利用 AI 提升生產力人人會用，但真正要創造企業競爭優勢，端看如何將 AI 與企業知識、核心系統及工作流程整合，且重新設計流程與建立資料治理基礎。
採訪／施鑫澤‧文／鄭宜芬‧刊期／2026.9
身處代理人元年，AI Agent 自主執行工作流程已成為企業關注的新焦點。
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AI Agent 企業智慧轉型新階段
企業 AI 陪跑教練、旋宇科技執行長曾思遠認為，AI 的發展速度遠超過預期，未來幾年，AI Agent 將從協助工作成為企業流程中的執行角色，企業也將從「人使用 AI」，邁向「AI 協助人完成工作」的模式。
目前許多企業仍把 AI 視為提升效率的工具，但 AI 對企業帶來的真正改變，不只是讓員工工作更快，而是重新思考工作應該如何完成。當 AI 可以理解需求、拆解任務、調用不同系統並完成流程時，企業勢必要重新設計原本的人工作業模式，涉及企業流程、組織分工以及管理方式的全面調整。
曾思遠形容，AI Agent 宛如一個可賦予任務的數位員工，能根據目標自行規劃工作流程，判斷下一步該做什麼，必要時還能呼叫其他工具或不同模型共同完成任務。未來企業內部將可能出現大量不同職能的 AI Agent，例如負責客服、資料分析、行政流程、軟體開發，甚至跨部門協調工作的數位代理人，彼此之間再形成多代理人（Multi-Agent）協作模式，共同完成過去需要多人參與的流程。
他也提醒，AI Agent 並不是完全取代人力，而是重新分配人與 AI 之間的工作內容。重要任務讓人負責於判斷、創意與決策，而大量重複性高、標準化的工作則交由 AI 執行。因此，企業未來需要思考的將是哪些流程適合交給 AI、哪些工作仍必須由人負責，以及如何建立人機協作的新模式。
這也是曾思遠認為 AI 將帶來最大改變的地方，如果只是把 AI 放進原本的流程裡，效率固然有所提升，但改善幅度有限；唯有重新設計流程，才能真正發揮 AI 的價值。是否具備重新定義工作流程的能力，將影響企業未來的競爭力。
企業 AI 成熟度演進四階段
許多企業雖已開始採購各式 AI 工具，但真正能產生商業價值的案例仍屬少數，多數企業尚停留在工具導入的思維。這種做法能改善個人生產力，卻難以對企業整體營運產生明顯影響。AI 轉型成功的重點是企業是否願意從流程與管理角度思考 AI 應用，重新設計流程。
曾思遠表示，企業導入 AI 第一階段是個人工作效率提升，員工開始利用 ChatGPT 等生成式 AI 完成文件撰寫、摘要整理、翻譯等日常工作；第二階段則是建立企業知識應用，將內部文件、規範與知識庫結合大型語言模型，形成企業專屬的知識助理。到了第三階段，AI 開始與 ERP、CRM、HR 等核心系統串接，協助執行部分業務流程；最後則發展成 AI Agent，由 AI 自主協調跨系統、跨部門工作，逐步形成多代理人（Multi-Agent）的協作模式。
在成熟度演進路徑（AI Maturity Model）上，目前多數企業尚停留在第一或第二階段，而真正能將AI轉化為企業競爭力的，則是第三、第四階段對流程、組織與管理模式的重塑。
許多企業還無法跨越這個階段，主因是企業本身流程就過於複雜，甚至缺乏標準化。AI 無法改善一套本來就混亂的流程，因此建議企業在導入 AI 之前，先盤點既有流程，確認哪些工作具有標準化、可量化與可自動化的特性，再逐漸交由 AI 處理。
伴隨生成式 AI 更新速度極快，每隔幾個月就會出現新的模型與新功能，他也建議企業先找出真正需要解決的問題，再選擇適合的模型與部署方式。
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AI 真正的價值 在於重塑工作流程
產業聚焦 AI 到底可提升多少工作效率，有研究指出特定工作利用 AI 可節省三成到五成以上時間。不過，企業若只把焦點放在節省多少工時，其實容易低估 AI 真正的價值。企業導入 AI 最大的誤區，是把 AI 放進既有流程，而沒有重新思考流程本身。
曾思遠指出，AI 對於提升生產力的關鍵，是讓許多原本無法完成、成本過高，或需要多人協作的工作，有機會以新的方式達成。當 AI 可以同時分析大量資料、快速生成內容、協助決策，甚至自主完成部分流程時，建議企業開拓思考方式，如何創造新的工作模式與新的商業機會。
以企業內部知識管理為例，導入 AI 不只提升查詢速，而且知識取得方式完全不同，AI 可以整合企業內部知識來源，以自然語言快速回答問題，甚至根據不同角色提供不同內容，大幅降低資訊取得門檻，讓知識更容易在組織內流通。
AI Agent、多代理人協作，以及企業流程全面智慧化，都將成為企業數位轉型的新方向。AI 專案成功與否，將影響企業流程、資料治理、跨部門協作與管理文化的整體轉變。能夠建立以 AI 為核心的新工作模式，也將提升企業的競爭力。
AI 治理為企業 AI 落地的關鍵
隨著 AI 發展成為企業重要能力，曾思遠認為，企業接下來的新挑戰是如何建立一套可持續運作的 AI 治理機制。許多企業目前仍處於 POC 階段，但當 AI 開始涉及營運流程、商業決策甚至客戶服務時，治理的重要性將遠高於模型本身。
AI 不能完全沒有管理，也不須要完全由人管理。曾思遠認為，AI 模型提供的答案具有機率性，同樣的問題未必每次都得到相同結果，因此企業必須建立檢核與監督機制，建立一套人機協作的治理架構。
AI 可以負責執行大量工作，至於涉及重大決策、法規遵循或高風險業務時，應保留人工確認與最終決策權。未來企業導入 AI，需要重新定義每一項工作的權責分工，哪些可以由 AI 自主完成、哪些需要人員介入，都應有清楚規範。
當 AI Agent 能夠自行呼叫工具、串接系統甚至操作企業內部流程時，治理範圍將從模型本身擴大到整個執行流程。例如 AI 可以存取哪些資料、具有哪些操作權限、是否能直接修改系統內容，以及如何留下完整的執行紀錄，都將列入企業須建立的新制度。
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地端或雲端？關鍵在企業需求
企業究竟應全面採用雲端大型語言模型，還是建置地端模型？曾思遠認為，企業必須根據資料敏感程度、成本與應用場景進行取捨。
曾思遠表示，目前大型模型仍具備明顯優勢，不論是推理能力、知識廣度或多模態應用，都遠高於一般小型模型，因此許多企業仍會優先利用雲端服務完成大部分工作。至於涉及核心技術、營業秘密、客戶個資或法規要求時，企業仍可能選擇在地端部署模型，降低資料外流風險。
企業可視需求採取混合式架構，將不同工作交由不同模型處理。例如一般知識查詢、文件生成由公有雲大型模型負責；企業內部知識管理、研發資料分析或敏感資訊則透過私有模型完成，再由 AI Agent 負責整合不同模型能力。
現在大型語言模型價格持續下降，推論成本也逐漸降低，企業除評估模型費用，另須考量整體營運成本，包括 GPU 運算資源、模型維護、人員管理以及後續持續更新的投入。他建議企業先從商業需求出發，再決定部署方式，將能達到最佳效益。
AI Coding 重新定義軟體開發模式
除了企業流程之外，AI 對軟體開發帶來的改變也相當明顯。近年 Vibe Coding 與AI Coding Assistant 快速普及，程式開發已開始轉變為由人類描述需求、讓 AI 完成程式，再由工程師驗證與調整。目前 AI 已經可以協助完成大量基礎開發工作，包括產生程式碼、除錯、撰寫測試程式、整理文件甚至協助 Code Review。
曾思遠認為，這並非工程師的重要性降低，而是工作內容轉變。過去軟體工程師耗時在撰寫程式碼，如今 AI 已能完成許多重複性高的開發工作，工程師則需將時間轉向理解需求、設計架構、驗證品質，以及思考如何讓 AI 產出的程式真正符合企業需求。
對於成熟工程師而言，AI 可以有效提升開發效率；對新進工程師而言，也降低了學習門檻。這不表示未來每個人都不需要理解程式，而是更需要理解系統設計與商業邏輯。
而企業未來需要的人才，也逐漸改變為「能與AI共同開發的人」，如何提出正確需求、拆解問題、驗證 AI 結果，以及整合不同工具完成產品開發，將成為新的重要能力。
AI 重塑金融決策與競爭力
金融業一直是 AI 應用最積極的產業之一。從智慧客服、風險管理到投資分析，生成式 AI 帶來新的可能性，影響了金融決策流程本身。
曾思遠指出，AI 很適合處理大量資料分析工作，如市場資訊整理、法規文件閱讀、投資研究以及風險監控等，讓專業人員能將時間專注於判斷與決策。
當然，金融業對 AI 的要求遠高於其他產業。由於涉及法規遵循、客戶資產及交易安全，即使 AI 具備高度分析能力，也不能直接取代專業判斷，最終責任仍須由專業人員承擔。
因此，他建議金融業下一階段的目標應放在如何建立完整的資料治理能力、成熟的人機協作流程，以及值得信任的AI治理機制。
AI 真正改變的是企業經營模式
談到 AI 時代 CIO 的角色，曾思遠認為，資訊部門已不再只是建置系統或維護基礎架構，而是企業推動 AI 轉型的重要協調者。AI 專案往往橫跨資料、流程、法遵、人資、營運等多個部門，因此 CIO 不僅要理解企業策略，也必須協助各部門找到適合導入 AI 的場景，建立跨部門協作與推動機制。
AI 轉型不只是資訊部門的專案，公司應培養全員的 AI 素養。不同部門都需要理解 AI 能解決哪些問題、有哪些限制，才能真正將 AI 融入日常工作，並重新設計流程與工作模式。
AI 模型會持續更新，但企業真正累積的競爭優勢始終來自組織本身。隨著 AI Agent、多代理人協作及數位員工逐漸成為企業日常營運的一部分，他建議企業下一步應考慮的是如何建立治理機制、跨部門合作文化，以及持續改善流程與營運，讓 AI 成為企業智慧化轉型的長期競爭力。
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