12. AI 是工具還是同事？當管理制度的二分法失效
公司的客服 AI 代理上線半年了。剛開始表現不錯，大部分的常見問題都能自己解決。但最近三個月，客戶滿意度慢慢下滑，轉人工的比例也在上升。
客服主管把問題提出來後，得到了幾個回應。IT 說：「系統正常運作，沒有錯誤紀錄。」人資說：「它不是員工，不在我們的管理範圍。」當初推動專案的數位轉型辦公室說：「專案已經結案，後續由使用單位負責。」而客服主管自己也不確定，她有沒有權限去改一個不是她採購的系統。
問題就這樣放了三個月。
如果這是一位表現下滑的客服人員，組織知道該怎麼處理：主管面談、找出原因、安排訓練，必要時調整工作。如果這是一台故障的伺服器，組織也知道該怎麼處理：開單、維修、更換。
但代理式 AI 兩者都不是，也兩者都是。這篇文章要談的，就是這個「兩者都是」在管理制度上留下的空隙，以及它在人心裡引起的波動。
調查看到的「模糊地帶」
2025 年 11 月，MIT Sloan Management Review 與 BCG 發表第九年的全球 AI 研究《The Emerging Agentic Enterprise》，作者為 Sam Ransbotham、David Kiron 等人，調查了 116 個國家的 2,102 位主管。
幾個數字勾勒出現況：
- 導入速度很快： 35% 的組織已經開始使用代理式 AI，另有 44% 計畫導入。
- 定位很模糊： 76% 的受訪者認為，代理式 AI 比較像同事，而不是工具。
負責這項研究的 Ransbotham 說：「代理式 AI 既不是工具，也不是隊友，它兩者都是。」
報告歸納出四個組織必須面對的策略張力：
- 可擴展與適應： 像工具一樣標準化、大量複製？還是像人一樣，根據情境學習調整？
- 經驗與速度： 要等累積足夠經驗再大量使用？還是先用起來，在用中學？
- 監督與自主： 要像管工具一樣控制每一步？還是像對同事一樣授權？
- 改裝與重新設計： 把 AI 放進現有流程？還是重新設計工作本身？
這四個張力的共同點是：如果你只把 AI 當工具，或只當同事，答案都很容易。正因為它兩者都是，組織必須在每個張力上做出選擇。報告作者的結論是：「代理式 AI 的挑戰在組織，而不在技術。」
需要說明的是，這是一份主管問卷調查，很多數字反映的是主管的認知與預期，而不是已經發生的事實；而 BCG 本身也提供 AI 顧問服務。但「76% 認為它像同事」這個認知本身，就是一個管理事實：當多數人把它當同事，只用管工具的方式管它，就會出現缺口。
制度的空隙：代理的人資
多數企業的管理制度建立在一個簡單的二分法上：IT 管工具，人資管人。
IT 的制度處理採購、資安、維運與淘汰，關心的是「它有沒有正常運作」。人資的制度處理招募、到職、考核、訓練與離職，關心的是「它做得好不好」。
代理式 AI 剛好落在中間。開場的客服代理「正常運作」，所以 IT 沒有問題；它「做得不好」，但人資不管。結果是，沒有人負責考核它、沒有人負責重新訓練它、也沒有人有權決定它該不該退役。
報告提出的建議，是建立一個「代理的人資」功能，像管理員工生命週期一樣管理代理：
報告也提到，美國生技公司 Moderna 將科技與人資部門合併，由同一位主管管理。這是一個極端的做法，但它的邏輯很清楚：當工作由人與 AI 共同完成，分開管理兩者就會產生空隙。
對台灣企業來說，不一定要合併部門。但至少要回答一個問題：上表的每一個環節，在我們公司是誰負責？ 如果任何一格是空的，開場的那三個月，就會在你們公司重演。
人把 AI 當同事時，心裡發生什麼
制度的空隙是看得見的問題。但「76% 認為它像同事」這個數字，還指向一個看不見的層次：人與 AI 之間的心理關係。
這個現象其實不意外。1996 年，史丹佛大學的 Byron Reeves 與 Clifford Nass 在《The Media Equation》中報告了一系列實驗：人會本能地把電腦當成社會行動者來對待。例如，受試者在同一台電腦上評價它的表現時，會比在另一台電腦上評價時更客氣，就像不好意思當面批評一個人。而且受試者自己都說，他們知道電腦不是人。
那時候的電腦只會顯示文字。今天的 AI 會說話、會推理、會主動行動，人把它當成同事，幾乎是必然的。
從心理動力的角度，我想提出三種在組織中常見的關係型態。這是我的解讀，而不是上述調查的發現。
一、投射：把自己的理想或不安放在 AI 上。 投射是把自己內在的情感、期待或恐懼，放到外在對象身上。有些人把 AI 理想化：它不會累、不會抱怨、不會犯錯，是「完美的同事」。有些人則把它視為威脅，它代表了「我可能被取代」的恐懼。兩種投射都讓人看不清楚 AI 實際的能力與限制。
二、依賴：把判斷交出去。 當 AI 表現穩定，人很容易慢慢放下自己的判斷。一開始是檢查，後來是瞥一眼，最後是直接採用。這種依賴讓人鬆一口氣：不必再為每個決定擔心。但它也是第 2 篇「橡皮圖章主管」的心理根源，以及第 8 篇「是系統建議的」的前奏。
三、競爭：把 AI 當對手。 有些人的反應是反過來的：尋找 AI 的每一個錯誤，證明「它還是不如我」；或是辵得出來就不用。這不一定是保守，而是一種保護自己專業身分的方式。但如果主管把這種反應解讀為「抵抗改變」，就錯過了它背後真正的焦慮。
調查中還有一個容易被忽略的數字：35% 的受訪者認為，主管用 AI 來溝通，會變得不真誠。 這是一個信任的警訊。員工收到一封寫得很周到的信，心裡會問：「這是你想說的，還是它幫你寫的？」主管與部屬的關係，建立在「你是真的在對我說話」的基礎上。當 AI 進入這個關係，它不只是一個寫作工具，也是一個第三者。
這三種關係型態很少會被公開討論，但它們會決定 AI 在團隊裡實際扣演的角色。管理制度可以處理「誰負責」，但只有對話能處理「我怎麼看待它」。
怎麼做：三個管理決定
（一）為每個代理寫一份「職務說明書」。 既然它像同事，就用管理同事的語言來定義它。一份代理職務說明書至少包含：
開場的客服代理，如果一開始就有這份文件，滿意度下滑的第一個月，就會有人在定期考核中看到，而且知道自己有權處理。
（二）用四個張力做明確的選擇。 可擴展與適應、經驗與速度、監督與自主、改裝與重新設計，這四個張力沒有標準答案。但如果組織沒有主動選擇，廠商產品的預設值就會替組織選。
建議經營團隊在導入重要的代理之前，針對每個張力回答：「在這個場景，我們偏向哪一邊？為什麼？」例如，客服場景可能偏向可擴展與監督，研發場景可能偏向適應與自主。選擇本身不會錯，錯的是沒有選。
（三）訂定 AI 使用的揭露原則。 針對 35% 的真誠性疑慮，組織可以先訂幾個簡單的原則：
- 涉及個人的訊息，例如績效回饋、人事異動、安慰或致歉，由主管親自說，或至少親自改寫並負責。
- 對客戶與員工，說明哪些服務或溝通有 AI 參與。
- 在團隊中公開討論：我們怎麼用 AI、在哪裡不用。這個討論本身，就是處理投射、依賴與競爭的機會。
結語
「AI 是工具還是同事？」這個問題的答案，可能永遠都是「兩者都是」。
但管理的工作，從來不是等問題有標準答案，而是在模糊中做出安排：誰負責、怎麼考核、什麼時候停。把模糊變成制度，是管理者的工作；把人對 AI 的感受變成可以討論的話題，則是領導者的工作。
留給你的問題： 在你們公司，AI 代理是哪個部門的「員工」？
延伸閱讀
參考文獻
- Ransbotham, S., Kiron, D., Khodabandeh, S., Iyer, S., & Das, A. (2025, November 18). The Emerging Agentic Enterprise. MIT Sloan Management Review & Boston Consulting Group.
- Reeves, B., & Nass, C. (1996). The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. Cambridge University Press.
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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)。
Email：powen.coach@whitespace-leadership.com Ｍ：0958802653