2025年有「AI代理元年」之稱。Google甫推出的Gemini 3，也展現出更強勁的「代理」能力。然而，特斯拉前AI總監卡帕西（Andrej Karpathy）不久前才提醒，AI代理人更可能需要十年打造。2025逼近尾聲，究竟企業在使用AI代理的現況如何？BCG完整解析與MIT合作的研究報告，並給出五大落地建議。
「我擔任顧問超過30年，這是我經歷過最重大的變革。」波士頓顧問公司（BCG）旗下技術建構及設計部門「BCG X」全球負責人杜蘭頓（Sylvain Duranton），在報告發布線上記者會上坦言，「我認為這將在未來幾年深刻地改變企業。」
杜蘭頓所描述的，便是近來受到熱議的「代理式AI」（agentic AI）。在18日與《麻省理工學院史隆管理學院評論》（MIT SMR）共同發布的第九版全球人工智慧與商業策略研究報告中，研究團隊檢視了代理式AI在全球產業落地的現況。
《新興代理型企業：領導者如何在AI新時代前行》（The Emerging Agentic Enterprise）對全球116個國家、涵蓋21個產業的逾兩千名企業高階主管進行普查及訪談。發現已有35％企業開始使用代理式AI（其中包括21％處於試點計劃階段），另有44％有計劃準備引入。
也就是說，在可預期的不久後，在某程度上導入代理式AI的企業比例將近乎八成。BCG研究指出，過往八年來，傳統AI的採用率已逐步攀升至72％。生成式AI在三年內，就達到70％的採用率，而代理式AI更是在兩年內就達到35％的採用率。
BCG X大中華區負責人魏傑鴻（Jeff Walters）表示，雖然現在能善用代理式AI創造真實價值的公司仍是少數，但調查顯示，已有真實案例落地，「這不是理論，不是幻想，也不是科技公司的銷售話術。」
綜合左右腦特質，打造代理能力
AI代理指的是可以蒐集、處理資料，自主規劃並執行行動，以達成目標的AI系統。許多企業期望，代理式AI能與人類員工合作、互補，提升業務效能與創新能量。
BCG X北歐負責人薩克（Daniel Sack）解釋，機器代理的概念存在已久。早在1990年代，美國航空暨太空總署的太空船上就存在著功能有限的代理系統。但從自然語言溝通、推理能力，到自主執行任務的時間長度，現今驅動機器代理的技術能力層級完全超越過往，也促成這波代理性AI熱潮。
這就像是透過代理結構，彙整人類左腦與右腦的能力，形塑出近似於額葉皮質的能力。將擅長執行結構性任務的傳統預測型AI（如左腦），與擅長應對非結構性任務的生成式AI（如右腦）相結合，打造出既能分析也可創意思考的代理能力。
這樣的代理式AI特別適合執行含有多步驟且需要基本動態推理的工作流程，例如檢查貸款申請書是否缺漏資訊、進行基本評估及風險計算，再交由人類進行決策。依循固定規則的重覆性任務更適合傳統自動化技術。而需要高度人為判斷的低容錯任務，則還不適合使用AI代理。
既是工具、更像同事，管理AI代理成挑戰
報告發現，在與大語言模型這類具代理能力的AI系統共事時，有76％的受訪者表示，他們認為這樣AI系統更近似同事，而不只是純粹的工具。代理AI這種既是軟體、也是協作者的雙元性角色，也為企業帶來新的挑戰。
過往，企業組織以一種非黑即白的方式分配人與機器的角色。基本上，人類負責決策，機器負責執行自動化任務。監管及責任的歸屬相對清晰。
然而，代理式AI既是工具（可預測性高，但需要有人負責管理），也具有人類同事的性質（具一定程度的自主性，但需要受到監管），這就使得AI代理難以自然地融入現有的管理架構中。
報告指出，能夠改變、重新想像工作流程與管理架構，並保有必要的靈活性的企業，最能善用代理式AI的新能力。
杜蘭頓表示，AI代理是一個讓企業從零開始，全面重新思考流程的機會，「我們看見太多公司只是在現有流程中漸進地優化某些任務，但這其實是一個徹底改變的機會。這正是許多公司面臨的主要挑戰。」
價值導向投資，重新思索營運模式的機會
如何釋放代理式AI的潛能，報告提出五大具體建議。
首先，是重新設計以代理為優先的工作流。建議可從期望達到的業務成果為出發點，再回推如何達成。最好是從「一張白紙」開始思考，而不只是在現有的工作流程中找地方插入AI代理。
第二，是調整治理架構及決策權。過往典型的企業治理架構，是以人類與受控制的程序為核心所設計。隨著具有自主性的AI代理崛起，需要一套為代理式AI設計的治理模式。能夠確保這些AI代理遵循正確的目標、不越權取用企業資源，且具有適度的護欄。
報告普查結果亦顯示，66％的領先企業預期營運模式將迎來改變，58％預期治理架構也將會調整。
第三，是重新定義人機互動的角色。管理職將朝向管理人機協作團隊演進。企業可能需要更多通才型的協調者，與獲得AI賦能的專才互相搭配。
值得注意的是，先前許多人將AI代理視為助理角色，擔心他們將會大幅取代資淺員工。但展望未來三年，報告中只有29％受訪者認為導入AI可能會減少初階員工數量。相對地，45％受訪者預期會縮水的是「中階管理階層」。因為第一線的監督、檢核工作可能會交由AI代理，而由更高階的管理者設定策略方向。
第四，人類與AI代理的持續學習同樣重要。不僅人類員工要學習如何使用、監督與評估AI，AI系統也需要透過微調等方式持續更新，以保障準確度。目前AI代理的可靠性仍不夠穩定，串接多個代理可能會放大錯誤規模。但隨著代理能力提升，未來可應用的範圍可望提升。
第五，是以價值為導向進行投資。AI代理可以快速擴展、創造多樣性的價值。因此投資策略應兼顧規模、彈性與專業。在BCG領導AI暨軟體業務的主管德貝豐（Nicolas De Bellefonds）提醒，這不是為了部署某項可能有用的技術而部署，「而是關於創造價值。」
AI代理衝擊白領階級，BCG選擇積極擁抱
這波AI能力躍進，對知識工作者帶來龐大衝擊。提供顧問服務的BCG，也已在不同層級引入大量生成式AI及代理式AI，並創建了聚焦於人工智慧的業務。
雖然目前初階顧問的招聘仍維持穩定，杜蘭頓承認，在資料查詢、客戶服務等AI可大幅提升生產力的後勤支援部門，減少招聘新進人員的程度最為鮮明。
公司營運模式料將因此調整。但在「擔憂」與「興奮」的光譜上，BCG對新技術抱持持正面態度，相信這能為客戶提供更好的服務。
