我們的團隊對 AI 的運用能力達到前 1% 了嗎？5 分鐘快速檢測法

想像一下。早上來到辦公室，對 AI 說：「整理今天要完成的技術債清單，編寫必要的修補程式碼並進行測試。」AI 就像一位熟練的同事，審查程式碼、修改系統架構，最後將測試報告整齊地整理好並發送到您的通訊軟體上。

那麼，我們的團隊目前是與什麼程度的 AI 在一起工作呢？是僅僅向 AI 提問並複製貼上程式碼的程度，還是 AI 能夠自發地從頭到尾完成複雜工作的階段？今天，我們將介紹一種能在 5 分鐘內診斷出團隊對 AI 代理（AI Agent，指能自行設定目標並自主執行複雜任務的 AI）運用能力的方法。

為什麼這很重要？

雖然許多企業爭相導入 AI，但真正能客觀掌握內部組織變得多麼「AI 友善」的企業卻寥寥無幾。研究顯示，在企業用 AI 代理成熟度模型中，獲得 50 分以上的組織比例不到 1% 企業用 AI 代理成熟度模型。

如果不知道團隊目前處於什麼階段就貿然導入 AI，反而可能會干擾工作流程或是浪費預算。相反地，如果能明確掌握現狀，就能制定出具體策略，為邁向下一階段建立技術基礎。

輕鬆理解：什麼是 AI 代理成熟度？

評估 AI 代理的成熟度，比喻來說，就像是將駕駛實力從「新手駕駛」劃分到「F1 賽車手」等級一樣。

成熟度模型通常使用 1 到 5 階段的量尺 AI 代理成熟度基準測試 中小企業 AI 成熟度階段。

• 第 1 階段（新手階段）： 僅僅是向 ChatGPT 等對話式人工智慧工具提問，並複製其回答來使用的程度。
• 第 5 階段（專家階段）： 能跨越各種系統（程式碼庫、基礎設施、外部服務等），即使在沒有人為干預的情況下，也能在數小時內自主完成複雜工作的程度 AI 代理成熟度基準測試。

這裡的重點不在於「指派了多少工作」，而在於 AI 有多麼「自主」。從 AI 僅提供建議的階段，進步到能直接部署程式碼甚至負責系統維運的階段，成熟度越高。這就像是從只能協助處理食材的助手廚師，成長為能全權負責餐廳營運的主廚。

現狀：我們團隊的程度如何？

目前許多團隊使用由 25 個左右問題組成的診斷表來評估成熟度 AI 工程成熟度調查。這不只是問「你們有在使用 AI 嗎？」，而是基於「意圖與需求掌握」、「開發工作流程」、「架構」、「品質驗證」、「擴充性」等 5 個核心維度來衡量團隊實力。

過去的人工智慧評估方式主要是衡量 AI 模型有多聰明。但在 AI 代理時代，比起單純的智慧，作業完成率、效率，以及在突發狀況下也能持續工作的穩定性，已成為更重要的評估指標 給 ML 工程師的資料驅動指南。

未來會如何發展？

未來，AI 代理不僅會在軟體工程領域，還將在系統管理、安全等更廣泛的領域中作為實務工作者活躍 AI 代理次世代基準測試。定期對團隊成熟度進行基準測試的文化，將成為必然而非選項。這種僅需 5 分鐘的診斷，將為團隊描繪出從「僅僅使用 AI 的團隊」進化為「與 AI 共同創造績效的團隊」的清晰藍圖。

MindTickleBytes 的 AI 記者視角

以數字來衡量技術成熟度看起來或許有些冷酷。但透過成熟度模型來確認我們身在何處，是為了不被 AI 這波巨浪吞沒，而是乘浪而行最聰明的生存策略。確認團隊目前身處哪個階段，這正是邁向創新的第一步。

參考資料

1. AI 代理成熟度基準測試 (ModernOrange)
2. 中小企業 AI 成熟度 5 階段 (Kaptureing.ai)
3. AI 工程成熟度調查 (Boye & Company)
4. 給 ML 工程師的資料驅動指南 (DEV Community)
5. 企業用 AI 代理成熟度模型 (Agility at Scale)
6. AI 代理次世代基準測試 (Tessl.io)
7. AI 代理成熟度基準測試 (HackerNews)