AI 新聞速報｜AI同事正成形！Anthropic與OpenAI投入千億級研發，企業數位員工新世代來臨？

InfoAI 編輯部

隨著生成式AI持續進化，企業內部的數位轉型正加速邁向嶄新階段。近期，Anthropic和OpenAI兩大AI領導者，被外媒報導皆著手於「AI同事」(AI Co-Worker) 的新計畫，希望讓AI從單純的聊天助理進化為能參與真實工作流程、協作甚至優化決策的數位員工。這一發展引發全球企業、軟體業者與人才市場高度關注，也讓台灣產業界重新思考未來人機協作的新常態。

Anthropic與OpenAI的AI同事計畫，現況與目標

根據 The Information 於 2025 年 9 月 16 日的報導，Anthropic和OpenAI目前皆規劃開發能「模擬企業內部運作、提升協作效率」的新一代AI模型。與傳統聊天型AI不同，這類AI強調在虛擬企業環境下，學習處理跨部門溝通、專案進度規劃、文件流轉、主動問題解決等複雜情境，並希望未來能成為企業團隊的數位成員。

據公司對外表示，Anthropic計畫於明年啟動規模達10億美元的大型AI訓練「健身房」（AI Gym）專案，模擬上千種企業情境，讓AI進行密集訓練。OpenAI也強調，未來將持續推動強化學習（Reinforcement Learning）與大規模人類回饋（Human Feedback）訓練路線，並與部分企業展開合作試點，探索AI協作於真實商業環境的應用成效。

需要特別說明的是，目前這些計畫多屬「公司規劃」與「技術驗證」階段，尚未廣泛實現或正式落地為標準企業解決方案。相關投資數據與細節也多來自媒體報導或公司自身說法，尚無第三方公開審核數據可供比對。

AI同事的核心技術基礎：模擬企業與強化訓練

為了讓AI具備真實職場中的協作與自主決策能力，Anthropic與OpenAI均選擇「企業模擬」作為訓練核心。這意味著AI必須學會的不僅是知識回應，更是跨部門資訊流動、任務追蹤、目標拆解、專案報告、主動回饋與流程優化等職場日常。

以Anthropic為例，該公司投入的「AI健身房」專案預期涵蓋ERP（企業資源規劃）、文件協作、專案管理、流程審批等多項商用應用，並強調讓AI在各種虛擬團隊協作中不斷試錯、修正與優化。OpenAI則專注於模型推理能力、目標規劃與學習調適，藉由與企業用戶的實際合作，驗證AI在多元商業場景下的表現與進步空間。

需要強調的是，目前AI雖可參與特定流程自動化或提供決策建議，但距離「完全自主」或「與真人同事等量齊觀」的角色仍有技術門檻。相關技術多處於「輔助」、「協作」、「小規模測試」階段。

產業應用現況：AI同事正在試點哪些場景？

儘管「AI同事」概念尚未大規模普及，國際間已有多個初步應用案例。例如：

• 某跨國製造企業以AI協作系統協助自動排程與採購，並監測供應鏈風險，AI扮演資料彙整與預警輔助角色。

• 金融產業運用AI自動審查合規文件、協助偵測交易異常，但最終決策仍由專業人員把關。

• SaaS新創以AI輔助分配專案任務，協助摘要會議紀錄，提出行動建議，實際分工與任務追蹤仍需人力與AI共同完成。

這些案例普遍反映現階段AI同事主要在「降低重複工時」、「提升作業效率」、「優化資訊流通」等領域初見成效，但在「獨立決策」、「跨部門高階協作」、「人際互動與倫理判斷」等層面，仍需依賴人類經驗與專業判斷。

AI同事的發展挑戰與技術限制

• 技術成熟度不足：現有AI同事多在「流程自動化」或「半結構化任務」上表現較佳，遇到跨部門協作、非結構化溝通或創意思維時，準確率與彈性仍受限。

• 數據隱私與資訊安全：AI參與企業流程必須嚴格遵守資料隱私、合規與權限控管，企業端尚需設計相應治理機制。

• 產業標準尚未形成：AI同事的職責分工、評估標準、人機協作界線等，尚無全球一致的管理規範，產業發展仍在摸索中。

台灣產業的機會與關鍵議題

台灣產業以中小企業、科技與製造服務業為主。AI同事若能有效落地，將有助於解決人力短缺、作業繁瑣與資訊流通不暢等問題。未來台灣企業可從下列兩方向著手：

• 數位轉型加速：推動ERP、專案管理等關鍵流程的自動化，逐步導入AI協作夥伴，提升管理效率與營運彈性。

• 跨部門協作與國際競爭力：發揮AI的多語言、數據整合優勢，協助台灣企業組建國際團隊，爭取全球市場新機會。

不過，同時也需正視數據治理、內部訓練、人才轉型與組織文化調適等挑戰，積極培養人機混編團隊管理經驗，才能真正發揮AI同事的最大效益。

誰會受到影響？管理階層、專業經理人與知識工作者須注意

管理階層與HR
需要重新檢視組織結構、調整職位分工，規劃AI協作職位，建立AI Onboarding與學習制度，強化數位治理與數據素養。

部門主管與專業經理人
需學會善用AI提升團隊協作效能，規劃人機分工、調整績效評估指標，把握AI帶來的組織創新契機。

知識型工作者
應強化資料分析、專案管理、跨領域溝通等能力，主動學習AI協作流程，發揮AI難以取代的價值。

未來觀察重點：AI同事能否真正落地？

根據Anthropic、OpenAI與產業專家說法，「AI同事」未來若能進一步參與企業營運，有望推動企業數位轉型、產業升級與生產力提升。但現階段多屬於前瞻預測與初步試點，真實落地效益、產業標準與長期影響，仍有待更多實證研究與案例觀察。對台灣而言，及早投入AI同事測試與人才培育，將有助於把握數位轉型與國際競爭新機遇。

編輯觀點｜把握AI同事革命的黃金窗口期

AI同事的崛起，不只是自動化的延伸，更是企業經營邏輯、組織設計與人才管理的根本革新。建議台灣企業領袖與知識工作者，不要將AI視為「威脅」，而應主動學習如何與AI協作、設計人機混編流程，並優先在可控場景試點應用，逐步建立AI協作文化。

此一過程將挑戰現有的管理模式、培訓制度與組織文化，但同時也為台灣產業提供突破規模與國際競爭的新契機。現在正是佈局AI同事的黃金窗口期，唯有提前規劃、務實導入、持續迭代，才能真正讓AI創造價值、提升產業競爭力。

參考資料：

Anthropic, OpenAI Developing AI Co-Workers to Take On Complex Human Tasks

https://www.theinformation.com/articles/anthropic-openai-developing-ai-co-workers

Microsoft to use some AI from Anthropic as it shifts away from OpenAI, The Information reports

https://www.reuters.com/business/microsoft-use-some-ai-anthropic-shift-openai-information-reports-2025-09-09

Anthropic's $1B bet on AI co-workers

https://www.semafor.com/article/09/16/2025/anthropic-ai-co-workers

OpenAI: The Next Generation of AI Assistants?

https://www.ft.com/content/4d2e14f4-6f15-11ee-bcb1-86b2f2a1eabc

FAQ｜關鍵問答

Q1: 什麼是AI同事？目前有哪些實際應用？

AI同事指的是能在企業內部參與協作、處理文件、協助專案管理與資訊流通的AI模型。與單純聊天機器人不同，AI同事強調跨部門、跨系統、多場景的應用。現階段已在製造業、金融、科技服務等領域展開小規模試點，如協助自動化資料彙整、合規文件審查、專案進度追蹤等，但多數情境仍以人機協作為主，尚未完全取代真人同事。

Q2: Anthropic與OpenAI的AI同事計畫有哪些進展？

截至 2025 年，Anthropic宣稱將投入約10億美元建置AI訓練健身房，專注於模擬企業實際情境，提升AI在專案管理與團隊協作上的能力。OpenAI則專注於強化模型推理能力與人類回饋訓練，並與部分企業合作測試。兩家公司的AI同事方案多屬於「規劃」與「技術驗證」階段，尚未公開發表大規模應用成效。

Q3: AI同事會完全取代知識型員工嗎？

目前沒有公開證據顯示AI能完全取代人類在創意、判斷、倫理與跨部門高階協作上的角色。AI同事較擅長重複性、結構化或半結構化任務，如資料整理、進度提醒、基本文件審查。未來發展仍強調「人機協作」為主，知識型員工的專業判斷、溝通協調與決策力仍具不可取代的優勢。

Q4: 台灣企業導入AI同事，需注意哪些重點？

首先須釐清AI同事的角色定位與權限範圍，做好資料治理與資訊安全管理，建立明確的協作流程。建議從ERP、專案管理等流程自動化場景著手，小規模測試後逐步擴大應用。同時，應加強內部人才數位培訓與跨部門溝通，避免技術導入後產生新型數位落差。

Q5: 哪些產業和部門最適合優先測試AI同事？

製造業（供應鏈排程、採購、品管）、科技業（專案管理、測試自動化）、金融業（合規審查、交易監控）、SaaS新創（任務協作、會議紀錄）等，均適合以AI同事協作流程進行初步試點。但具高度創意、複雜決策或需人際溝通的職位，目前AI同事仍難以勝任。

Q6: 導入AI同事會帶來哪些新挑戰？

包含資料隱私保護、模型決策透明度、勞動權益保障、組織文化調整、人力結構與薪資設計等議題。企業需建立風險評估、內部溝通與教育機制，並密切關注國內外相關法規發展。

Q7: 台灣知識型人才如何自我升級迎接AI同事時代？

建議強化跨領域數據分析、專案管理、AI應用素養與溝通協作能力，並積極參與企業數位轉型與AI導入相關專案。保持學習動能與彈性，並關注產業新趨勢，才能在AI同事世代中持續創造不可替代的價值。

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