Agentic AI崛起：企業策略設計迎來根本轉型

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜Agentic AI是什麼？從聊天機器人到「任務型代理人」

你大概已經對AI聊天機器人、客服助理、生成式內容創作工具不陌生了。但所謂「Agentic AI」與這些工具有什麼不同？簡單說，它不再只是「等你問答」，而是能接收一個目標後，自行拆解成多步驟任務、串接多個工具、自主協調完成的AI系統。

比方說，你不是叫AI「給我寫一篇市場報告」然後等它吐一段文字，而是說「分析這個市場機會，並提出三種可行策略方案」。Agentic AI就能自行蒐集競爭對手資料、分析趨勢、列出風險、比較不同策略，最後給出完整建議書。

它的特點包括：

• 目標導向：能理解任務目標，不只是回應一個句子。

• 多步驟規劃：自動拆解子任務，規劃執行順序。

• 自主管理：管理上下游任務、協調多個工具或Agent的合作。

• 持續優化：學習過程中改進策略。

這就像你給AI一個「專案負責人」的角色，而不只是「秘書」或「文字編輯」。

01｜為什麼Agentic AI會成為企業策略設計的關鍵工具？

傳統上，企業策略設計是個非常人力密集的流程。策略部門、高階主管、專案經理要花大量時間：

• 收集市場資訊

• 分析競爭對手

• 統整內部數據

• 召開多場會議

• 反覆討論與修改報告

這一切需要跨部門協作，人力與時間成本非常高。而且越是大型組織，層級越多、流程越長，決策週期也越慢。

Agentic AI帶來的改變在於，這些多步驟流程可以大幅自動化。AI代理人不只收集資料，而是把資料轉成洞察、產生多個策略方案、比較風險，甚至形成完整的決策備選草案。

人類高層主管則可聚焦在最終判斷、倫理監督與決策落地。換句話說，企業決策流程從「人主導、AI輔助」逐步轉向「AI執行、人類審核」。

02｜從「會議驅動」到「AI驅動」：決策流程的顛覆

以台灣企業最常見的策略會議流程為例，過去常是這樣：

• 部門主管彙整資料

• 產出報告初稿

• 多次跨部門會議討論

• 上呈高階主管

• 修訂後再次確認

• 最終拍板執行

在這流程中，資訊傳遞和彙整就佔據了大量時間。而Agentic AI能讓「資訊彙整→初步分析→生成策略方案」全部自動化。AI系統甚至可以同時執行多個子任務，互相溝通與整合，產出結構化報告。

會議不再需要花大半時間「對齊資訊」，而是專注在判斷AI給的方案是否合理、符合公司目標與文化，並針對策略方向做最終決定。

這種變革對台灣企業來說影響深遠，尤其是內部層級多、決策鏈長、跨部門溝通繁瑣的公司，潛在節省的人力與時間成本非常可觀。

03｜技術門檻下降：中小企業也能用得起

有人可能會擔心：「這種高階AI系統不是要花大錢找資料科學家客製化嗎？」其實最新的趨勢正好相反。

外媒的報導提到，隨著「無程式碼（no-code）」、「低程式碼（low-code）」平台成熟，企業可以用拖拉介面就設定AI工作流：

• 串接CRM、ERP、專案管理工具

• 自動化市場調查、競爭分析

• 產出報告與簡報

很多國際平台已經推出支援Agentic AI的解決方案，甚至可以自動調用多個大型語言模型（LLM）、自訂API、跨系統抓取資料。企業不必有AI工程團隊，就能部署「多代理人」協作的決策流程。

對台灣的中小企業來說，這是一個「民主化」的機會。以前大企業才能請顧問團隊分析市場、設計策略，現在中小企業也能用AI代理人來降低專案成本、補足人力缺口。

04｜中階管理職位面臨的挑戰與轉型

Agentic AI不只是「工具升級」，它對組織結構也會產生衝擊。企業裡很多中階管理職位的核心價值在於：

• 協調多部門資訊

• 統整分析結果

• 撰寫報告

• 溝通高層決策

這些環節未來很大程度可以由AI代理人自動完成。專家普遍認為，中階管理職的角色將被重新定義。未來你需要的是：

• 設計AI任務的能力（Prompt Engineering、工作流設計）

• 驗證AI產出的判斷力

• 與AI協作的人際溝通技巧

• 培養團隊適應AI流程的領導力

對企業來說，這代表培訓策略也要跟著改變，不能只教主管「如何管人」，而要讓他們懂得「如何與AI一起工作」。

05｜策略單位的重新定位：從分析員到AI設計師

除了中階管理層，最直接受影響的還有企業內部的策略部門。

傳統策略分析師要做的工作：

• 市場趨勢調查

• 財務模型建構

• 競爭對手分析

• 策略方案比較

未來Agentic AI可以在這些流程中自動執行多數步驟。那策略部門的價值在哪？答案是「設定問題」。真正有價值的分析不是找資料，而是定義正確的問題、決定哪些假設值得驗證、檢查AI推論是否合理。

也就是說，策略團隊必須從「自己動手分析」轉型成「設計AI分析的任務」。這對台灣企業也帶來人力資源策略上的提醒：你需要培養懂得與AI協作的新一代策略人才。

06｜AI平台生態競爭：無程式碼整合成決勝點

外媒也指出，Agentic AI帶來的不是單一工具，而是一整套新的AI生態系。微軟、Google、Amazon、輝達（NVIDIA）都在投入多代理系統、LLM平台與自動化工作流開發。

同時，開源社群也在開發可自定義、多代理協作的AI框架。例如AutoGPT、CrewAI、LangChain Agents等都在降低開發門檻。

對台灣企業來說，重點在於「平台整合」：

• 是否能無程式碼接入現有ERP、CRM、MES系統？

• 是否支援中文與在地需求？

• 是否符合本地法規與資安規範？

在這場平台競賽中，本地AI新創也有機會切入利基市場。專門做台灣在地整合、中文介面優化、行業專用模組的AI服務，有機會搶下國際平台不易顧及的市場。

07｜倫理與治理：AI代理人也需要監督

另一個不能忽視的面向是倫理治理。Agentic AI雖然能自動執行多步驟決策，但也可能出現：

• 偏見或錯誤推理

• 資料來源不透明

• 缺乏倫理判斷

• 法規遵循問題

企業若要善用Agentic AI，不能把它視為「黑箱魔法師」，而要建立嚴謹的治理流程：

• 設計清楚的目標與限制

• 記錄AI決策流程

• 人類負責最終審核

• 定期進行偏誤檢查

這對企業內部也意味著新的治理角色會出現，例如「AI治理長（Chief AI Ethics Officer）」、「AI工作流設計師」等。對台灣企業而言，若能在早期就建立良好的AI倫理規範，也能為未來跨國合作打下信任基礎。

08｜台灣產業的應用場景與機會

Agentic AI不只是矽谷巨頭的專利，它對台灣各行各業都有潛在應用。舉例來說：

• 製造業：自動化供應鏈協調、製程優化決策、工單排程。

• 金融業：風險評估流程自動化、客戶需求分析、詐騙偵測。

• 零售通路：動態定價、庫存管理、顧客分群行銷。

• 醫療健康：病患數據分析、診療流程管理、預測性照護方案。

• 專案管理顧問：多專案任務協調、客戶報告生成、自動化建議書產製。

台灣的優勢在於擁有完整的供應鏈、生產管理Know-how與中小企業彈性。如果能結合Agentic AI設計在地化解決方案，就能在全球競爭中提升附加價值。

09｜台灣企業需要做什麼準備？

總結來看，Agentic AI不是「要不要用」的問題，而是「什麼時候用、如何用、誰來用」。以下是給台灣企業的三點建議：

• 投資工具：挑選能真正串接本地系統的AI平台，考慮無程式碼、在地語言、資安合規。

• 培養人才：主管與分析師需要懂得設計AI任務、驗證AI產出、帶領跨部門協作。

• 建立文化：推動試錯精神、跨部門合作、重視資料治理與倫理監管。

只有把AI看作「策略夥伴」而非「外包工具」，才能真正發揮它的潛力。

10｜迎接「AI協作時代」的企業競爭力

Agentic AI的興起，代表企業策略設計正走向「AI協作驅動」的新時代。未來的企業領導者必須思考：

• 你的決策流程能否讓AI協作？

• 你的團隊準備好擔任AI的「任務設計師」與「品質監督員」？

• 你的企業文化能否支持AI導入的組織變革？

對台灣來說，這是一個既充滿挑戰，也蘊含巨大機會的轉型時刻。選擇如何因應，將決定未來十年在全球市場的競爭力。

參考資料：

https://www.zdnet.com/article/how-agentic-ai-is-transforming-the-very-foundations-of-business-strategy/

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