AI代理將處理15%日常決策!哪些企業已在用「AI代理」了?效果如何?
AI代理將處理15%日常決策!哪些企業已在用「AI代理」了?效果如何?

輝達(Nvidia)執行長黃仁勳日前公開表示,AI 的發展將進入「代理型 AI」(Agentic AI)時代, AI 代理人將能夠在各個行業中協助完成各種任務,他還預測代理型 AI 將帶來數兆美元的商機,並徹底改變人們的工作方式。

延伸閱讀:代理AI(AI Agent)是什麼?它為何是邁向AI界聖杯的關鍵一步?

未來 15 % 的日常業務會由代理型 AI 執行

代理型 AI 和生成式 AI 不同,它不需要透過人類餵養提示生產內容,而是可以處理複雜任務,實現高度自動化,成為新時代中的數位勞動力。

Gartner 預測,到了 2028 年,至少 15% 的日常業務決策將透過代理 AI 自主做出; Deloitte 則認為,到 2027 年,一半使用生成式人工智慧的公司都將推出 AI 代理相關產品,讓它們當作公司內部的智慧助手。

去年,Salesforce、ServiceNow、微軟和 Workday 等軟體公司都宣布推出代理型 AI 服務,他們表示,這些代理型 AI 可以在人資、客服、行銷和資訊科技等部門中,發揮生產力。

而市場中,也已經有一些公司實際在工作流程中導入代理型 AI:

1. 穆迪:代理型 AI 協助進行研究

美國三大信用評等機構之一的穆迪(Moody's)運用代理型 AI 進行許多研究,包含產業比較,風險分析以及查閱企業向美國證交所提供的文件等等。

該公司一共開發了 35 個 代理型 AI,其中一些負責專案管理等較小的任務,再匯報給更大的代理型 AI 模型,形成「多代理系統」。

穆迪的這些代理型 AI 都各自有不同的設定和權限,所以它們可能會針對一個研究主題,有不同的結論,提供研究員更多元的觀點,穆迪產品長里德(Nick Reed)更指出:「AI 代理甚至能得出更有智慧的結論,像是分析看似沒問題但實際面臨地緣政治風險的企業之財務狀況。」

2. 德國電信:代理型 AI 作為內部員工的「客服」

德國電信巨頭德國電信(Deutsche Telekom)擁有約 80,000 名員工,該公司推出了一款代理型 AI,讓員工詢問有關內部政策和福利等問題,也可讓客服人員詢問有關其產品和服務的問題。 

德國電信首席產品和數位長亞伯拉罕森(Jonathan Abrahamson)表示,每週約有 10,000 名員工使用 AI 代理。

亞伯拉罕森補充,德國電信正在嘗試讓名為「askT」 的代理型 AI 代表員工執行一些簡單、重複性的任務。例如,想要請假的員工,可以告訴「askT」,讓他代理操作,把休假申請單提交到人力資源軟體系統上。

3. eBay:代理型 AI 幫忙寫程式碼、開發新工具

電商平台 eBay 運用代理型 AI 協助員工撰寫程式碼和創建行銷活動,該公司還計畫推出能夠幫助買家尋找商品和賣家列出商品的代理型 AI 工具。

eBay 首席人工智慧長米克波波羅夫(Nitzan Mekel-Bobrov) 旨出,他們甚至開發出自己的「代理框架」,扮演協調者的作用,決定哪些人工智慧模型將用於哪些任務。

「隨著代理任務變得複雜,它們(代理型 AI)能夠更加自主地行動——像人類工程師一樣,一行一行自己編寫更多程式碼。」米克波波羅夫說,「而且隨著員工與系統互動愈來愈多,系統也會更了解他們的偏好。」

代理型 AI 的興起預示著工作方式的巨大變革。隨著愈來愈多企業導入這類技術,我們可以預見一個更加高效、自主的數位生態系統,讓人類能專注於更高價值的創新與策略性任務。

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本文授權轉載自FC未來商務

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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