一個人加 AI 就能抵一個團隊，那我們還需要團隊嗎？

2026-10-24

季度經營會議上，財務長拿出一份簡報：「哈佛跟 P&G 的研究說，一個人加 AI 的表現，跟兩個人的團隊差不多。既然如此，新產品專案小組是不是可以從六個人縮成三個？」

專案經理志豪一時不知道怎麼回答。他直覺覺得不對：去年專案卡關時，是大家一起熬了兩個月才走出來的；新人也是在小組裡跟著資深同事學會怎麼跟客戶談的。但他也說不出來，這些「一起」的價值，要怎麼跟那個 0.37 個標準差比。

這個場景接下來會越來越常見。但在回答「還需不需要團隊」之前，我們應該先把這份研究讀清楚：它發現了什麼，以及它沒有測量什麼。

研究做了什麼：一場 P&G 內部的田野實驗

哈佛商學院的 Dell'Acqua、Lakhani 與賓州大學的 Mollick 等人，在 Procter & Gamble（P&G）內部做了一場預先註冊的田野實驗。這份研究先以 NBER 工作論文發表，2026 年正式刊於《組織科學》（Organization Science）。

約 800 位 P&G 的專業人員（正式版分析 791 人）參加一天的線上工作坊，針對公司真實的產品創新問題提出解決方案。他們被隨機分到四組：個人不用 AI、個人用 AI、兩人團隊不用 AI、兩人團隊用 AI。團隊都是跨職能的組合：一位研發、一位商業。

四個發現

發現一：一個人加 AI，表現接近兩個人的團隊。 以個人不用 AI 為基準，兩人團隊的方案品質高出 0.24 個標準差；個人加 AI 高出 0.37 個標準差；團隊加 AI 高出 0.39 個標準差。用 AI 的組別也省下了時間：個人少花 16.4%，團隊少花 12.7%。

發現二：最好的方案，仍然最常來自團隊加 AI。 團隊加 AI 產出前 10% 頂尖方案的機率，比對照組高出 9.2 個百分點（對照組是 5.8%），大約是三倍；個人加 AI 則沒有顯著增加。也就是說，平均水準上，一個人加 AI 可以追上團隊；但在「突破性」的方案上，團隊仍有優勢。

發現三：專業壁壘被打破了。 沒有 AI 時，研發人員偏向技術方案，商業人員偏向市場方案；用了 AI 之後，這個差異幾乎消失。非本行的人加上 AI，表現也能接近有本行成員的團隊。

發現四：用 AI 的人情緒更好，但對自己更沒信心。 用 AI 的人回報更多正面情緒（興奮、活力）、更少負面情緒（焦慮、沮喪），個人加 AI 的情緒經驗甚至不輸團隊。但有一個值得留意的細節：用 AI 的人「預期自己的方案會進入前 10%」的比例，反而比對照組低了 9.2 個百分點。實際表現提高了，對自己的評價卻降低了。一個可能的解釋是：當方案有一部分來自 AI，人很難確定「這是不是我做的」。

另一份研究可以補上不同的角度。Ju 與 Aral（2026，預印本）在線上實驗室讓 2,234 人與「人」或「AI 代理」配對製作廣告。人與 AI 搭檔時，個人產出多了約五成、文字品質較高；但人與人搭檔時，社交與情感性的訊息多了 18%，而人與 AI 的作品彼此更相似，作者稱之為「多樣性崩塌」。我們在〈AI 讓團隊更聰明，還是更一致？〉一文討論過這個現象。

研究沒有測到的事

上述研究設計嚴謹（P&G 研究為證據等級 A，Ju 與 Aral 為 B），但它們測量的是一個很特定的情境。作者自己也指出了幾個限制：

只有一天：一天的工作坊，沒有捕捉到日常團隊工作的複雜性，例如長期的協調與反覆修改。
只是發想：任務是提出解決方案，不包括執行、說服利害關係人、面對失敗後的調整。
只有兩人：團隊是兩人的跨職能組合，更大的團隊、同質的團隊可能很不一樣。
不是既有的團隊：配對是為了實驗而組成的，不是一起工作多年、有共同歷史的團隊。

更重要的是，研究沒有測量團隊的幾個核心功能：當事情出錯時誰一起承擔？新人在哪裡學會判斷？人在哪裡感到自己屬於某個地方？這些不是研究的缺陷，而是它本來就沒有要回答的問題。但如果經營層把「一個人加 AI 可以抵一個團隊」當成結論，就是把一個關於發想品質的發現，推廣到了它沒有測量的地方。

團隊到底在做什麼：七項功能地圖

團隊研究先驅 Hackman 提出過評估團隊效能的三個標準：產出是否符合使用者的標準、團隊未來一起工作的能力是否提升、成員是否從中學習與成長。P&G 研究只測了第一個。Katzenbach 與 Smith 則區分了「工作群組」與「真正的團隊」：前者是各自負責、彼此分享資訊；後者則有共同的目標與「彼此問責」。

把這些觀點與研究對照，可以畫出一張團隊功能地圖：

產出品質 AI 可以部分接手。平均品質已經可以追上。
跨專業整合 AI 可以部分接手。專業壁壘被打破。
情緒支持 在短時間的任務中，AI 帶來的正面情緒不輸團隊；長期是否如此，尚未測量。
突破性方案 團隊加 AI 仍有明顯優勢。
共同承擔與問責 沒有測量。出事時，AI 不會和你一起扣分。
學習與傳承 沒有測量。新人在團隊中學會的，常常不是答案，而是判斷與做事的方式。
歸屬與身分 沒有測量。人需要知道自己屬於哪裡、被誰看見。

這張地圖的意思不是「團隊還是比較好」，而是：團隊的功能正在重新分配。上半部的功能，AI 正在接手；下半部的功能，研究還沒有告訴我們答案。

心理動力的解讀：同一個焦慮的兩端

以下是作者的觀點，而非上述研究的發現。

當經營層說「團隊可以更小」，成員聽到的往往是「我可能不被需要」。這兩句話看似來自不同的位置，其實是同一個焦慮的兩端：在 AI 面前，人的價值是什麼？

對經營層來說，「縮小團隊」是一個可以量化、可以控制的決定，它讓不確定的未來看起來有了答案。對成員來說，「我不被需要」的焦慮，可能讓他們更努力證明自己，也可能讓他們退回各自的角落，不再真正合作。P&G 研究中「用 AI 的人對自己更沒信心」的發現，或許也是這個焦慮的早期訊號。

從團體動力的角度看，這個問題如果沒有被公開討論，就會在團隊中以別的形式出現：競爭變多、資訊不再分享、每個人都跟 AI 的關係比跟同事更親近。主管的角色，是把這個焦慮從暗處帶到檯面上，讓團隊可以一起思考，而不是各自防衛。

怎麼做：重新回答「哪些事一定要一起做」

一、盤點團隊的相互依賴。 列出團隊過去三個月最重要的工作，對每一項問：這件事是「各自做完再拼起來」，還是「一定要一起討論才做得好」？前者很可能可以由個人加 AI 完成，後者才是團隊的核心價值。

二、和團隊一起談清楚哪些事一定要一起做。 不要讓這個問題只在經營會議上被決定。用上面的七項功能地圖，請團隊成員一起評估：哪些功能已經可以交給 AI？哪些功能是我們需要彼此的？這個對話本身，就是在強化團隊。

三、考慮第三種形態：個人加 AI 的網絡。 答案不一定是「保留團隊」或「解散團隊」。可以設計一種結構：平時由個人加 AI 各自推進，在關鍵節點（例如選擇方向、面對失敗、帶新人）回到團隊一起做。P&G 研究也提到，AI 主要提高了想法的品質，而「從中選擇」仍然需要人。

給人資與 OD 的提醒： 引用這份研究時要特別小心。它證明的是「在一天的發想任務中，一個人加 AI 的平均品質接近兩人團隊」，不是「團隊可以被取代」。如果組織正在考慮縮小團隊，建議先用小範圍試行，並追蹤研究沒有測量的指標：錯誤發生時的復原速度、新人的學習曲線、成員的留任與投入。

結語：團隊的價值，在 AI 做不到的地方

P&G 的研究告訴我們，團隊過去提供的一部分價值，AI 已經可以提供。但它也告訴我們，最好的方案仍然來自團隊。而它沒有告訴我們的，可能正是團隊最重要的部分。

志豪該回答的，不是「要不要縮小團隊」，而是「我們這個團隊，哪些事一定要一起做」。答得出來，團隊就有存在的理由；答不出來，也許團隊早就只是一個工作群組了。

留給你的問題： 你的團隊裡，有哪一件事是一定要一起做才做得好的？

參考文獻

Dell'Acqua, F., Ayoubi, C., Lifshitz, H., Sadun, R., Mollick, E., Mollick, L., Han, Y., Goldman, J., Nair, H., Taub, S., & Lakhani, K. R. (2026). The cybernetic teammate: A field experiment on generative AI and teamwork. Organization Science, 37(4). https://doi.org/10.1287/orsc.2025.20702（證據等級 A：同儕審查田野實驗；早期版本為 NBER Working Paper 33641）
Hackman, J. R. (2002). Leading teams: Setting the stage for great performances. Harvard Business School Press.（證據等級 A：經典理論著作）
Ju, H., & Aral, S. (2026). Collaborating with AI agents: A field experiment on teamwork, productivity, and performance (arXiv:2503.18238v3). https://arxiv.org/abs/2503.18238（證據等級 B：預印本，線上實驗）
Katzenbach, J. R., & Smith, D. K. (1993). The discipline of teams. Harvard Business Review, 71(2), 111–120.（證據等級 B：經典實務文獻）
Mollick, E. (2025). The cybernetic teammate. One Useful Thing. https://www.oneusefulthing.org/p/the-cybernetic-teammate

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