人類被取代!IDC:2019年3成企業會指派機器人當主管
人類被取代!IDC:2019年3成企業會指派機器人當主管

機器人取代人類工作並非危言聳聽,且時間已經相當接近。根據科技市調機構IDC的預測,到了2019年,物流、健康照護、公共事業等領域的領導企業,將有35%會試著以機器人讓日常營運變得自動化。

IDC 6日發表研究報告對全球機器人產業提出十大預測(見),指稱人工智慧(AI)、電腦視覺(computer vision)、導航系統、MEMS感測器以及半導體的科技日新月異,工業和服務型機器人的能力、表現、自動化以及使用的容易度,也會持續創新。

IDC並預測,機器人將跨出傳統的製造廠房,在物流、健康照護、公共事業和資源開發產業快速發展。

以下為IDC預測的十大趨勢:

一、機器人即服務(Robot as a Service)。到了2019年,30%的商業服務機器人應用,會以「機器人即服務」的經營模式呈現,藉以降低機器人的佈署成本。

二、機器人擔任主管(Chief Robotics Officer)。到了2019年,30%的領導企業會指派機器人當主管,或是在公司內特別劃出由機器人管轄的領域。

三、業界競爭日益激烈。到了2020年,諸多新興業者會跨入這個總值800億美元的資訊與通信科技(Information and Communication Technology,簡稱ICT)產業,企業在佈署機器人之際,將有更多供應商可選。

四、機器人專才變搶手。到了2020年,隨著機器人產業日益成長,人才會愈發炙手可熱,屆時將有35%的機器人相關職缺找不到人才,而平均薪資則會暴增至少60%。

五、機器人將受到法令管控。到了2019年,政府會針對機器人進行管制,保住人類的工作,並處理資安、機器使用安全和隱私等問題。

六、由軟體定義的機器人。到了2020年,60%的機器人將仰賴雲端軟體來學習新技能、認知能力以及應用計畫,而機器人雲端市集也會逐漸成形。

七、跟人類作業員合作共事的機器人(Collaborative Robot)。到了2018年,企業新佈署的機器人中,有30%將是智慧型共事機器人,運作效率比當今機器人快上三倍,操作上也相當安全。

八、智慧機器人聯網(Intelligent RoboNet)。到了2020年,40%的商業機器人將連結至智慧聯網,整體運作效率有望因此提升200%。

九、跨出工廠、加速成長。到了2019年,35%在物流、健康照護、公共事業、資源開發領域的領導企業,都會嘗試使用機器人,讓營運自動化。

十、電子商務機器人。到了2018年,全球200家電子商務、「全通路」(omni-channel)電子商務領導企業中,會有45%導入機器人,負責在倉儲履行訂單、進行配送服務。
recode.net甫於12月5日報導,AliveCor(行動醫療科技新創公司)執行長Vic Gundotra指出,就像現在沒有人會買一台缺乏安全氣囊、防鎖死煞車系統(ABS)的車輛,5年後醫生在看診時身旁一定少不了深度學習、機器學習系統。Gundotra是在2014年卸下谷歌(Google Inc.)社群網路服務部主管職位。

英國金融時報12月4日報導,蘋果(Apple Inc)品管部主任Steve Kenner於11月22日寫給美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)的信件內容中提到,蘋果透過機器學習讓產品、服務變得更為聰明、更直覺且更為個人化。他指出,蘋果砸大錢開發機器學習與自動化,公司對自動化系統在運輸業等領域的潛力感到雀躍。

Robo全球機器人與自動化ETF(ROBO.us)今年迄今(截至12月6日為止)漲幅達18.26%、遠優於那斯達克指數的6.5%漲幅。

本文授權轉載自:MoneyDJ

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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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