導入 AI 後，為什麼團隊反而更難合作？
一、當每個人都變得更有效率，團隊卻開始失去共識
一家消費性電子企業導入 AI Agent 後，員工的工作效率明顯提升。
產品經理 Emily 可以快速整合市場資料、競品分析與銷售預測；資深行銷主管 Michael 也開始使用 AI 檢視定價策略；研發主管 Jason 則透過 AI 加速技術評估。過去需要數週才能完成的分析，如今幾天內就能提出初步方案。
然而，事業部主管 David 卻發現一個奇怪的現象。每個人的分析都越來越完整，團隊卻越來越難達成共識。
Emily 認為自己的建議已經有充分數據支持，Michael 則認為 AI 忽略了市場中的關鍵變數。Jason 發現，大家提出的方案都很完整，卻沒有充分考慮研發限制。會議中，每個人都帶著自己的 AI 分析結果，試圖說服其他人。討論變多了，真正的對話卻變少了。
David 開始困惑：我們不是導入了更好的工具嗎？為什麼團隊反而更難合作？
這個虛構情境揭露了一個值得關注的問題：AI 可以提升個人的工作能力，卻不一定能自動提升團隊的集體合作能力。當 AI 改變知識取得、工作分工與決策方式時，團隊原本依賴的合作機制，也可能需要重新設計。
二、第一個挑戰：當每個人都有答案，誰還需要聽別人的？
過去，跨部門合作的一個重要原因，是沒有人能獨自掌握所有必要資訊。
行銷需要研發理解技術限制，研發需要行銷提供市場洞察，年輕員工需要資深同事分享經驗。這種知識上的相互依賴，促使團隊成員交換資訊、討論問題，並逐漸形成共同理解。但 AI 正在改變這種關係。
2026 年發表於 Organization Science 的研究《The Cybernetic Teammate》，透過與 P&G 合作的實驗發現，在特定產品創新任務中，個人搭配 AI 的表現，可以達到沒有 AI 輔助的兩人團隊水準。
AI 也有助於不同專業背景的人突破原有知識邊界，提出更整合性的方案。這是一項重要進展，卻也帶來新的管理問題。
當每個人都能透過 AI 取得跨領域知識，團隊成員是否還會主動尋求彼此的專業意見？
Emily 可能認為自己已經透過 AI 理解市場與技術問題，因此不必在方案形成初期就找 Michael 或 Jason 討論。Michael 也可能使用自己的 AI 工具，提出另一套看似完整的市場分析。結果是，每個人的獨立產出能力提高了，卻可能減少共同探索問題的過程。
但能夠取得跨領域資訊，不等於真正理解其他專業的判斷邏輯。AI 可以協助整理技術資訊，卻不代表行銷人員已經充分理解研發的實際限制；AI 可以產出市場預測，也不代表團隊已經形成共同的商業判斷。
領導者因此需要重新思考：團隊合作的價值，不能只建立在交換彼此不知道的資訊，而需要進一步轉向共同定義問題、檢驗假設、整合不同判斷，以及承擔共同結果。
三、第二個挑戰：AI 讓意見更有說服力，卻可能讓分歧更難處理
AI 產出的分析通常結構完整，能快速呈現數據、比較方案，甚至提供看似明確的建議。但當不同成員使用 AI 形成不同結論時，團隊可能面臨新的挑戰。
例如，Emily 的 AI 分析建議採取中高價定位，Michael 的分析則支持高價策略。雙方都能提出大量資料與理由。問題是，分析越完整，不代表彼此越容易理解。
如果每個人都將 AI 的分析當成支持自己觀點的證據，討論便可能從共同探索，變成各自捍衛立場。更複雜的是，AI 產出的內容可能讓使用者產生過度信任，或低估資料與假設中的限制。
此時，團隊可能出現兩種極端：一種是過度相信 AI，另一種是因不信任 AI 而全面否定其價值。這兩種反應都可能妨礙有效合作。領導者需要建立的，不是要求所有人接受 AI 分析，而是一套能夠公開檢驗不同判斷的討論機制。
例如，David 可以要求每個方案回答四個問題：
這個結論建立在哪些關鍵假設上？
哪些證據支持或反駁這個方案？
如果判斷錯誤，最大的風險是什麼？
我們可以透過什麼方式驗證？
這能將討論從「誰的 AI 比較準確」，轉向「我們如何共同提高決策品質」。真正有價值的團隊討論，不是讓每個人帶來更多答案，而是讓不同答案能夠接受共同檢驗。
四、第三個挑戰：合作困難，可能不只是工作問題
在上一篇文章中，我們從 Systems Psychodynamics 的角度探討 AI 如何觸動專業身分、權威與組織防衛。
這個視角對理解團隊合作同樣重要。當 AI 改變誰能提出有影響力的建議、誰掌握關鍵知識，以及誰在團隊中受到重視時，成員可能開始重新理解自己的位置。
對 Michael 而言，Emily 的 AI 分析可能不只是另一個策略方案，也可能讓他感受到過去累積的市場經驗不再具有相同的影響力。對 Emily 而言，她可能認為自己只是提出更充分的證據，卻不理解為什麼 Michael 對她的建議反應強烈。
如果 David 沒有注意到這些不同的理解，專業分歧便可能逐漸轉化為人際緊張。例如，Michael 開始減少分享經驗，Emily 不再主動徵詢他的意見，其他成員則選擇避免介入。表面上，每個人仍然完成自己的工作；實際上，團隊可能逐漸失去開放討論與相互支持的能力。
另一項 2026 年的人機團隊研究指出，相較於純人類團隊，人機團隊可能具有較低的凝聚力與團隊認同，儘管心理安全感未必出現顯著差異。這提醒我們，任務效率、團隊凝聚力與心理安全感是不同的面向，不能假設其中一項改善，其他面向就會同步提升。
領導者也不應將所有合作困難都歸因於心理防衛。不同意見可能來自真實的專業差異、資料品質或工作限制。重要的是能夠同時看見兩個層次：團隊正在討論什麼工作問題？以及成員正在如何經驗彼此的角色、權威與關係？
只有同時理解這兩個層次，才有機會處理真正影響合作的因素。
五、第四個挑戰：當 AI 參與工作，責任反而變得模糊
AI 導入後，另一個容易被忽略的問題，是決策與責任的重新分配。
假設 Emily 使用 AI 提出市場策略，Michael 檢視商業風險，Jason 評估技術可行性，最後由 David 核准。
如果方案失敗，誰應該負責？是提供分析的 Emily？沒有發現問題的 Michael？負責技術評估的 Jason？還是核准方案的 David？
AI 可能增加參與決策的資訊來源，卻不會自動建立清楚的責任關係。
當每個人都認為自己只負責其中一部分，團隊可能出現一種現象：所有人都參與了決策，卻沒有人真正擁有完整的結果。
這不只是問責問題，也會影響合作。因為當角色與責任不清楚時，成員可能傾向保護自己的工作範圍，避免承擔超出職責的風險。因此，領導者需要明確區分 AI 的分析功能、人類的專業判斷、決策權限與結果責任。
AI 可以提供建議，但團隊必須知道誰負責檢驗、誰可以挑戰、誰有權決定，以及誰負責後續追蹤。責任清楚，不只是為了出錯時找到負責的人，更是讓成員能夠放心合作的基礎。
六、領導者可以如何介入？從個人效率走向集體效能
面對上述挑戰，領導者不能只增加 AI 培訓，也不能期待團隊自然找到新的合作方式。我建議透過四個步驟，重新建立人機協作的團隊運作機制。
Step 1｜重新定義共同任務：我們究竟需要一起完成什麼？
首先，讓團隊重新回到共同任務。
David 可以問：「我們真正要解決的商業問題是什麼？哪些工作可以由個人搭配 AI 完成？哪些判斷仍然需要不同專業共同參與？」這有助於區分個人產出與團隊共同工作的價值。
團隊不必為了合作而合作，但對於需要跨領域判斷、整合風險與共同承擔的任務，仍需要有意識地設計協作過程。
Step 2｜建立共同檢驗機制：從捍衛答案轉向探索假設
其次，要求團隊在討論方案時，不只呈現 AI 的結論，也必須說明資料來源、重要假設、風險與不確定性。
可以採用一個簡單的討論順序：提出方案 → 說明假設 → 邀請挑戰 → 整合判斷 → 決定驗證方式。領導者應鼓勵成員提出反證，而不是將質疑視為不合作。讓不同意見成為改善決策的資源，而非對個人能力的否定。
Step 3｜重新協商角色與責任：誰貢獻什麼？誰決定什麼？
第三，透過 BART（Boundary、Authority、Role、Task）重新檢視團隊運作。
在 Michael、Emily 與 David 的案例中，可以重新界定：Emily 負責 AI 分析與假設驗證；Michael 負責市場情境判斷與風險辨識；Jason 負責技術可行性；David 負責整合不同觀點、做出決策並承擔結果。
這些分工應依任務與能力調整，而不是將人固定在單一角色。更重要的是，讓每個人理解自己的貢獻如何與其他人的工作連結。
Step 4｜建立團隊學習循環：我們如何一起變得更好？
最後，團隊需要定期檢視的不只是 AI 提升了多少效率，也包括合作品質是否改善。
例如，在重要專案完成後進行簡短的團隊回顧：「AI 在哪些地方幫助我們做出更好的判斷？」「我們是否忽略了某些人的專業意見？」「哪些假設沒有被充分檢驗？」「下一次，我們應該如何調整人與 AI 的合作方式？」
透過持續回顧，團隊可以逐漸建立新的工作默契、信任與共同判斷能力。這才是從個人 AI 生產力，走向團隊集體效能的重要轉變。
七、重新理解 AI 時代的團隊合作
AI 的進步，正在讓個人擁有過去難以取得的分析與知識整合能力。這是令人期待的發展。但當個人能力快速提升，組織也需要重新思考團隊存在的價值。
未來，團隊合作可能不再只是將不同人的知識集合起來，而是讓不同專業、不同觀點，以及 AI 提供的分析，能夠透過有效的互動形成更成熟的集體判斷。
這需要的不只是更好的 AI 工具，也包括清楚的角色與責任、能夠公開挑戰假設的討論文化，以及願意共同承擔結果的團隊關係。
對領導者而言，真正重要的問題不是：「我們如何讓每個人使用 AI，做得更快？」
而是：「當每個人都因 AI 變得更有能力，我們如何讓團隊因此變得更有智慧？」
AI 可以讓每個人更快提出答案。但讓不同答案轉化為共同理解、共同決策與共同責任，仍然是團隊合作最重要的價值。
五個反思提問：從個人 AI 效率走向團隊集體效能
1. 知識依賴｜AI 是否正在改變我們尋求彼此協助的方式？
當團隊成員可以透過 AI 獨立完成更多工作時，我們是否仍然保有跨專業交流、共同探索與相互學習的機會？
2. 共同判斷｜我們是在整合觀點，還是在捍衛各自的 AI 答案？
當成員提出不同的 AI 分析結果時，我們是否有共同檢驗假設、證據與風險的機制？
3. 團隊關係｜哪些合作困難可能反映角色與權威的變化？
AI 導入後，團隊中是否有人變得較少發言、較少分享經驗，或對他人的建議更容易產生防衛？我們如何理解這些變化，而不急著貼上標籤？
4. 角色責任｜人與 AI 的分工是否真正清楚？
誰負責提出分析、檢驗風險、整合判斷與做出決策？當結果不如預期時，團隊是否有清楚的責任與學習機制？
5. 領導行動｜我可以從哪一個合作情境開始改變？
如果希望團隊從個人效率走向集體效能，我可以在哪一場會議、哪一個專案或哪一項決策中，開始重新設計人與 AI 的合作方式？
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參考研究
Dell'Acqua, F., et al. (2026). The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI and Teamwork. Organization Science. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.20702
Unveiling Team Emergent States in the Age of Human-AI Teaming. (2026). International Journal of Human–Computer Interaction. https://doi.org/10.1080/10447318.2026.2635683
Agarwal, A., Moehring, A., & Wolitzky, A. (2025/2026). Designing Human-AI Collaboration: A Sufficient-Statistic Approach. NBER Working Paper No. 33949. https://www.nber.org/papers/w33949
AI and Identity Work: A Case of AI Implementation and the Fragmentation of Professional Identity. (2026). Information and Organization. https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2026.100626
作者註：本文案例為虛構情境，目的在於呈現 AI 導入後可能出現的團隊合作張力。文中提出的四步驟領導介入架構，為結合相關研究、團隊動力與組織發展實務的應用建議，並非已經完整實證驗證的標準模型。