在 AI 從輔助工具進化為能自主規劃、執行任務的「代理人」的此刻，企業真正要面對的挑戰，早已不只是「要不要用 AI」，而是——當人與 AI 一起工作，組織裡到底會產生什麼樣的化學變化？

在 2026 先行智庫年度盛會的下午 HR 專場中，我們特別邀請到前 3M 亞太區大中華區高階經理人白一平（Brandon）老師，以〈代理式 AI 時代的管理與人才培育〉為題，帶大家重新檢視管理最根本的定義。Brandon 老師擁有超過 15 年電子與工業市場的商務開發經驗，曾管理高達 8,000 萬美元規模的損益（P&L），並具備 8 年帶領大中華區與亞太區團隊的實戰資歷——他看人才與管理，不只是從培訓角度出發，而是從真正承擔經營結果的高度切入。

一句百年前的管理定義，在代理式 AI 時代出現裂縫

白一平老師從一位一百多年前的管理思想家 Mary Parker Follett 談起。她被稱為「現代管理學之母」，曾提出一句流傳至今的定義：

「管理，是透過他人完成工作的藝術。」

老師請現場思考：這句話放到今天，哪裡開始顯得不合時宜？答案就在「透過他人」這四個字——因為現在完成工作的，已經不只是「人」，還包括 AI。

他也點出一個企業普遍存在、卻少被攤開來談的現象：許多公司一方面擔心 AI 出錯或資安風險而設下重重限制，另一方面員工卻早已私下用自己的帳號使用外部 AI 工具。Brandon 老師引用一項調查指出，約有 47% 的受訪 HR 承認曾有類似「Shadow AI」的行為。

大家其實已經開始跟 AI 一起工作了，但很多公司的制度設計與管理方法還沒有跟上。

組織：從部門劃分，走向能力配置

過去企業依照「產、銷、人、發、財」劃分部門，本質上是受限於「人的能力有限、專業需要時間累積」。但代理式 AI 打破了這個限制。Brandon 老師提出一個新的提問方式：

一個任務要被完成，到底需要哪些能力？這些能力該配置在哪裡、由什麼樣的人機比例執行？

以行銷部門為例：品牌策略可能適合集中在總公司統一管理；產品行銷則可能更適合配置到不同產品線；而收集競品資料、市場分析、素材與文案生成，則可以直接交給 AI。

企業在思考能力配置時，可以綜合考量三個面向：一致性（哪些事需要全公司統一做法）、規模經濟（集中處理是否更有效益）、貼近客戶與市場的程度（是否需要更靠近第一線以提升反應速度）。Brandon 老師也用大家熟悉的 HRBP 設計來類比——它本身就是「專業分工」與「任務導向」之間的一種平衡設計；而 AI Agent 的出現，意味著這個平衡需要重新 Rebalance。

流程：從接力賽走向交響樂團

談到流程重構，白一平老師分享了一個生活化的故事：他念國小的女兒參加班際大隊接力賽跑了最後一名，原因不是隊員跑得慢，而是傳接棒時掉棒了兩次。

他把這個經驗類比到企業流程：傳統流程是一步接一步的「接力賽」，每一次 Handoff（交接）都可能造成時間浪費、資訊遺漏與執行落差。但有了 AI，多個步驟可以同時進行、動態協調，流程因此更接近：

一個交響樂團。

人的角色，變成像作曲家一樣，決定方向、設定目標、定義限制、設定決策方式與執行標準，寫進「樂譜」裡；交給 AI（樂團與指揮）之後，不需要逐步監督，AI 可以根據現場狀況動態調整。

管理者角色重新洗牌：哪些貶值，哪些升值？

「AI 一來，中間主管是不是都沒工作了？」對此，Brandon 老師引用管理學者 Henry Mintzberg 提出的十種管理者角色，說明角色的重要性正在分流：

面向	重要性下降的角色	重要性上升的角色
特性	與資訊、資料處理高度相關	與「人」和「判斷」高度相關
具體角色	監督者、傳播者、資源配置者	領導者、企業家、危機處理者、談判者

值得特別注意的是Liaison（聯絡者）這個角色：過去談的是主管在人與人之間建立關係網，但未來的「聯絡」內涵必須擴大到人與 Agent、Agent 與 Agent、不同 AI 系統之間的協作——這些都會成為管理者要處理的新關係。

最危險的隱形風險：初階人才正在斷代

白一平老師特別提醒一個容易被忽略的危機：初級人才的斷代。他引用 Stanford Digital Economy Lab 的研究指出，在高度受 AI 影響的職業中，年輕人的就業受到較明顯的衝擊。

原因在於，新人過去是靠處理大量「風險低、高度重複、規則清楚」的雜事逐步累積經驗，而這些恰好正是 AI 最擅長取代的工作。他用一個比喻形容這個現象：

新人原本要一階一階往上爬的樓梯，最下面幾階被 AI 拿走了。企業看似節省了成本，卻可能換掉了新人成長為資深人才的機會。

針對這個風險，他提出兩個具體建議：

建議一：重新定義初級崗位

把人機協作簡化為三步驟——人定義問題、AI 執行、人確認成果。其中第一步與第三步通常需要資深判斷力，但當中仍有一些工作，其實適合交給新人在做中學：

1、前線情境轉譯者

資深主管離第一線較遠，AI 分析出的建議未必真正貼近現場。新人可以實際與第一線（例如離職員工）對話，把真實情境帶回組織。

2、AI 守門員

針對 AI 產出的內容做第一層品質過濾——例如檢查數據是否正確、是否符合公司規範，讓資深員工專注在更高價值的判斷上。

3、異常偵測與通報者

先負責「看見異常」並回報資深同仁協助處理，在觀察與陪伴處理的過程中，逐步從發現異常，進步到能自行分類、推測原因。

4、人際互動與信任建立者

傾聽、安撫、說服、建立關係、展現同理心——這些終究需要透過人來完成，也是新人持續累積能力的重要場域。

建議二：培養 AI 時代的新能力

除了重新設計崗位，企業也需要針對新的工作模式培養新能力，包括：AI 素養（知道怎麼安全、有效地與 AI 協作，以及哪些事不能完全交給 AI）、現場洞察力（讀懂客戶或同事沒說出口的情緒與訊號）、批判性思維（當 AI 提供的答案越來越多，篩選出真正適合的答案反而更難）、人際信任力（AI 越普及，人與人之間的信任反而更關鍵），以及成長型心態——不要害怕失敗、願意挑戰。Brandon 老師強調：

在 AI 時代，想像力可能才是我們真正的成長邊界。

AI 轉型是一場組織變革，不只是工具導入

白一平老師提醒，只要是變革就一定會遇到阻力。他把企業角色簡單分成四類：高階主管（擔心 ROI 與風險）、中間主管（擔心權力與角色被稀釋）、第一線人員（擔心被取代、學不完新工具），以及資源與支援部門如 HR（擔心責任歸屬、法遵與治理風險）。

而根據 Stanford Digital Economy Lab 的研究，阻力最大的來源，出乎意料地並非第一線員工，而是資源與支援部門——也就是 HR 自己所在的位置。白一平老師解讀，這並非代表 HR 抗拒改變，而是因為 HR 往往看得更遠、想得更多，因此也承擔了更多擔憂。換個角度看，當這些擔憂被妥善解決，AI 轉型才可能真正順利推進。

HR 的三個戰略任務

回應前面的分析，白一平老師為 HR 在 AI 轉型中定位出三項戰略任務：組織重構（主動參與能力配置與角色重新設計，而非只在後端被動支援）、人才培育（重新定義初階崗位、培養新能力，補上正在消失的成長階梯），以及新文化的建立（新工作模式需要時間醞釀新文化，不會因為導入一套 AI 工具就自動發生）。

演講尾聲，白一平老師留下一句話：

我們擋不住海浪，但是我們可以學會衝浪。

我們無法讓 AI 帶來的改變停止，但可以主動學會駕馭這股浪潮。

先行智庫觀點

在陪伴企業導入 AI 的過程中，我們深刻體會到：代理式 AI 重新定義的不只是工具使用方式，更是組織分工、流程設計與管理角色的根本邏輯。

先行智庫協助企業從組織重構、人才培育到新文化建立，設計真正落地的「人機協作」架構，讓 HR 從被動支援者，轉型為 AI 時代變革的關鍵推手。

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