當 AI Agent 變成「同事」後，責任不再是分工表，而是結構設計題

摘要：
AI Agent 正在從「工具」變成會主動下指令、跨系統行動的「行動節點」。這時，責任已經不能再用職稱與任務分工表來切割，因為真正被改寫的，是決策鏈本身。如果仍用「交辦—回報」的直線管理，把 AI 視為一個多做事的助理，原本就模糊的責任邊界只會被放大成更難收拾的混亂。本文想談的不是「AI 要幫你做多少」，而是：當 AI 進到流程裡，我們要如何重畫責任結構，才不會在關鍵時刻找不到真正負責的人。

一、AI 不只是多一雙手，而是多了一個「能自己動」的節點

多數人習慣這樣看 AI：
「我給指令，它幫我產出結果。」
在這個框架裡，AI 就像加強版的搜尋、寫作或整理工具——誰用誰負責，分工簡單。

但 AI Agent 的出現，改變了這個關係。

現在的 Agent 可以做到的，不再只是「回答你」，而是：

自己去抓資料（查內部系統、外部 API）
自己判斷要啟動哪個流程（寄信、建任務、改資料庫）
自己跨部門「串門子」（CRM、Notion、客服系統一起動）
自己持續學習（根據歷史行為調整決策）

換句話說，它是流程裡一個會「主動行動」的節點，而不是單純的輸出工具。

在這個情境下，「誰負責」就不再能用過去那種線性邏輯去回答：

不是「客服部門負責客服、行銷部門負責內容」
也不是「某某職位對這件事負責」

原因很簡單：
決策與行動已經被拆碎、分散在多個人與 Agent 之間，中間還摻雜了一堆自動化指令與 API 呼叫。你會發現，原本清楚的「一條龍」流程，慢慢變成一張複雜的網。

如果你仍然試著在 Excel 分工表裡加上一欄「AI 負責」，看起來好像補了新欄位，實際上只是把責任丟進一個沒有法律人格的黑洞。

二、真正被放大的，是原本就模糊的責任邊界

當 Agent 被接進流程，有幾種「原本就模糊、現在會被放大」的責任斷層，特別值得留意：

誰驗證資料？
- Agent 幫你抓了客戶資料、產生報表、預測趨勢。
- 那麼，這些輸出在進入決策前，誰要看一眼？看什麼？看到什麼情況要退回？
  如果沒有明確的人負責這一段，錯誤就會直接進入系統或對外行動。
誰為錯誤預測負責？
- 行銷預算調整、庫存補貨、授信風險評估，越來越多由模型或 Agent 建議。
- 真正的風險在於：
  - 模型給了一個看似合理的數字
  - 沒有人清楚知道模型的假設與限制
  - 最後決策被「默默」交給了 AI
    出事之後，常見對話變成：「是系統算錯」——於是，沒有人真正負責。
誰決定可以自動執行到哪一步？
- 比如：Agent 能不能直接寄信給客戶？能不能改動訂單？能不能更改金額？
- 如果「誰都可以先試試看」，就會變成：真正的權限邊界，是誰心比較大，而不是誰有權承擔後果。

這些問題過去就存在，只是因為流程是人工與直線的，錯誤比較容易被人「撿到」。
AI Agent 一進來，流程變快、變碎、變隱形，原本就鬆散的責任邊界，瞬間變成組織裡最大的風險漏洞。

三、別再只問「誰做」，要開始問「誰擁有哪些風險與決策權？」

傳統分工的語言是：「這件事誰做？」
AI Agent 時代比較接近：「這一段決策與風險，誰擁有？」

換個角度看，一個由人類與 Agent 共同運作的流程，至少要釐清三件事：

決策權：誰說了算？
- Agent 可以提出建議，也可以執行部分動作，但
  - 哪些情境下，它只能「提案」？
  - 哪些情境下，它可以「自動通過」？
- 哪個人，對這些規則有修改權？這個人就是那一段流程的「決策權擁有者」。
風險承擔：出事算誰的？
- 如果 Agent 自動幫你更新了 1000 筆客戶折扣，結果算錯，誰要出來面對？
- 不是「寫程式的人」就得全部承擔，而是要清楚：
  - 誰授權它可以動到這個層級？
  - 誰定義了容錯範圍與審核機制？
    這些角色，才是真正在握有風險的人。
驗證權：誰有資格說「這個結果可以過」？
- 很多團隊會說：「大家一起看一下就好。」
- 但「一起」意味著，實際上是沒有人真的負責。
- 驗證權需要被明確指定：
  - 誰負責最後一眼？
  - 誰可以要求 Agent 重跑？
  - 誰有權暫停這個自動流程？

當我們把語言從「誰做什麼」轉成「誰擁有哪些決策、風險與驗證權」，你會發現，AI 只是讓你不得不把這些本來就存在、但一直沒說清楚的東西，攤在桌面上。

四、人類最後責任點，不是多看一眼就好

許多小型團隊會用一種看似務實的方式處理 AI Agent：

「先讓它自動跑，有問題再人工檢查就好。」

這句話的潛台詞是：
「我們仍然把責任放在人，但不想花力氣設計結構。」

問題在於，「人工檢查」如果沒有明確設計，很快就變成：

大家都以為別人會看
每個人都只抽樣看一點點
沒有人清楚自己在保護哪一段風險

真正需要設計的，其實是「人類最後責任點」：

在哪幾個節點，一定要有人類介入？
例如：金流異動、對外公開資訊、合約或法律相關動作。
這個人類介入時，看的不是「全部」，而是「關鍵指標」：
- 例如：只看異常值、只看 Agent 自己打分數較低的結果、只看超出特定門檻的變化。
當人類否決或調整 Agent 決策時，這些記錄會被留存下來，回頭改進什麼？
- 是模型調整？
- 還是規則重寫？
- 還是權限要縮小？

人類最後責任點，如果只是「多一層肉眼審核」，隨著流程越自動化，只會越型式化、越沒有效。
它必須被設計成一個有明確權限、明確風險範圍、明確可回溯機制的節點，而不是「心理安慰」。

五、你真正需要的是「責任結構語言」，而不是 RACI 模板

在 AI Agent 的討論裡，RACI（Responsible, Accountable, Consulted, Informed）經常被拿出來當作標準答案。
但如果只是把 Agent 填進表格的一欄，多半解決不了核心問題。

對 1～30 人的團隊來說，更務實的做法不是直接導 RACI，而是先建立一套能說清楚事情的「責任結構語言」：

我們在談一個流程時，能不能自然地講出：
- 這一段，誰有決策權？
- 這一段，誰是風險擁有者？
- 這一段，誰擁有驗證權？
當我們說「交給 Agent 做」，是不是同時會問：
- 那人要退到哪個位置？
- 是從操作者，退到審核者？還是退到規則制定者？
當我們加入一個新的自動化或 Agent，是否會主動補上：
- 誰可以暫停它？
- 什麼條件下要回到純人工？
- 出事時，要去哪裡找到決策脈絡？

這些問題聽起來抽象，但實際上會反映在非常具體的日常：

你敢不敢讓 Agent 自動寄出 500 封客戶信？敢的前提是什麼？
你允不允許 Agent 直接改庫存數量？如果允許，下限與上限怎麼定？
你要不要讓 Agent 可以自己開 Jira / Notion 任務給別人？誰有權關閉它？

一旦有了這套「責任結構語言」，工具選擇反而變得次要：
你會比別人更快看出，某個 Agent 能不能安全地放進你現在的流程，而不是盲目地「大家都在用，我們也來一個」。

結語：AI 不會替你負責，只會暴露你原本沒設計好的地方

AI Agent 不會替任何人負責，它只會忠實地放大你原本的流程設計——包括其中的模糊與缺口。

如果你仍然用「任務切給誰做」的眼鏡看 AI，最後得到的會是一個效率很高、但誰都說不清楚「誰該為什麼負責」的系統。
當一切順利時，看不出問題；一旦出事，才發現：

沒有人能完整說出決策怎麼形成的
沒有人有權暫停流程
也沒有人真的「承認」自己是風險擁有者

與其擔心 AI Agent 會不會搶走工作，不如問自己：
在這個人與 AI 共同行動的網路裡，你是否已經有能力，說清楚每一條線上的決策權、風險與驗證權歸誰所有？

如果還沒有，或許現在是個好時機，先從一兩條關鍵流程開始，把這張「責任網」畫清楚。
當 AI 真的成為你的「同事」時，真正會顯出差距的，不是誰的 Agent 比較聰明，而是誰的責任結構比較清楚。

Summary：從分工表，走向責任網路

AI Agent 正在從「工具」變成能自主行動的節點，改寫原本線性的決策鏈。
在這樣的環境裡，單靠職稱與任務分工，已經無法說清「誰負責」。
真正需要重畫的，是以「決策權、風險承擔、驗證權」為核心的責任結構。
人類最後責任點必須被明確設計，而不是模糊的「再幫忙看一下」。
對小型團隊來說，比導入任何模板更重要的，是先建立一套能討論這些問題的責任語言，讓 AI 進來後，不是把混亂放大，而是讓責任更被看見。

參考延伸閱讀：

當 AI Agent 變成同事：從任務分工表走向決策與責任結構設計