一直有訂閱《Harvard Business Review》，很少提及，因為管理話題很少有時效性，但今期的主題是如何在工作場景與AI並存，便變得很有趣。
人工智能進入企業，最容易令人產生的錯覺，是只要把AI帶進會議室，團隊便會自然變得更有效率，討論也會變得更有深度。可是，科技從來不會自動改善協作；如果團隊沒有改變原有的溝通方式，AI不但未必能夠提升集體智慧，反而可能令人停止思考，讓本來應該由眾人共同參與的會議，變成幾個人圍着螢幕等待答案的過程。
《Harvard Business Review》2026年9月至10月號刊登了由Gabriele Rosani、Elisa Farri、Daniel Trabucchi及Tommaso Buganza合著的文章〈It’s Hard to Use AI as a Team. These Three Practices Can Help〉，探討企業團隊如何把生成式AI真正帶進集體工作。
文章的研究歷時五個月，涵蓋來自12家公司的60位管理人員；每個團隊由至少三名具備生成式AI使用經驗的經理組成，並以AI協助設計一項針對策略性商業問題的平台方案。研究人員不但觀察團隊與AI即時互動的情況，也分析每次會議的完整對話紀錄及參與者意見，因此看到的不只是團隊最後交出了甚麼成果，更看見人與AI的合作在哪些環節發揮作用，又在哪些地方失效。
研究開始時，參與者對AI加入團隊工作都感到興奮，但這股熱情往往在第一個小時內迅速消退。當AI產生一個又一個看似完整的答案，團隊成員逐漸變得沉默，被動地注視螢幕，甚至把判斷與討論的責任交給AI。結果，AI沒有放大協作的力量，反而削弱了成員之間的交流，整場會議亦由共同思考變成集體旁觀。
問題不一定出在AI能力不足，而是團隊不自覺地沿用了個人聊天的模式。當一名新同事或顧問加入會議時，大家通常會介紹自己的身分、專業和職責，也會解釋討論背景，讓對方了解整個團隊的需要；然而，面對AI時，人們往往只輸入一句簡短指令，卻沒有交代桌上有哪些人、各自代表甚麼觀點，以及團隊真正需要解決甚麼問題。AI因而只回應負責輸入指令的那個人，而不是參與整個團隊的對話，最後提供的自然也是狹窄而偏向個人的答案。
報導將這種現象稱為「斷奏式互動」。團隊經常只對AI說「再給我一個例子」或「這個方向不對」，卻沒有完整說明判斷背後的理由，也沒有先在團隊內部建立共識。當AI在缺乏脈絡的情況下主動提出下一步和現成選項，團隊便很容易按下確認鍵，讓會議在眾人尚未充分討論之前，已被AI帶往某一個方向。
文章因此提出第一項重要做法，就是不要把AI視為某一位成員的私人助手，而應把它正式介紹給整個團隊。報導指出：
“Engage with AI as a team.”
中文可譯為：「以一個團隊的身分與AI互動。」
這句話雖然簡單，背後卻代表一種工作文化的改變。團隊成員需要逐一向AI交代自己的角色、專長和關注點，並且明確要求AI在回應時兼顧不同持份者的觀點。當AI知道會議桌上既有財務、營運和市場人員，也有管理層或前線執行者，它才有可能提出真正面向團隊，而不是只迎合提問者的分析。
第二項做法，是善用AI角色可以隨時轉換的特性。許多團隊一開始只把AI設定成「研究員」、「專家」或「會議記錄員」，然後由始至終只向它索取資料和答案。可是，AI的價值不只在於提供資訊，它也可以在同一場會議中成為腦力激盪的伙伴、質疑假設的反方、模擬市場反應的顧客、檢視競爭形勢的對手，甚至是把抽象概念轉化為方案雛形的設計者。當團隊刻意讓AI在不同角色之間流動，它便不再只是資料庫，而會成為刺激討論及揭示盲點的思考伙伴。
第三項做法，也是最困難的一項，就是團隊必須始終保留對人機互動的共同主導權。報導特別強調：
“Maintain collective ownership of the interactions with AI.”
中文可譯為：「共同掌握與AI互動的主導權。」
所謂共同主導，並不是讓每個人輪流輸入幾句指令，而是在向AI提出下一個問題之前，團隊先停下來討論應該如何表述、有哪些可能方向，以及應以甚麼準則判斷AI的回答。AI提出建議之後，成員也不應立即接受，而要共同檢查假設、比較選項，甚至刻意挑戰其結論。這些停頓看似減慢了會議速度，實際上卻能防止團隊滑入「旁觀者模式」，並確保人仍然坐在駕駛席上。
經過調整後，參與研究的團隊開始出現明顯轉變。成員會逐一向AI介紹自己，AI也開始考慮不同角色和專業背景；團隊不再只要求AI提供標準答案，而是根據會議進程，讓它擔任挑戰者、持份者、顧客或故事敘述者。到了後期會議，團隊會在提交提示之前先討論措辭，並在取得答案後集體判斷和修正。研究結果顯示，參與者的平均投入程度增加了30%，而五分之三的參與者認為，集體判斷能夠減少個人使用AI時容易出現的盲目信任和從眾問題。
文章以一句值得所有管理者記住的話，概括這種新型協作能力：
“Team-AI chemistry needs to be deliberately nurtured and intentionally embedded in the way teams work.”
中文可譯為：「團隊與AI之間的默契，需要刻意培養，並有意識地嵌入團隊的工作方式之中。」
這意味着「團隊—AI默契」不會因為購買了工具或安排了一次培訓便自然形成，它需要透過制度和會議設計逐步建立。管理者可以在議程上預先標示AI參與的時段及角色，例如在會議開始時安排五分鐘，讓團隊向AI交代背景；也可以在會議後段設定一個「挑戰環節」，要求AI以懷疑者或競爭對手的角度指出方案漏洞。團隊亦可事先準備一些完整提示，例如「請從某持份者的角度分析這個方案」或「某類顧客可能如何回應」，避免臨場只向AI拋出零碎而缺乏脈絡的要求。
每次會議結束後，團隊還可以重新檢視對話紀錄，了解哪些互動促進了思考，哪些指令則令討論變得被動。管理者甚至可以要求AI根據既定準則評估整場會議的人機協作，讓它由會議參與者轉為事後教練。不過，這些做法要持續發生，仍然需要領導者給予團隊重新設計會議的權力，並接受新方法在成熟之前必然要經歷數次嘗試和調整。
從企業管理的角度來看，未來真正拉開差距的，未必是哪一家公司最早採用AI，而是哪一家公司能夠建立成熟的人機協作方式。只懂得向AI索取答案的團隊，可能在短期內節省時間，卻也可能逐漸失去質疑、辯論和共同判斷的能力；懂得把AI當作多重角色的團隊成員，同時牢牢掌握最後決策責任的組織，才有機會把AI轉化為集體智慧的放大器。
AI可以走進會議室，但它不應坐上主席的位置。真正有價值的團隊—AI合作，不是讓機器代替我們思考，而是讓它刺激我們提出更好的問題、看見被忽略的角度，並在不同意見之間建立更清晰的判斷。當團隊明白這一點，AI便不再是一部等待指令的答案機器，而會成為一面反映集體思考質素的鏡子。