【深度趨勢】代理式 AI 崛起：北美企業如何領跑自主化革命與 ROI 獲利戰？
利創智能圖靈學院
科楠老師
2025-12-4
前言：從「對話」到「行動」，AI 的下一場進化
過去兩年，全球企業的目光聚焦於生成式 AI（Generative AI）帶來的內容創作革命。然而，隨著 2025 年的到來，一場更為深刻的變革正在企業後端悄然展開：代理式 AI（Agentic AI） 的崛起。
如果說生成式 AI 是能夠與你對話、撰寫郵件的「數位助理」，那麼代理式 AI 則是能夠獨立思考、規劃並執行複雜任務的「數位員工」。根據 “AI News” 最新引用的 Digitate 三年全球計畫報告顯示，北美企業正積極部署這種具備自主推理能力的 AI 系統，意圖從單純的「降本增效」轉向「全面獲利」。
這不僅僅是技術的升級，更是一場關於企業生存形態的重塑。本文將深入剖析這份報告，探討北美與歐洲企業在 AI 策略上的分歧、代理式 AI 如何重塑 IT 營運，以及企業在邁向 2030 年全面自主化過程中面臨的「信任鴻溝」與「人才悖論」。
一、 市場格局：北美追求「速度」，歐洲重押「治理」
在這波 AI 浪潮中，數據揭示了一個有趣的現象：儘管全球企業都在擁抱 AI，但不同區域的成熟度路徑卻截然不同。
1. 北美：邁向完全自主的狂飆
報告指出，北美企業正全速將 AI 規模化，目標直指「完全自主（Full Autonomy）」。這種策略充滿了矽谷式的冒險精神——先部署、求速度、看結果。數據支撐了這種激進策略的合理性：北美組織在 AI 實施中獲得的投資報酬率（ROI）中位數高達 1.75 億美元。這顯示出 AI 在北美已不再是實驗室裡的玩具，而是實實在在的獲利引擎。
2. 歐洲：治理優先的穩健路線
相比之下，歐洲企業選擇了一條更為謹慎的道路。受限於 GDPR 等嚴格法規以及不同的企業文化，歐洲同行更優先考慮治理框架（Governance Frameworks）和數據管理（Data Stewardship），試圖建立長期的數位韌性。
3. 殊途同歸的獲利終點
令人驚訝的是，儘管策略南轅北轍：一方追求速度與規模，一方強調風險管理與合規，兩者的財務回報卻驚人地相似。歐洲企業報告的 ROI 中位數約為 1.7 億美元，與北美相差無幾。
這傳遞了一個關鍵訊號：無論採取何種路徑，AI 的商業價值已獲得驗證。 幾乎所有受訪組織都確認在過去兩年內實施了 AI，平均使用了五種不同的工具。這場競賽已不再是「要不要做」，而是「如何做得更好」。
二、 代理式 AI 的興起：超越靜態自動化
什麼是「代理式 AI」？為什麼它成為了新的焦點？在 2023 年，IT 領導者的首要任務是削減成本和簡化例行公事。但到了 2025 年，焦點已轉移。生成式 AI 雖然以 74% 的部署率仍居首位，但企業開始意識到單靠「生成內容」無法解決複雜的業務流程問題。
因此，超過 40% 的企業已經引入了代理式 AI 或基於代理的系統。與傳統的靜態自動化（依照固定腳本執行）不同，代理式 AI 具備以下特徵：
- 目標導向（Goal-Oriented）： 給定一個目標（例如：「優化雲端成本」），它能自行規劃路徑。
- 推理能力（Reasoning）： 遇到未知狀況時，能分析數據並做出判斷，而非直接報錯。
- 適應性（Adaptability）： 能隨著環境變化調整策略。
Digitate 行銷長 Avi Bhagtani 形容：「代理式 AI 是人類智慧與自主智能之間的橋樑。」它標誌著企業 IT 從「工具」轉變為「戰略獲利能力」的黎明。
三、 IT 營運：AI 自主化的最佳「試驗場」
當大眾媒體還在熱議 AI 客服或 AI 繪圖時，企業內部真正的 AI 革命其實發生在 IT 營運（IT Operations） 部門。為什麼是 IT？報告顯示，78% 的受訪者已在 IT 營運中部署了 AI，這是所有業務職能中比例最高的。原因在於 IT 環境具備訓練 AI 的完美條件：
1. 數據豐富且結構化： 充滿了日誌（Logs）、指標（Metrics）和追蹤數據。
2. 動態且複雜： 混合雲環境變動極快，人類難以手動監控。
實戰應用與成效
在 IT 領域，代理式 AI 並非只是在「報警」，而是主動在「滅火」與「預防」。
- 雲端可視性與成本優化（52%）： AI 代理能主動分析跨雲支出的浪費，甚至自動調整資源配置。
- 事件管理（Event Management, 48%）： 從海量告警中篩選出真正的問題，甚至執行自動修復腳本。
成效是顯著的：利用這些工具的團隊報告稱，決策準確性提高了 44%，效率提高了 43%。這意味著 IT 團隊能在不增加人力的情況下，處理更高負載的工作量。
四、 成本與人力的悖論（The Cost-Human Conundrum）
儘管 ROI 數據亮眼，但報告也揭露了一個潛在的危機，稱為「成本與人力悖論」。這可能成為阻礙代理式 AI 進一步普及的最大絆腳石。
1. 想要取代人力，卻更依賴專家
企業部署 AI 的初衷往往是減少對人力的依賴。然而，47% 的受訪者指出，「持續需要人工干預」是一個主要缺點。目前的代理式 AI 尚未達到「射後不理（Set and Forget）」的境界，它們需要持續的監督、微調和異常管理。
2. 技術債與人才荒
33% 的組織表示，「缺乏技術技能」是進一步採用的主要障礙。
這裡形成了一個惡性循環：
- 企業投資 AI 以擴大營運能力。
- AI 系統越複雜，就需要越多具備跨領域能力（運維 + 數據科學 + 合規）的高階人才來維護。
- 市場上這類人才供不應求。
此外，42% 的企業對實施成本（模型再訓練、整合、雲端基礎設施）表示擔憂。這提醒了管理者：AI 不是一次性的軟體採購，而是一項昂貴且持續的基礎建設投資。
五、 信任鴻溝：高層的樂觀 vs. 基層的焦慮
在推動 AI 自主化的過程中，企業內部出現了明顯的「溫差」。
- C-Suite（高階主管）： 61% 認為 AI 非常值得信賴。他們主要從財務報表看 AI，視其為強大的獲利槓桿。
- 非 C-Suite 實踐者： 僅有 46% 持相同信任度。站在第一線的工程師與操作員，更清楚模型產生幻覺（Hallucination）、缺乏透明度以及系統崩潰的風險。
這種認知落差極具危險性。如果領導層過度追求自動化目標，而忽略了基層對於可靠性與治理的擔憂，可能會導致災難性的實施失敗。
對角色的不同想像：
- 在製造業，67% 的人將 AI 代理視為「個人助理」。
- 在零售與運輸業，同樣比例的人認為 AI 將徹底改變他們的核心工作內容。
這顯示出不同產業對於「人機協作」模式的想像仍未統一。
六、 展望 2030：邁向「系統之系統」的協奏曲
儘管挑戰重重，但趨勢不可逆轉。目前，約 45% 的組織運作處於半自主到全自主狀態。報告預測，到 2030 年，這一數字將飆升至 74%。
IT 部門角色的終極轉型
隨著 AI 代理接管例行性執行工作，IT 部門將不再是單純的「維修工」或「推動者」，而將轉型為「協調者（Orchestrators）」。
在這個未來模型中，IT 的職責是管理「系統之系統（System of Systems）」——確保數以百計的 AI 代理（Agents）之間能正確溝通、數據流暢，且行為符合人類倫理。人類的工作將集中於創造力、策略解讀以及最重要的——治理（Governance）。
結語：在自主與當責之間尋找平衡
從 “AI News” 的這篇報導中，我們可以提煉出給企業領導者的最後建議：
代理式 AI 的時代已經來臨，實驗期結束了，現在是規模化（Scaling）的時刻。然而，成功的關鍵不在於購買最先進的模型，而在於組織哲學的轉變：
1. 投資數據基建： 沒有高質量的數據與可觀測性平台，AI 代理就是瞎子。
2. 彌合技能缺口： 不要指望只靠招聘解決問題，必須投資現有團隊的技能升級（Upskilling）。
3. 治理內嵌化： 學習歐洲的經驗，將倫理與監管直接設計在系統中，而非事後補救。
4. 正視信任鴻溝： 傾聽第一線員工的反饋，因為他們才是真正與 AI 共舞的人。
正如 Avi Bhagtani 所總結：「那些能在 AI 策略中嵌入信任、透明度和人類參與的組織，將塑造數位商業的未來。」
在通往 2030 年自主企業的路上，AI 將是引擎，但人類必須握緊方向盤。
參考資料：
AINEWS：“Agentic AI autonomy grows in North American enterprises”
