是在維持這個容器。
哈佛商學院教授 Amy Edmondson 的研究也指出，團隊的「心理安全感」，也就是成員相信在團隊中提問、犯錯、說出不同意見不會受到懲罰，是團隊學習的關鍵條件。而心理安全感，正是在這些日常的對話中累積出來的。
在 40 分鐘的實驗裡，少了這些對話，看不出代價；反而因為更專注任務，品質更好。但在真實的組織裡，團隊不只是一起完成任務，還要一起面對危機、處理衝突、帶新人、承受失敗。當 AI 拿走了大部分的任務協調，團隊也可能在不知不覺中，失去了一起承受壓力的練習。 平常看不出來，直到開場那樣的危機出現。
需要說明的是，這一段是我對實驗發現的團體動力解讀，而不是實驗本身的結論。
為什麼問卷看不到？
- 第一，問卷測的是感受，改變發生在行為。 團隊成員可能真心覺得「我們合作得很順」，因為事情確實做得更快、衝突更少。
- 第二，人不會把「少了什麼」當成損失。 少了閒聊、少了關心，當下甚至會覺得是效率。失去的東西，要到需要它的時候才會被發現。
- 第三，問卷本身也是一種安全的對話。 在一個「大家都在擁抱 AI」的氛圍裡，很少有人會在問卷上寫「我覺得我們越來越不說話了」。
這對主管與人資有一個直接的含意：評估人與 AI 的協作，不能只靠問卷。 需要觀察、對話與行為資料。
怎麼做：主管可以觀察的三個訊號
主管不需要做研究，也能看見團隊的變化。下面三個訊號，可以在日常工作中觀察：
- 訊號一：會議中，還有沒有人問「你怎麼看？」 如果會議只剩下報告與分工，沒有人再問彼此的看法，團隊的思考可能已經各自與 AI 完成，而不是在團隊中完成。
- 訊號二：意見分歧，是被討論，還是被 AI 的答案蓋過？ 當有人提出不同意見，團隊的第一個反應是「你為什麼這樣想？」，還是「問一下 AI 就知道了」？後者看起來很有效率，但團隊就少了一次練習處理分歧的機會。
- 訊號三：新人遇到問題，先問同事，還是先問 AI？ AI 很適合回答「怎麼做」，但不擅長回答「我們這裡為什麼這樣做」。如果新人幾乎不問同事，他們學到的是技能，卻沒有進入團隊。開場那位卡了兩天的新人，就是這個訊號。
看到訊號之後，可以做三件事：
- 保留非任務性的團隊時間。 不是停用 AI，而是刻意安排一些不以產出為目的的對話，例如每月一次的回顧：這個月哪件事最難？我們怎麼度過的？
- 在重要討論中，先讓人說，再讓 AI 補充。 這讓不同的觀點有機會被說出來，而不是被第一個合理的答案蓋過。
- 幫新人安排「人的導師」。 讓新人知道，有些問題應該問人，而且問人是被鼓勵的。
對人資與 OD 來說，這也意味著團隊診斷的方法要調整：問卷可以繼續用，但要搭配行為觀察與焦點團體，才能看到問卷看不到的地方。
結語
AI 拿走了大量的協調工作，這是好事。但團隊不只是一個協調任務的系統，它也是一個讓人可以一起面對困難的容器。
AI 越能幫團隊做事，主管越需要刻意經營團隊的關係。不是因為關係比效率重要，而是因為當危機來臨時，團隊能不能撑住，靠的是平常那些「沒有生產力」的對話。
留給你的問題： 你的團隊上一次一起處理一件難事，是什麼時候？那時候，大家是怎麼說話的？
延伸閱讀
參考文獻
- Ju, H., & Aral, S. (2026). Collaborating with AI Agents: A Field Experiment on Teamwork, Productivity, and Performance (arXiv:2503.18238v3). Original work posted 2025.（工作論文）
- Bion, W. R. (1962). Learning from Experience. London: Heinemann.
- Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383.
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作者
Edward Cheng 鄭博文
慧培國際管理顧問公司台灣區人才發展總監 / 企業教練/策略引導師
台灣人，具多個行業的豐富人力資源管理經驗， 清大教育與心理諮商學系碩士，現職清大教育與心理諮商學系團體動力講師與慧培國際台灣區人才發展總監。
Edward 過去有將近18年的HR主管經驗，有2/3的時間是跟企業的CEO一起工作，能夠從企業經營的高度來規劃組織的人才發展。協助主管不只是知道還要能夠做到，從系統性的角度完整的規劃與提升主管的關鍵能力以帶來組織的成效。
Edward 擅長於 願景策略會議引導(Vision and Strategies Workshop) 、商業模式引導 (Business Model Workshop)、團隊教練 (Group Coaching)、高管教練(Coaching) 以及教練領導力（Coaching Leadership)。
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