迎接 AI Agent 帶來的產業變革

就在不久前，微軟宣布投入25億美元成立新的企業AI工程組織，派出6,000名專家進駐客戶，協助企業共同設計、部署及持續改善AI系統。而OpenAI與Anthropic在上半年也分別投入鉅資成立AI服務公司，希望能解決AI落地瓶頸。AI競爭正從誰的模型比較聰明，轉向誰能把AI真正嵌入產業流程。

而這不僅只是AI的應用，當AI Agent也開始進入組織，企業必須重新決定哪些工作由人判斷、哪些交給Agent執行，如何分工協作，是一整套由資料、模型、流程、權限、人才、Agent與治理構成的營運系統。

這也將重寫軟體與服務業的商業模式。傳統資訊服務商多半依專案收費，完成系統建置後再收維護費；AI Agent卻需要長期連接資料、調整流程、評估結果與持續優化。客戶買的不再只是授權或功能，而是縮短多少工時、增加多少營收。資服業若仍只會賣人力與客製程式，可能被國際平台壓縮；但若能掌握產業知識、流程設計與成效責任，反而有機會由系統整合商升級為營運夥伴。

台灣具有製造場域完整、中小企業密集、資通訊供應鏈健全等條件，理應成為AI Agent落地的最佳試驗場。但目前不少企業仍停留在購買帳號、舉辦教育訓練。流程未整理、資料不完整、權責也未調整。而政府若只以補助件數、導入家數與模型使用量衡量成果，最後可能累積許多試辦，卻沒有形成可複製的產品與產業能力。

因此，政府相關單位應積極面對這場產業變革，調整相關政策作為。首先，政策重點思考由「百工百業用AI」提升為「百工百業重構流程」。補助計畫應要求企業提出導入前後的工時、成本、錯誤率、服務速度與營收指標，並說明方案能否複製擴散。

其次思考建立產業級AI Agent平台。可優先選擇製造、醫療、零售、物流與照護等領域，整合共通資料格式、流程元件、測試環境與資安規範，降低中小企業各自開發的成本。

而大型企業也可開放非敏感場域，帶領資服業者與新創共同驗證，形成可以輸出的解決方案。政策目標不能只是增加多少家企業使用AI，而要培養多少套能進入國際市場的產業解決方案。

再者，加速建立Agent治理制度。AI Agent可以讀取哪些資料、採取哪些行動、何時需要人工核准、出錯由誰負責，都要留下紀錄並可隨時中止。金融、醫療、政府及關鍵基礎設施，更需要分級授權、事故通報與第三方評測。治理不是阻礙技術發展，而是讓企業敢把AI放進核心流程的前提。

最後，人才政策不能只教員工操作工具。企業需要的是能拆解任務、設計流程、驗證結果並管理人機協作的人才；學校也要把跨域問題解決、資料判讀與責任倫理納入課程。

基本上，AI Agent的意義，不只是多了一位數位助理，而是產業開始擁有可複製、可擴張、可持續學習的新型勞動力，而這將突破企業能力的極限、就業結構與國家競爭方式。台灣能否把製造優勢、產業場域與資通訊能力，轉化為AI Agent的產品、平台與治理標準，將決定這波浪潮留下的是更多進口軟體，還是一個新的高附加價值產業。

（作者是數位轉型學院共同創辦人暨院長、臺灣大學商學研究所兼任教授）