2024年底⾄今，AI世界迎來新⼀輪關鍵變化：具備「⾃主規劃能⼒」的AI Agent被喻為是「下⼀波AI⾰命」的AI新形態。AI Agent標榜能⾃動理解任務、調配資源、整合多⼯具完成複雜流程，⼀時之間，各⼤科技公司爭相推出新產品，商業應⽤範疇由客服、⾃動寫報告、到內部資料搜尋皆受到關注。然⽽，⾵頭之下，我們是否已準備好迎接真正的AI⼯作流變⾰？
市場技術⾶升 企業落地卻滯後
近⽇我與⼀位來⾃美國的科技顧問交流，她提出了⼀個頗具爭議性的觀點，「真正能夠有效應⽤到商業流程、並帶來顯著效益的AI技術，不⾜5%。」
雖然講法帶點主觀，但從我過去⼀年多在⾹港企業導⼊AI的經驗觀察，此⾔實不為過。市場上確實充斥著各式花巧Demo、誇⼤功能的AI產品宣傳，但⼀旦要落地實裝，企業往往發現效益未如預期、操作⾨檻⾼、甚⾄是內部⼈員抗拒改變等問題，最後只能草草收場，甚⾄將責任歸咎於「AI⼯具未夠先進」，繼續尋找下⼀個「萬能解決⽅案」。
技術不等於解決⽅案 ：有三個常⾒誤區
不少企業在策略尚未明確的情況下，便匆匆推動內部「AI化」，甚⾄將AI加諸於產品中，只因「⼈有我有」，卻從未認真思考：這項技術對顧客真正價值何在？AI並⾮萬能，亦不是裝飾品。⼀套AI⼯具能否真正提升效率，關鍵在於企業是否已清晰掌握⾃身業務邏輯與流程瓶頸。
企業推動AI，不應只問「可以做到咩」，⽽是要先問「為何要做」。可惜現實中，我經常⾒到以下三個場景：
⼀：策略未定 倉促推動
不少企業管理層在接收到⽚⾯資訊後，在未有整體AI規劃下，便急於將AI加入現有產品或服務中，甚⾄作為市場宣傳噱頭，卻無法解決固有痛點。加上沒有指標衡量成效，只是將資源投⼊而「趕潮流」，結果是賠了⼤量時間及⾦錢資源，勞⺠傷財。
⼆：低估轉型複雜度
不少企業都以為引⼊⼀套AI⼯具甚⾄系統流程就等於完成轉型，但實際上，改變⼀個既有的⼯作流程需要時間、⼈員配合與制度⽀持。AI雖然能夠帶來巨⼤潛在效益，但新舊⼯作流程過渡處理不當，亦可能帶來流程混亂、⽩⽩提升⾏政成本及更加團隊內部⽂化⽭盾，為往後實施更多政策帶來阻⼒。
三：忽略⼈性因素
另⼀個最常⾒的觀念是：AI可⼀勞永逸解決成本問題。但其實，你可以視不同公司的內部為不同的⽣態圈，有其獨特的協作流程、團隊結構與⽂化背景。同⼀套AI系統在兩間不同公司，效益可以截然不同。因為商業營運無論是在start point或end point，最終負責執⾏和操作的始終都是⼈。AI的可⽤性從來不單⽌於技術層⾯，更要關注⼈與流程的互動。資訊如何流轉、記憶如何構建、制度如何承傳，都深深影響AI⼯具能否真正發揮作⽤。
「AI Agent」浪潮之下 企業須冷靜應對
AI Agent作為⼀種具備⾏動邏輯、⾃動任務拆解、可以串連API與不同⼯具完成複雜任務的技術載體，於理論層⾯確上實令⼈期待。不過，當企業討論是否要引⼊AI Agent或各⽅AI技術時，建議不要只著眼於功能性，可從以下三⼤前設框架探討導⼊時機是否成熟：
1. 企業內部是否已有數碼化⼯作流基礎？
Agent雖然可以「代做任務」，但前提是公司內部有清晰標準操作流程，並已有⼀定成熟度的⽂件電⼦化和存檔規範化。
2. 數據質量與結構是否⾜夠⽀撐任務推理？
AI Agent運作倚賴⾼質量和其⼀定系統程度的數據量，加上明確的任務定義，否則難以產出對業務有實際幫助的洞察和⼯作效益。
3. 內部同事是否理解Agent是助理⽽⾮取代者？
⼼態先⾏，⽐⼯具更重要。團隊需要時間適應新協作模式，否則會陷⼊對Agent的依賴與誤解。
現階段企業真正應該聚焦的，不是盲⽬追求新⼯具新模型，⽽是從痛點出發，從頭審視⾃身業務價值鏈：AI是否能解決現有痛點？技術引⼊後，配套制度與⼈員是否同步調整？
作為⼀位研究歷史學出身、曾⻑期參與跨部⾨知識與流程管理的AI策略推⼿，我深知每⼀場技術⾰命背後，其實都牽涉制度演化、⼈際網絡重組與語⾔⽂化的轉變。AI並⾮技術之爭，⽽是⼀場對組織記憶⼒與應變⼒的深層考驗。只有先認清AI的限制與可能性，並以務實態度部署與持續調整，才能真正將AI應⽤從「值得期待的技術」帶到「確實創造商業價值」的階段。
⿈⼒桐
Dot.AI創辦團隊核⼼成員
專職AI企業培訓
