Gartner~至2017年,App下載量將突破2680億次
Gartner~至2017年,App下載量將突破2680億次

國際研究暨顧問機構 Gartner表示,至2017年,行動App下載量將突破2,680億次,創造逾770億美元的營收,並使App成為最受全球使用者歡迎的運算工具之一。因此,Gartner預測,行動使用者每日將提供個人化的資料流(data streams)給逾百款App及服務。

Gartner研究總監Brian Blau表示:「行動App已成為將內容及服務送達消費者的正式管道。從娛樂內容到生產力服務,從量化自我(quantified-self)至家庭自動化(home automation),任何連網消費者想做到的事情,幾乎皆有一款App可對應。與消費者服務的連結,意味著使用者無時無刻都在透過行動App提供資料。隨著使用者持續採用App並與之互動,其相關資料(說過的話、做過的事、去過的地方)將徹底改變App互動模式。」

目前App經常提供讓品牌直接接觸並吸引消費者參與的機會,使用者的資料因而被視為一種資源。免費App更是如此,其占2013年App下載總量的92%。App使用者提供寶貴的資料,且通常願意接受廣告或資料連結以換取使用App的機會。

Gartner表示,品牌商與企業已將行動App作為其使用者參與策略的主要元素。此外,隨著行動裝置(包含穿戴式裝置)拓展至其他消費者和企業活動領域,行動App會更形重要。

Blau指出:「未來三至四年內,App的使用將不僅侷限於智慧型手機和平板,其影響將擴及更廣泛的裝置,從家電到汽車及穿戴式裝置。Gartner預測,至2017年,穿戴式裝置將占總App互動量的五成。」

穿戴式裝置將使用行動App作為資料交換的管道和使用者介面,因許多裝置只有少許、甚至沒有使用者介面功能。而將此功能移轉至行動裝置,意味著穿戴式裝置將仰賴App執行所有使用者輸入、輸出、設定、內容創作及消費,有時甚至提供基本的連線能力。

Blau表示:「雖然穿戴式裝置不會完全仰賴行動裝置,或成為其附屬產品,然而這是製造商壓低該類裝置體積與能耗的一種方式,同時藉由採用App以大幅降低裝置成本,因為App更容易維護與更新。考量其基本服務,大多數的穿戴式裝置皆需要特定形式的使用者介面。以健身記錄器為例,其裝置上存取的資料最終必須上傳至雲端處理、分析,然後回報給使用者。App顯然是利於開發優異產品與服務的平台。」

行動App通常為認知運算(cognizant computing)的一個媒介,而透過App互動所蒐集的資料及相關的分析,無論在數量與價值上皆更形重要。事實上,其精密程度甚至可以讓消費品牌透過其解決方案供應商掌握個別消費者的大量資訊,例如其人口資料、所在地點、偏好、習慣,在某些情況下甚至包含消費者的社交圈。Gartner因而預測,至2015年,認知運算將成為智慧家庭解決方案的關鍵推手。

Gartner研究總監沈哲怡表示:「認知運算根據使用者的歷史資料、偏好與使用習慣協助採取明智的行動。它可以預測使用者需求,毋需使用者主動動作或干涉服務執行的情況下即能完成工作。這可以是以極為簡單的形式完成一項例行事務,例如:在預定的時間開啟電熱水器;或形式較為複雜的工作,例如:當緊急事件發生時撥打急難救助專線並聯絡醫師。」

認知運算可在家庭環境中扮演具有意義的角色,乃因居家擺設穩定且設備相對固定,且使用者行為較為規律及容易預測。其工作性質偏屬線性,各有所屬的界線且較少跨界互動。例如,娛樂服務不太可能需要與醫療保健或家庭管理服務互動。此外,家庭環境所需的設備或服務資料量相對低於戶外環境。反之,戶外環境的周遭情況及使用者的意向變化較大。

谷歌(Google)、亞馬遜(Amazon)、Facebook與蘋果(Apple)等大型服務供應商已和消費者建立關係,因而擁有龐大的使用者資料可進行分析和預測(是為認知運算的一項關鍵資產),所以可能於該市場佔有領先優勢。此外,消費者亦信賴這些品牌來管理其個人資料,這是認知運算另一個關鍵的層面,因為新的競爭者必須從頭建立這樣的關係。智慧家庭解決方案可能會需要橫跨多個品牌及平台方以「具備智慧」,及提供良好的使用者體驗。那些侷限於單一品牌的方案,很可能會失去競爭優勢。

關鍵字: #Gartner
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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