在麥肯錫的顧問實務中，雖然沒有直接使用「任務依存度」這個特定術語，但其核心精神與解決問題的方法論高度相關，特別是在強調「解決問題的能力」時，麥肯錫非常重視「整體感與細節感」，也就是能將看似不相關的事物串聯起來，發現問題與答案之間隱藏的連結點。[5]
若從麥肯錫處理複雜商業議題的邏輯來看，所謂的「任務連結」或「依存關係」通常體現在以下幾個層面：
- 建立假說與行動的連結：麥肯錫顧問在面對任務時，會先建立「假說」，並依此明確化需要調查的資料與應採取的行動。這種做法將「結論」與「根據」緊密綁定，若在尋找支持根據的過程中發現假說不成立，就必須回頭修正，確保任務的執行是基於事實與理論，而非直覺。[1]
- 跨職能與團隊協作的連結：在導入 AI 或大型轉型專案時，麥肯錫強調不能只靠技術團隊，必須由業務主管主導，並讓各部門參與。例如在協助電信公司導入 AI 時，透過「AI 長」籌組跨職能團隊，將客戶旅程、維修服務效率與 AI 工具開發串聯起來，確保技術開發能回應實際的業務需求。[2]
- 人機協作的流程設計：麥肯錫建議企業應將 AI 視為「協作者」，透過重新設計核心營運流程，將人類的判斷與 AI 的執行能力進行整合。這意味著任務的完成不再是單一線性的，而是透過多步推理與即時回饋，將人類與 AI 代理（Agentic AI）的職責邊界明確化，形成互補的依存關係。[3][4]
總結來說，麥肯錫所強調的「連結」並非單純指任務排程的先後順序，而是指在解決問題時，必須具備綜觀全局的視野，釐清各項要素（如數據、人才、技術、業務目標）之間的邏輯關係，確保每一個行動都能有效支撐最終的決策目標。
