第一篇文就獻給意外得知麥肯錫 AI 趨勢的報告的我（免費！而且每季更新），2025/06的報告內容非常紮實，非常推薦此文分享我的讀後心得、對 AI 的看法以及趨勢。下文經由 AI 協助潤飾、修正與擴充。
現況：生成式 AI 的「生產力悖論」
當前，生成式 AI（Generative AI）已在企業中廣泛落地，以 Microsoft Copilot 等工具為代表。它們擅長協助員工處理報告撰寫、內容總結等輔助性任務，確實降低了部分日常工作的繁瑣度。
然而，這種模式的效益多半停留在「任務優化」，而非「流程革命」。這些工具難以在企業的財務報表上轉化為顯著的生產力躍升，也未能幫助企業實現跨越式的成長。這形成了一種「生產力悖論」：我們看到了技術的潛力，卻未看到宏觀的成果。
下一步：實現真正的自動化的 AI agent
為了解決這個瓶頸，焦點便轉向 AI Agent。它不再只是被動回應指令的工具，而是一個能自主理解目標、進行規劃、推理並執行複雜任務的系統，是實現端到端（End-to-En）自動化的關鍵。
優點：
- 徹底自動化： AI agent 能串連多個系統與工具（API、資料庫），自動執行橫跨不同部門的完整業務流程，而不僅是單一任務。
- 指數級效率提升： 透過自動化，能將過去需要數天甚至數週的人工流程縮短至幾分鐘，如文章案例中能將手動工作量減少 90%，或將開發時間縮短 30%。
- 釋放人力資本： 將員工從重複、繁瑣的執行工作中解放，讓他們能專注於策略規劃、創新思考、客戶關係等更具價值與創造力的任務上。
- 提升成果品質： 在行銷等領域，AI 代理人能基於數據進行更精準的個人化操作，將活動轉換率提升 10% 到 15%。
以上數據擷取自報告中的企業案例，請參考報告Ch2
挑戰與缺點：
- 技術整合複雜： 導入 AI agent 需要與企業現有的複雜系統（ERP、CRM 等）進行深度整合，技術門檻與初期建置成本都相當高。
- 可靠性與風險： 由於代理人擁有自主執行權，一旦出現錯誤（如常見的「幻覺」），可能導致嚴重的業務或安全問題。因此，需要極其穩固的監控與治理機制。
- 安全性考量： 賦予 AI 系統操作內部軟體與數據的權限，對企業的資訊安全帶來了新的挑戰，例如機密資料外洩的風險。
未來展望：
我認為，代理式 AI 工作流程（Agentic AI Workflow） 勢必會成為企業的核心方向，其背後有兩大驅動力：
- 成本效益： 在內部，它能顯著降低處理繁瑣日常事務所耗費的人力成本與營運費用。
- 策略價值： 在外部，它能加快企業反應速度與創新週期，建立難以超越的競爭優勢。
AI 代理人正在創造一個「策略分歧點」（Strategic Divergence）。它給了後進者一個絕佳的機會，能藉此重新定義競爭力，實現跨越式超車；反之，若現今的市場領導者選擇忽視或應對失當，則可能加速其衰退。
企業領導者必須重新思考 AI 轉型的方法——不能再滿足於零散的試點計畫，而應將其視為專注、且 端到端（End-to-End） 的流程再造。這意味著需要重新想像工作流程、重新分配人與機器的任務，甚至像 Moderna 將人資與 IT 部門領導層合併一樣，從組織結構層面進行重塑，以迎接新的營運模式。
讀後投資啟示：
- 總經風向： 短期內，全球宏觀經濟的不確定性（如潛在的貿易政策、高利率環境）或許會使部分企業對 IT 支出採取觀望態度，但這項技術將帶給企業的顛覆性潛力已不容忽視。
- CEO 的決策方向： AI 代理人並非只是漸進式的改良，它正是下一代企業營運模式的基石。現在採取行動的 CEO，不僅將獲得績效優勢，更能重新定義企業思考、決策與執行的方式。
- IT 服務商的展望： 並非所有企業都有資源或能力建構（擁有）強大的內部 IT 團隊。因此，能夠協助客戶導入 AI、進行流程再造（Workflow Redesign）的顧問與系統整合公司，將迎來巨大的成長機會。
我個人正積極尋找具備這類能力的潛力企業，若您對此議題有任何想法，歡迎留言或私訊，期待能一起討論交流！
