哪些事自己做、哪些交出去？AI 正在改寫答案
本文為觀點文章，以理論推論為主，目的是提供經營團隊思考的框架，而非實證研究的結論。
一家中型消費品公司的行銷部，過去每年要發包大約一半的工作：市場調查交給調查公司、社群內容交給代理商、廣告投放交給數位行銷公司。今年，五個人的團隊搭配幾個 AI 代理，把大部分工作收回來自己做，年度外包預算少了六成。
但過了半年，行銷經理發現了新的問題：過去代理商會帶來市場上的新想法，現在沒有了；另一方面，業務部也開始用自己的代理做市場分析，兩個部門的數字對不起來。她開始想：哪些事該自己做？哪些事該交給外面？哪些事該和業務部一起做？
這些問題看起來很實務，其實都指向組織理論中最古老的一個問題：企業的邊界應該畫在哪裡？
三個理論，各自預測什麼
一、Coase 的交易成本：企業為什麼存在？ 1937 年，經濟學家 Ronald Coase 在〈企業的本質〉中問了一個問題：如果市場是有效率的，為什麼還需要企業？他的答案是：透過市場交易是有成本的，包括尋找對象、談判、簽約、監督。當這些成本高於在內部協調的成本（找到對的人、交辦清楚、追蹤進度、確認做得對所花的力氣），企業就會把工作收進來自己做。企業的邊界，就畫在「內部協調成本」等於「市場交易成本」的地方。
AI 代理同時改變了這兩項成本。它讓內部協調變便宜（單一團隊就能做過去需要很多人協調的事），也讓市場交易變便宜（找廠商、比價、擬合約都可以自動化）。兩者哪一個降得更多，決定了邊界會往哪個方向移動。
二、Galbraith 的資訊處理：結構是處理資訊的方式。 我們在〈層級變少，主管要帶的反而更多〉中介紹過，Galbraith 認為組織結構的作用，是處理工作中的不確定與例外。層級、規則、橫向協調、資訊系統，都是不同的處理機制。AI 代理大幅提高了資訊處理的能力，這可能讓組織用更少的層級、更小的團隊完成同樣的工作。
三、Conway 定律：系統會複製組織的溝通結構。 1968 年，軟體工程師 Melvin Conway 觀察到，組織設計出來的系統，結構會反映組織本身的溝通結構。簡單說，部門之間平常不太溝通，各自做出來的系統也就不太能互通。AI 代理也一樣：如果行銷部和業務部各自導入自己的代理，各用各的資料、各用各的定義，兩個代理就像兩個不說話的部門。例如，行銷部的代理把「填過表單的人」算成潛在客戶，業務部的代理只算「約到拜訪的人」，兩邊報上來的數字自然對不起來。問題不在代理算錯，而在兩個部門本來就沒有對齊過定義，代理只是把這個落差自動化、放大了。換句話說，AI 不會自動打破部門之間的牆，反而可能把牆寫進系統裡。
三種可能的方向
把三個理論放在一起，可以推論出三種不同的方向。它們不是互斥的，同一家公司的不同部門，可能同時走向不同的方向。
方向一：組織變小，工作收回來。 當內部協調成本下降得比市場交易成本更多，企業會把過去外包的工作收回來，且用更少的人完成。開場的行銷部就是這個方向。麥肯錫在〈代理式組織〉一文中提到，就他們的經驗，兩到五人的團隊已經可以監督 50 到 100 個專業代理，完成客戶導入、產品上市、關帳等端到端的流程。
方向二：外包變多，市場變強。 當市場交易成本下降得更多，企業反而可能把更多工作交給外部。這個想法並不新：Malone、Yates 與 Benjamin 在 1987 年就預測，資訊科技會降低協調成本，使經濟活動從企業內部轉向市場。麥肯錫也提到，代理網絡「不一定侷限在單一組織的邊界內」，不同的成果可能由不同的對象提供。
方向三：邊界重劃。 邊界不一定往內或往外移動，而是被重新畫。過去以「職能」劃分的部門，可能轉為以「工作流程」或「成果」劃分的團隊。麥肯錫的說法是，以階層授權為基礎的組織圖，會讓位給以交換任務與成果為基礎的「工作圖」。我們在〈組織圖退場、工作圖登場〉一文中討論過這個方向。
證據與限制
要說清楚的是，目前關於「AI 如何改變企業邊界」的實證研究非常少。現有的線索大多是間接的。
Anthropic 的《經濟指數》（2025 年 9 月）發現，使用者直接把整件任務交給 AI 的「指令式」對話，在八個月內從 27% 升到 39%；而企業透過 API 的使用中，有 77% 屬於自動化的模式。這顯示企業正從「讓 AI 協助人」走向「把任務交給 AI」，但它並沒有告訴我們企業的邊界是否因此改變（證據等級 C：廠商的使用資料）。麥肯錫的「兩到五人監督 50 到 100 個代理」，則是顧問公司的經驗分享，而非系統性的研究（證據等級 D）。
歷史也提醒我們要謹慎。上一波資訊科技普及時，很多人預測企業會變小、市場會取代組織，但實際上大型企業並沒有消失，反而出現了更多跨組織的合作形式。理論可以告訴我們哪些力量在起作用，但不能告訴我們結果。
心理動力的解讀：邊界模糊時，誰屬於「我們」？
以下是作者的觀點，而非上述研究的發現。
從塔維斯托克的開放系統觀點來看，邊界不只是組織圖上的線，也是人心理上的容器。它定義了「我們」與「他們」，也定義了誰要為什麼負責。在 BART 的架構中，邊界（Boundary）是理解組織動力的第一個元素。
當 AI 讓邊界變得流動，人會面對一個很根本的問題：我屬於哪裡？過去與代理商合作多年的外部夥伴，突然不再被需要；過去只負責一個簡單環節的員工，突然要對整個流程負責；行銷與業務的代理各自產出數字，誰的數字才算「我們的」？
邊界模糊會帶來焦慮，而對焦慮的常見反應，是把邊界畫得更硬。部門各自導入自己的代理、不分享資料、各自守住自己的數字，都可能是這種防衛。結果是，AI 本來可以降低的協調成本，反而被新的「代理部落主義」拉高了。從 Conway 定律來看，這不是技術問題，而是組織問題。
怎麼做：給經營團隊的三個練習
一、盤點跨部門與外部協調的成本。 列出主要的工作流程，標出每一個「交接點」：跨部門的交接、與外部廠商的交接。對每一個交接點問：這個協調現在花多少時間與成本？AI 代理能不能降低它？降低之後，這個工作是該收回來、交出去、還是重新合併？開場的行銷部如果做過這個盤點，可能會發現「新想法」是代理商帶來的價值，不該一起收回來。
二、檢查組織結構是否反映工作流程。 把組織圖和工作鏈地圖放在一起比對：哪些流程被部門邊界切斷了？哪些部門各自導入了做類似事情的代理？依照 Conway 定律，如果不先調整組織的溝通結構，代理系統就會複製舊的割裂。有些公司會先組成跨部門的「流程團隊」，再為這個團隊設計代理，而不是讓每個部門各自導入。
三、設計跨組織協作的規則。 如果邊界變得更流動，就需要更清楚的規則：資料誰擁有、哪些代理可以跨部門或跨公司互動、出問題時誰負責。這些規則不是 IT 的問題，而是經營團隊要一起討論的治理問題。
給人資與 OD 的提醒： 組織設計的討論，常常從「我們需要多少人」開始。在 AI 時代，更好的起點可能是「我們的邊界應該畫在哪裡」。也要留意邊界變動對人的影響：被收回的外包工作、被重組的部門，都會觸及人的歸屬感與身分。
結語：邊界不會消失，只會被重新畫
Coase 在將近一個世紀前告訴我們，企業的邊界由協調成本決定。AI 正在改變這個成本，所以邊界一定會變。但它不會消失，只會被重新畫。經營團隊的工作，是主動去畫這條線，而不是等各部門各自導入代理之後，再發現邊界已經被畫亂了。
留給你的問題： 你們的組織結構，是在反映工作怎麼流動，還是在反映過去的分工？
延伸閱讀
參考文獻
- Anthropic. (2025, September). Anthropic Economic Index report: Uneven geographic and enterprise AI adoption. https://www.anthropic.com/economic-index（證據等級 C：廠商使用資料）
- Coase, R. H. (1937). The nature of the firm. Economica, 4(16), 386–405.（證據等級 A：經典理論文獻）
- Conway, M. E. (1968). How do committees invent? Datamation, 14(4), 28–31.（證據等級 B：經典觀察）
- Galbraith, J. R. (1974). Organization design: An information processing view. Interfaces, 4(3), 28–36.（證據等級 A：經典理論文獻）
- Malone, T. W., Yates, J., & Benjamin, R. I. (1987). Electronic markets and electronic hierarchies. Communications of the ACM, 30(6), 484–497.（證據等級 A：經典理論文獻）
- Sukharevsky, A., Krivkovich, A., Gast, A., Storozhev, A., Maor, D., Mahadevan, D., Hämäläinen, L., & Durth, S. (2025, September 26). The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-agentic-organization-contours-of-the-next-paradigm-for-the-ai-era（證據等級 D：顧問觀點）
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