生成式 AI（GenAI）爆紅之後，不少科技公司快速上線各種應用，例如讓行銷團隊用 AI 寫文案、工程部門用 Copilot 協助寫程式，甚至客服也上了 AI 回應系統。看起來很豐富，投入資源也不少，結果呢？
根據麥肯錫（McKinsey）最新報告，八成企業雖然部署了 GenAI，卻沒有看到明顯的成效或績效提升。為什麼會這樣？關鍵在於「用得太淺」。也就是說，大家大多把 AI 當成一個輔助工具，例如幫員工省點時間、加速查資料，但真正有潛力改變營收或營運效率的「垂直整合」應用，卻常常卡在試驗階段，沒辦法擴大使用。
舉個例子，假設一間公司只讓客服團隊用 AI 幫忙初步回覆客戶問題，但整體服務流程沒有重新設計，那麼 AI 帶來的只是「便利」，而非真正的「轉型」。
AI Agent 是誰？不是工具，而是下一位同事
麥肯錫報告提出了，突破 GenAI 成效困境的關鍵角色：AI Agent，也就是「智慧代理人」。不只是執行簡單指令的工具，它們可以理解目標、自主規劃任務流程，甚至根據過往紀錄做出判斷。對職場來說，這樣的 AI 不只是會「回應」，而是會「主動處理」。假設你是一位產品經理（PM），原本得手動整理用戶回饋、排需求、發任務給工程師。
現在，一位 AI Agent 能自動分析用戶回報、根據權重排序，甚至擬出初步產品說明，讓你只需審核與修正。這樣的應用遠遠超越傳統 AI，只會在你提問後才回答，而是像個真正的虛擬專案助理，能主動協助、持續進化，成為工作流程中的一員。
導入 AI Agent，策略不能只是「導入」，而是「重新設計」
許多公司導入 AI 時的思維是：「我們原本流程不動，只是把 AI 加進來看看會不會更快一點。」但這樣做就像請一位超厲害的顧問來公司，卻只讓他幫忙處理單純的行政流程。要真正發揮 AI Agent 的價值，重點不是「在哪裡可以用 AI」，而是「這流程若由 AI 主導，會不會更好？」這代表企業需要從流程設計開始調整，把 AI Agent 視為流程中的角色，而不是配件。
一間科技公司在處理客戶退貨流程時，不應只是讓 AI 協助填表，而是應該設計一個由 AI Agent 主動偵測客戶不滿情緒、提前發送解決方案、整合庫存與物流自動重配的機制。這樣才能真正降低人力負擔，同時提升客戶體驗。在職場中，無論是自動化報表製作，甚至預測性維運（predictive maintenance），都可以透過 AI Agent 的主動性重新定義工作模式。
AI 策略進入分水嶺：你的企業是「補強」還是「重新架構」？
這個時代，導入 AI 已經不是創新，而是基本功。真正的挑戰是：你的企業，是在「補強原有流程」，還是在「重新架構未來模式」？從麥肯錫的觀點來看，下一波產業競爭，不是看誰導入 AI 最快，而是看誰能讓 AI 成為組織運作的核心。這會改變部門分工、流程安排、甚至整個商業模式。
以科技業常見的 IT 維運為例，傳統是靠人力定期監測、維修、回報，但現在若部署 AI Agent，不僅可以 24 小時主動偵測異常，還能依照過往資料自動調整修復優先順序。這樣的流程重構不只是省錢，更可能成為服務差異化的關鍵。
對 CEO 或 CIO 來說，這是一個選擇：要不要讓 AI 成為企業的新「骨幹」，甚至重新塑造整個價值鏈？也就是說，AI 的應用已不再只是工具選單中的一項，而是一個將徹底改變組織運作邏輯的核心策略。這一步，走或不走，差距將會越拉越大。
不只是技術升級，更是組織文化的轉型挑戰
除了流程與技術的重新建構，麥肯錫報告特別強調一點：AI Agent 的導入，真正難的不是系統整合，而是「人」的接受度與組織文化的轉變。這段話對科技業領導者來說尤其值得深思。
當 AI 不再只是輔助工具，而開始主動做決策、執行任務，許多主管或中階管理者可能會產生職責模糊、影響控制力的焦慮。比如一位營運主管過去習慣掌握每一個流程節點，現在則要學會信任 AI Agent 自動完成查核與調度，角色從「控制」轉向「監督」與「引導」。
同時，許多員工也會擔心：AI 是否會取代我的職位？對此，麥肯錫建議企業必須同步啟動「人機合作」的新角色設計與職能培訓計畫。例如新增「Agent 管理師」、「Prompt 策劃師」、「人機流程設計師」等職位，讓人力轉型與技術布局同步進行。
對一間想要靠 AI 提升競爭力的科技公司來說，AI 導入不只是系統專案，更是一場組織改革工程。成功與否，不僅取決於導入什麼工具，更取決於領導者是否敢於改變組織習慣、重建信任文化，這才是邁向 AI 成熟應用的真正門檻。
（首圖來源：shutterstock）
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