在 AI 承擔「工作」的時代,該如何進行投資?

視覺化複雜商業數據與 AI 代理互動的圖形
AI Summary

超越單純的 AI 工具應用,隨著目標導向的 AI 代理開始執行任務的「代理時代」到來,企業不僅需要導入技術,更需要對營運模式進行根本性的重塑。

每天早上上班後,將重複性的郵件分類、複雜的資料彙整、會議記錄摘要等工作全數交給 AI 同事處理,而您只需專注於更有創意的策略規劃。這並非電影情節。OpenAI 認為,我們目前已進入了這種變革正在發生的「代理時代」(Agentic Era) 出處: Navigating AI Investment in the Agentic Era

然而,並非所有企業都能迎來美好的未來。儘管已有超過三分之一的企業導入了自主代理系統 出處: How to navigate the age of agentic AI,但許多執行案例都嚐到了失敗的苦果 出處: Agentic AI strategy。究竟問題出在哪裡?

為什麼這很重要?

以 2026 年為基準,全球投入 AI 的資金規模高達 2 兆 5,200 億美元,折合新台幣約數十兆元,規模驚人 出處: AI in 2026: Investment, Agentic AI & Business Transformation。對企業經營者而言,AI 現已不再是單純的技術,而是生存所必需的投資。

重點在於,我們已經超越了單純的「實驗」階段。現在的 AI 已進化為不僅止於工具,還能自行設定目標並產出結果的「代理」出處: 2026 Ushers in Deeper Maturity in the Agentic Era with Rapid。若無法妥善管理這項投資,將會面臨投入巨資卻一無所獲的窘境。根據實際調查,在資產管理領域,儘管有 78% 的業者正在測試 AI 代理,但實際體現出顯著商業成果的卻僅有 27% 出處: Scaling AI Agents in Investment Management

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簡而言之

要理解代理 AI,請試著想像「萬能相片濾鏡 App」與「真正的專業攝影師」之間的區別。既有的 AI 就像是使用者上傳照片後,由 App 套用濾鏡的工具,使用者必須逐一下達指令。

相對地,「代理時代」的 AI 則像是攝影師。當您說:「這次雜誌封面的概念請設定為靜謐森林中的清晨」,攝影師會自行架設燈光、調整相機設定並選擇構圖。如同攝影師為了「達成目標」自行判斷並行動一般,代理 AI 在獲得目標後,會自行規劃並執行任務 出處: 2026 Ushers in Deeper Maturity in the Agentic Era with Rapid

許多企業失敗的原因,在於他們請來了這位聰明的「攝影師」,卻強迫他在陳舊的倉庫(遺留平台,即既有使用的老舊系統)中進行拍攝。因為代理無法理解資料孤島(資料在部門間各自獨立、無法共享的現象)或企業複雜的工作流程,成果自然難以顯現 出處: Scaling AI Agents in Investment Management

現狀

成功的企業有何不同?他們並非將 AI 視為單純的技術導入,而是以「重塑組織營運」的角度切入。也就是說,他們正在建立一套能將 AI 代理視同人類員工來管理的系統 出處: Agentic AI strategy

投資人與經營者現在必須擺脫以「成本」為中心的觀點。越來越多聲音認為,應將代理投資視為能讓企業價值複利增長的「成長投資」,而非單純的營運成本支出 出處: Unlocking agentic value: a new investment discipline for the

然而,許多企業在尚未釐清「自建 (build)」、「購買 (buy)」或「租借 (borrow)」策略的情況下就貿然投入市場,因此建立系統性的方法已刻不容緩 出處: Agentic AI untangled: Navigating the build, buy, or borrow

未來走向

代理 AI 的導入速度將會進一步加快。現在已超越技術上的好奇心,將代理佈署於實際工作現場,並與人類協作的商業模式將成為主流 出處: Agentic AI enterprise adoption: Navigating key factors

成功的經營者現在必須思考以下問題:

  1. 本公司的資料與工作流程是否適合 AI 代理發揮?
  2. 如何設計人類員工與代理之間的分工?
  3. 將以何種標準來衡量投資回報率 (ROI)? 出處: Agentic AI in Financial Services: A Research Roundup for 2026

單純滿足於「已導入 AI」事實的時代已經結束。未來,如何管理好「AI 代理」這位新同事,將決定企業的成敗。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

導入 AI 代理就像是招聘新員工。如果不經面試就聘用,且沒有工作手冊就放任不管,那麼即使是最聰明的代理,也難以在公司發揮價值。現在是將觀點從「技術導入」轉向「設計共事文化」的時候了。

參考資料

  1. Navigating AI Investment in the Agentic Era - startuphub.ai
  2. Agentic AI enterprise adoption: Navigating key factors
  3. How to navigate the age of agentic AI - MIT Sloan
  4. Unlocking agentic value: a new investment discipline for the
  5. [Agentic AI strategy Deloitte Insights](https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends/2026/agentic-ai-strategy.html)
  6. The Emerging Agentic Enterprise: How Leaders Must Navigate a
  7. Agentic AI untangled: Navigating the build, buy, or borrow
  8. [Scaling AI Agents in Investment Management SimCorp](https://www.simcorp.com/resources/insights/industry-articles/2025/scaling-ai-agents-in-investment-management)
  9. 2026 Ushers in Deeper Maturity in the Agentic Era with Rapid
  10. AI in 2026: Investment, Agentic AI & Business Transformation
  11. Agentic AI in Financial Services: A Research Roundup for 2026
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測試你的理解
Q1. 企業在導入代理 AI 時失敗的主要原因之一是什麼?
  • AI 代理缺乏智慧
  • 因舊有平台(Legacy)導致的資料孤島問題
  • 員工的過度反對
許多企業在舊有平台上導入 AI 時,因無法解決資料孤島或工作流程中斷的問題而導致失敗。
Q2. 預計 2026 年全球 AI 支出規模為多少?
  • 1 兆美元
  • 2 兆 5,200 億美元
  • 5,000 億美元
預計 2026 年全球 AI 支出將達到 2 兆 5,200 億美元。
Q3. 在受調查的資產管理業者中,實際報告出具體商業成果的比例為何?
  • 27%
  • 50%
  • 78%
雖然 78% 的業者正在進行試點測試,但實際感受到顯著商業成果的僅佔 27%。