Gartner~直至2020年,智慧機器將發揮廣泛而深遠的商業影響力
Gartner~直至2020年,智慧機器將發揮廣泛而深遠的商業影響力

根據國際研究暨顧問機構Gartner進行的2013年執行長(CEO)調查,六成的執行長認為,未來15年內出現可能吞食數百萬中產階級工作機會的智慧機器屬「天方夜譚」。然而,Gartner預測,直至2020年,智慧機器將在短短的七年內開始發揮其廣泛而深遠的商業影響力。

Gartner研究總監Kenneth Brant表示:「大多數的企業和思想先驅低估了智慧機器於未來數十年內取代數以百萬計中產階層工作機會的可能。工作機會將被加速摧毀,而機器消減工作機會的速度將遠勝於市場創造新興工作機會的速度。」

根據Gartner最新的「Maverick」研究,資訊長(CIO)的任務須轉向解決智慧機器於不斷擴增的應用範圍當中所暴增的問題,以及該趨勢將對資訊長的職業生涯與持續攀升的失業率所造成之影響。

Gartner的Maverick研究旨在刺激新穎、非傳統的觀點。Maverick研究源自該機構的研究育成中心,可突破Gartner慣用的廣泛共識所形成之程序限制,提供劃時代、創新且具顛覆性的見解,以協助企業走在主流尖端,善用可能影響IT策略及整體企業的趨勢及洞見。

機器正從基礎作業自動化的領域發展到先進的自我學習系統,並且在許多高度專業的領域與人腦互別苗頭。因此,下一波的失業潮可能於未來十年內發生在具有高度價值產出的專業人士身上。

Gartner的研究發現,許多企業執行長尚未意識到直至2020年,智慧機器將帶來之廣泛而深遠的商業影響力。

Brant表示:「基本上,許多執行長正錯過可能於這十年間發展成最重要科技變革的一項趨勢。事實上,即使今日已存在一個孕育『數位勞動力』的多元市場,背後的支持者來自其供給面及需求面的主要廠商。此市場由智慧型代理人、虛擬實境助理、專家系統及內嵌式軟體所組成,以極專業的方式讓傳統機器變得『具有智慧』,此外還有新一代低成本且容易訓練的機器人,以及可能大幅降低數百萬工作人力價值和/或加以取代的專門用途自動化機器。」

Gartner認為,直至2020年,智慧機器的能力和穩定度將大幅提升至對業務及IT功能造成重大影響的程度。其影響之大,將使得至2015年仍未開始制訂「數位勞動力」計劃及政策的企業,於2020年時無法在提升生產力及營業利潤方面達到其所屬產業的前四分位數。其直接的後果是,對於至2015年仍未與高階經理人共同支持數位勞動力計劃的資訊長,其職涯將提前於2023年之前劃下句點。

除外,另有多項因素將共同促使該威脅的實現,尤其是建造大規模與多樣化智慧機器的技術正在整合,而部分「先驅企業」亦正從事這方面的測試。同時,全球經濟疲弱導致營收持續不振的情況,亦將刺激企業採用智慧機器取代人力以降低成本並提高生產力的需求。

Brant指出:「值得一提的是,IT成本通常僅占年營收的4%,而智慧機器所能合理化的勞動成本在某些知識與服務產業卻高達營收的四成。該市場的供應商包含IBM、奇異(GE)、谷歌(Google)、微軟(Microsoft)、蘋果(Apple)和亞馬遜(Amazon),正大手筆下注於智慧機器的成功,而需求者則包括一些高知名度的先驅廠商,將掀起一波爭相採購和/或發展智慧機器的『武器競賽』。」

儘管Gartner的Maverick研究宣稱,智慧機器直至2020年將帶來廣泛而深遠的影響力,但我們也發現在商業、政治、經濟、社會及科技方面存有以下仍待克服的阻礙:

早期試營運將無法發揮預期效果。

該項科技將無法在這十年結束之前獲得快速進展。

該項科技的價格將無法在這十年結束之前迅速降低。

勞工團體將重組並成功阻擋這類「工作機會殺手」智慧機器的入侵。

民眾會抗議失業情況的進一步惡化及延續,進而選出立法反對智慧機器的政府。

消費者會抗拒這類機器,不論是因為廣為人知的災難,或是出於更微妙、更長遠的人際互動需求。

人們將提供較智慧機器所能替代的更大幅度的生產力提升。

法律方面的挑戰,源自於自動化智慧機器涉及意外事件所突顯的「程式化道德」問題,將使得自動化代理人的市場無疾而終。

Brant指出:「短期內市場當然不會達到大規模失業的狀態,然而,同樣可以確定的是,許多新的科技組合將在這十年內出現並且帶來重大影響,從智慧軟體代理人、專家系統、虛擬實境助理,到智慧型產品中的內嵌軟體系統與全新型態的創新機器人。我們不需在2020年讓智慧機器具備完整的人工智慧,就能徹底改變我們的商業模式、勞動力、成本結構及競爭力。」

關鍵字: #Gartner
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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