AI不是拿來取代人，而是拿來重新分工

很多企業談AI，常常會停在：到底是要讓AI取代人，還是輔助人？但這種問法，其實太簡化。真正的關鍵不是「取代」或「輔助」二選一，而是看任務性質，重新安排人與AI的分工。

有些工作簡單、重複、規則清楚，AI做得又快又穩，這類任務就應該交給AI自動化處理。有些工作需要資料判斷、經驗修正與情境理解，這時AI可以提供建議，但最後仍要由人來拍板。還有一些工作高度模糊、牽涉人性、策略、創造力與責任判斷，AI反而不適合單獨處理，必須交給人類團隊合作完成。

所以，AI時代的管理重點，不是「對抗AI」，也不是「迷信AI」，而是「如何安排AI」。說白了，就是建立一套最有效的人機分工方式。

一篇發表於2026年《管理科學》（Management Science）的論文〈AI與人類協作的角色：自動化、增強與工作的未來〉（Roles of Artificial Intelligence in Collaboration with Humans: Automation, Augmentation, and the Future of Work），就提出一套「任務分配架構」（Task Allocation Framework），專門討論AI與人類應該如何分工。

這個架構把任務分成三種做法：第一，人類自己做；第二，AI自己做（也就是自動化）；第三，人類參考AI建議後再做（也就是增強）。作者企圖了解，在固定的人力資源下，企業要如何安排工作，才能得到最高的整體表現。

這篇研究特別提醒我們兩種「互補性」：

第一種，是任務之間的互補。有些任務AI比較強，有些任務人類比較強。不能一刀切，也不能一廂情願地全部交給AI。

第二種，是任務內部的互補。也就是在同一個任務中，如果人類知道什麼時候該相信AI、什麼時候該懷疑AI，人機合作就可能勝過單靠人類，也勝過單靠AI。

為了驗證這套模型，研究者使用100張ImageNet影像分類任務，讓人類分別在「有AI建議」與「沒有AI建議」的情況下進行判斷。AI則使用GoogLeNet Inception v3演算法。接著，研究者透過一萬次蒙地卡羅模擬，比較不同分工方式的準確率。

結果發現：最強的做法，不是人類單打獨鬥，也不是AI全面接管，而是聰明分工。

實驗數據顯示，人類單獨分類圖片，準確率是68%；AI完全自動化，準確率是77%；人類搭配AI建議，準確率提高到80%。但如果採用研究者提出的任務分配架構，把簡單任務交給AI，中等任務交給人機合作，困難任務交給多人類團隊，準確率可以提升到88%。

這個結果說明一件事：真正的競爭力，不是單純購買AI工具，也不是把AI塞進每一個流程，而是重新設計工作流程。工具只是兵器，會排兵布陣，才是關鍵。

更重要的是，AI把簡單任務自動化之後，不一定是在取代人，而是在釋放人。原本被瑣事綁住的人力，可以轉去處理更困難、更有價值、更需要判斷的任務。換句話說，AI真正的價值，不只是幫我們把事情做完，而是讓人可以去做更值得做的事。

對企業來說，這篇研究至少帶來三個啟發。

1.要建立「任務地圖」。不要只問：「這個職位會不會被AI取代？」而要改問：「這個職位裡，哪些任務可以自動化？哪些任務適合人機協作？哪些任務必須由人類主導？」未來被改變的，不一定是整個職位，而是職位裡一項又一項的任務細節。

2.要培養「AI建議判斷力」。在人機協作中，AI可以給答案、給分析、給建議，但人要懂得判斷。如果人類只是照單全收，那不叫增強，而是把錯誤放大。AI時代最重要的能力之一，不是會問AI，而是會判斷AI。

3.不要把自動化簡單理解成裁員。高明的組織，會把AI省下來的時間，投入更高價值的事情，例如：創新、客戶溝通、策略決策與組織學習。低價值工作交給AI，高價值工作交給人類，這才是AI時代的管理智慧。

最後，未來的工作，不是AI取代人類，而是懂得分工的人類，帶著AI一起解決更困難的問題。AI不是終點，而是一種新的槓桿。誰能用它重新配置時間、任務與人才，誰就能在下一輪競爭中先聲奪人。

作者：羅凱揚（台科大企管系兼任助理教授）、鍾皓軒（臺灣行銷研究有限公司創辦人）

資料來源：Fügener, A., Walzner, D. D., & Gupta, A. (2026). Roles of artificial intelligence in collaboration with humans: Automation, augmentation, and the future of work. Management Science, 72(1), 538–557. https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.05684