實體服務現場的人與 AI 代理如何分工

2. 研究問題

這篇文章要回答的核心問題是：當對話式 AI 代理進入實體服務現場後，人類與 AI 之間的能動性分工是如何被建立，又如何在互動中被重新調整。作者特別關注的不只是「AI 能不能完成任務」，而是顧客、AI 與情境三者如何一起形塑服務過程中的主導權、控制感與價值共創結果。

3. 理論基礎

本文主要結合兩個理論視角。第一是關係式能動性觀點，主張能動性不是單一主體固定擁有的特質，而是在互動中被配置出來的關係結果。第二是服務主導邏輯，將服務視為多方資源整合與價值共創的過程。把兩者放在一起後，作者把 human-AI hybrid 理解為一種會隨互動持續變動的社會技術配置，而不是靜態的人機分工。

4. 研究架構

作者提出一個兩階段架構。第一階段是 agency formation，也就是顧客在接觸 AI 代理時，先依據 AI 角色、可提供的價值、社會互動氣氛與空間脈絡，初步判斷要給 AI 多大主導權。第二階段是 agency re-configuration，也就是互動開始後，隨著資訊交換、情境變化、指令回饋與學習迴圈展開，原本的能動性配置被反覆修正。整個架構強調 agency 不是一次決定，而是持續演化。

5. 假設邏輯

這不是假設檢驗型研究，因此本文沒有正式統計假設；本段較適合理解為命題邏輯。作者的推論是：在實體服務環境中，人類是否願意把部分主導權交給 AI，不只取決於 AI 功能強弱，還取決於互動當下的社會動態、環境限制與回饋品質。若 AI 能清楚扮演角色、提供可感知價值、並讓使用者保有必要的介入與修正空間，human-AI hybrid 就更可能朝有效共創發展；反之，能動性配置就會被拉回人類端，甚至中斷互動。

6. 方法

研究採探索性單一個案設計，場域是一家將對話式 AI 代理嵌入顧客服務流程的園藝中心。資料包含 42 次互動的非參與式觀察，以及互動後對 83 位顧客進行的簡式半結構訪談。分析上以質性編碼為主，從互動片段中歸納影響 agency 形成與重構的屬性，最後整理為 20 項關鍵屬性。

7. 結果

研究發現 human-AI hybrid 的運作不是線性流程，而是由形成與重構兩階段組成的動態過程。形成階段主要受 AI 角色定義、預期價值、顧客社交互動與場域布局影響；重構階段則受資訊交換深度、突發需求、指令機制與學習閉環左右。作者指出，實體場域中的社會互動與情境偶發性特別重要，因為顧客會一邊用 AI，一邊觀察同伴反應、空間限制與任務進展，進而持續調整自己願意交給 AI 的主導權。

8. 理論貢獻

這篇文章最重要的理論貢獻，是把 AI agency 從「任務委派」推進到「動態編排」的層次。它說明人與 AI 的主導權不是二分法，而是會在互動中不斷重新分配。對資訊管理與服務研究而言，作者把 physical service environment 拉進 human-AI hybrid 討論，補上了過去多偏向純數位或後台決策情境的缺口，也讓 agency 理論更能處理多方互動與即時重組。

9. 實務意涵

對零售與服務設計者來說，重點不是只部署一個 AI 代理，而是要設計好「怎麼讓人願意持續與它協作」。這包括：讓 AI 的角色定位清楚、讓回饋可理解、保留使用者可中斷或修正的介面、並建立讓 AI 從互動中改進的學習機制。若這些條件不足，AI 很容易從協作夥伴退化成讓人不安或無感的裝置。

10. 研究限制

研究限制相當明確。第一，它是單一個案，且場域是園藝零售，外推到醫療、金融或高風險決策服務時要很保守。第二，本文是質性研究，能提供細緻機制，但還不能直接判斷各項屬性的相對效果大小。第三，研究聚焦觸控式對話代理，對具身機器人、語音助理或完全線上 agent 的適用性仍需後續比較。

11. 對我研究的啟發

這篇最可重用的地方，是它把 human-AI interaction 拆成「形成」與「重構」兩個時間序列，而不是只看單一時點的接受或績效。若未來要研究 AI 在教育、管理或服務中的介入效果，可以把我對 AI 的初始期待、互動中的控制感變化、以及遇到例外情境時的重新分工，整合成更完整的 process model。對於 agentic AI、數位轉型與我能動性邊界的研究，這篇提供了很好的中層理論骨架，也適合延伸成命題檢驗或跨情境比較。

12. 整體評價

我認為這篇很值得讀，因為它沒有停留在「AI 讓服務更有效率」這種一般性敘述，而是把真正困難的問題拉出來談：人在什麼條件下願意把部分主導權交給 AI，又在什麼時候會把它拿回來。它的研究設計不是最大樣本，但觀察與訪談貼近真實服務現場，對理解 agentic AI 落地後的人機張力很有幫助。若以期刊品質來看，Electronic Markets 可保守確認為 Springer 官網標示的 Scimago Q1 且屬多個排名中的 A journal，因此整體上是一篇主題新、理論清楚、且有實務轉譯價值的高可用文章。