2026 年迎來代理式 AI 元年，企業爭相啟動概念驗證（PoC）。實驗熱潮之下，還沒看出營運效益，月底就先收到一張張昂貴帳單。「企業導入代理式 AI 時，ROI 的課題立即浮上檯面，因為 token 太貴了。」UiPath 台灣區區域副總裁陳名璋指出，AI Agent 進入日常流程的速度已超前企業在治理與成本控管上的準備，因此企業當前的燃眉之急，是從制度、系統到架構層面落實合理切換。
為此，全球機器人流程自動化（RPA）與 AI 代理式自動化（Agentic Automation）領導軟體商 UiPath，8 月 25 日於台北舉行「2026 CXO 圓桌會議」，以「企業級 AI 指揮中心」為題，探討 AI 代理的決策、RPA 的執行與人類的監督如何結合企業治理，盼協助企業找出代理式自動化的落地路徑。
當 AI Agent 走入企業流程：治理、資安與權限控管的新課題
「全球已有 38% 的企業展開 Agentic AI 的 PoC 試點，成功部署至正式環境的僅 11%；42% 的組織仍在制訂策略，35% 完全缺乏相關策略。」勤業眾信科技與轉型服務營運長林彥良引述調查數據指出，落差不在技術，而在流程重構與治理準備不足，以及組織內部的能力斷層。
「企業最大的錯誤是：將 AI Agent 套用於原本為人類設計的流程。」林彥良指出，流程與營運架構必須重塑，管理機制同樣得跟上。當代理式 AI 走向自主化，靜態的資安防護與內稽內控也不再管用：傳統模型預設權限可預先設定，Agent 卻會隨任務、情境脈絡與推理結果即時改變行為，提示詞注入、資料污染與越權交易等風險隨之浮現。
因此，林彥良建議企業建立混合式動態管理，緊扣指揮權限、授權範圍、自主程度、行為問責與緊急停止機制五大重點，並強調：「Human in the loop 不只是監督，主要是針對高風險、敏感或不確定的 Agent 決策與行動，納入人工審查與核准節點，建立關鍵安全防線。」
企業級 AI 指揮中心怎麼建：流程編排、治理與規模化落地
劃出治理邊界後，指揮中心該如何把散落的系統串聯成線？UiPath 台灣資深銷售工程師蔡君浩指出，企業內部平均運行超過 175 個應用程式，孤立工具與分散投資正在拖慢進展，碎片化的系統各自為政，難以在長流程中創造綜效——這也是多數企業導入 AI 卻遲遲看不到規模化效益的原因。
蔡君浩建議，解方不是再疊加一套新系統，而是重新編排既有的自動化能力。UiPath 的 RPA 就像桌面小工具，依循任務腳本即可解決常規庶務；加入 AI 之後，系統開始具備判斷力，能因應情境調整行動，實現代理式自動化。他強調，導入前仍須把流程逐一梳理、拆解步驟，釐清哪些環節交給機器人執行、哪些交給 AI 判斷，而非急著上模型。
接著，要做到端到端協調編排所有工作環節，可運用UiPath Maestro作為核心平台，能將Ai Agents、RPA、人工參與與API事件整合其中；同時掌控各執行進度、分析歷史紀錄，並運用資料模擬與瓶頸偵測改善KPI，讓零散的自動化任務邁向無縫工作流程。
在品質管理場景，UiPath 提出「黑燈測試工廠」（Dark Testing Factory）概念，由 AI 代理與自動化技術建立能自動規劃、設計、執行與維護測試的自主性品質系統，讓測試不必仰賴人力逐一把關。談到建置企業級 AI 指揮中心，蔡君浩引述 UiPath 執行長 Daniel Dines 提出的框架，提醒人機之間分工的必要性：「AI 代理（任何類型）從資料中做出決策，人類則負責審核或微調這些決策，最後由機器人執行具體行動。」
當 AI 真正進入營運中樞：高階主管如何平衡成長、風險與治理？
投資 AI，也考驗企業營運高層的思維。談到選擇命題，陳名璋建議企業從跨部門的長流程尋找亮點，例如客服或追帳系統，把執行過程累積的經驗沉澱至企業大腦再蒸餾，後續就不必再耗費龐大 token；同時他也指出，「以 AI 產製自動化機器人」、把自動化本身也自動化，將是企業級 AI 的發展趨勢。
林彥良則以企業內部的AI實驗為例提醒，同仁在日常工作中發想AI應用，或是企業正式投入資源推動AI專案，中間仍需要一套完整的價值評估機制。許多同仁可能提出自動整理會議紀錄、產製報表或優化既有流程等創意，但「AI可以做到」不代表企業應盲目投入資源；正確做法是先將流程逐一拆解，釐清問題、投入成本與預期效益，判斷AI是否真正能創造價值。經由委員會評估與審核後，再決定是否放行，以及採取自建或委外等方式推動。所有AI專案最終都應對齊營收成長、營運效率、資本效率與市場期望四大價值，讓員工的創意能透過企業機制轉化為真正值得投資的AI應用。
蔡君浩則從執行面補充，很多既有作業用腳本就能解決，不必然要走向 skill 化；流程拆解後，唯有涉及判斷與決策的作業，例如重點摘要、報表分析、趨勢分析，才需要交付大語言模型處理。至於模型選擇，他認為要回歸需求、因材施教，不一定要用最新、最快、最好的模型，「就像簡單的加法數學用不到數學博士。」
隨著代理式 AI 的落地，企業能否在治理、成本與人機分工上建立長期機制將是致勝關鍵。唯有指揮中心先建起來的企業，才有能力把 AI 推向規模化、實現長遠效益。
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