編按：AI Agent的普及正重塑工作流程，而AI PM成為企業導入AI落地的核心推手。員工不再單純執行任務，而是管理與編排AI Agent，讓自動化流程、客戶互動與數據分析同步進行。掌握這波趨勢的企業，能快速將AI技術轉化為實際效益，建立決策與創新的競爭優勢。
今年1月，Google Cloud發布一份基於超過3400位全球企業決策者、Google AI專家洞察，以及客戶案例的《2026 AI代理趨勢報告》（AI Agent Trends 2026）。報告開宗明義，點出真正能產生決定性影響力的，是正在發生的Agentic AI。
目前領軍的AI應用，有哪些黑馬？我們可以從這篇調查看出端倪。在3466個已採用生成式AI的企業案例中，52％的企業已經在生產環境中部署AI Agent（AI代理），其領域涵蓋客戶服務（49％）、行銷與資安營運（46％）、技術支援（45％）、產品創新（43％）；更關鍵的是，460位早期採用者裡，88％的採用者已在至少一個案例中，看到正向的投資回報率。
這和我從數創實驗室社群伙伴中觀察到的趨勢一致，愈來愈多企業不只停留在試用Agent，而是已經部署上線、開始看到效益了。
但問題是，Agent到底能做什麼？該從哪裡開始？更關鍵的是，當其他企業已經在重組工作流程時，你的組織準備好了嗎？
趨勢1：地基已打穩，每位員工都有專屬Agent
過去員工的工作是「執行任務」，例如，寫文案、拉數據、做報表；現在的工作是「指揮Agent團隊」，像是告訴資料Agent要分析什麼、內容Agent要寫什麼風格的文案、創意Agent要產出什麼視覺元素。
全球最大製漿廠商Suzano的數據分析師Agent案例，就能說明這個轉變的實際意義。他們開發的AI Agent，能把自然語言問題轉換成SQL查詢，讓五萬名員工都能直接存取SAP物料數據，使任務時間減少95％。以往只有IT部門或數據分析師能回答的問題，現在第一線員工自己就能查。
趨勢2：AI Agents互通互連的協作模式逐漸成熟
第二個趨勢是「每個工作流程都有Agent系統」，即多個Agent透過Agent2Agent（A2A）協定與Model Context Protocol（MCP）技術協同運作，形成「數位生產線」，其中，丹麥製造商Danfoss展示了這個概念的威力。他們用AI Agent自動化處理客戶電子郵件訂單，整合了五個不同系統到單一介面，使用的Agent會判讀郵件內容、查核庫存、確認價格、生成訂單，而人類只在例外情況發生時介入，使80％交易決策自動化，且平均回應時間從42小時降到接近即時。
趨勢3：AI Agent開始「化被動為主動」
當你的車子一拋錨，還沒等你找到客服電話，車廠已經立刻主動來電關心情況，你是否會滿意度瞬間爆表？這也是AI Agent 目前的演進趨勢。具體來說，傳統客服聊天機器人是「被動等顧客投訴」，而Agentic客服是「主動解決顧客問題」，例如，當物流系統偵測到包裹延遲時，Agent會自動查核原因、重新安排配送時段、登入帳務系統給予顧客補償，並以簡訊通知，整個流程不需要等到顧客打電話抱怨，而是在顧客還沒生氣前就把問題解決，創造信任時刻。
趨勢4：鼓吹「學 AI」很久，但真正「會 AI」仍是少數，企業應加把勁
報告指出，2026年員工的職責範圍將擴展到Agent管理與編排，但骨感的現實是，市場上「Agent Orchestrator」或「Chief of Staff for AI」這類AI專業人才仍是極其稀有。儘管多數企業意識到AI人才培訓的重要性，但認知與實際行動往往存在落差。報告數據顯示，雖然82％的決策者同意，技術學習資源能幫助組織保持領先，且71％的組織在使用學習資源後看到收入增加，但從員工的角度來看，只有29％的人表示，AI在組織內受到廣泛倡導，因此，真正將培訓落實到位的企業仍是少數。
Agentic AI 時代，多數企業會需要AI PM落實商業價值
如同報告所述，技術工具不是瓶頸，因為真正的瓶頸是「誰來指揮這些Agent」。AI技術迭代速度快，但大面積融入企業組織，我相信仍是一個五到十年週期的「創新的擴散」。而這個擴散過程中，大多數公司都會需要AI PM（AI專案經理）：一位能在內部連結業務場景與技術團隊的關鍵角色。
為什麼是AI PM？因為這個角色需要同時具備三種能力：定位出商業價值、理解技術內涵、能用技術語言與工程單位溝通。這不是單純的產品經理，也不是純粹的技術人員，而是真正的跨領域人才。
在我個人的從業經驗中，業務端與技術端的鴻溝，存在於90％以上的公司。要求技術團隊主動聆聽業務需求，成功概率通常不高；而業務端即使有意願，也很難真正理解技術原理。這種雙向的理解障礙，正是多數企業AI專案卡關的根本原因。
AI PM就是填補這道鴻溝最有效的連接者。有了這樣的角色，企業能從試點到規模化、從工具採購到流程重組、從個別應用到系統性部署，大幅提高AI落地的勝率，最終獲得正向的投資報酬率。
