精選解讀｜建築業把 AI 代理人當「第二個現場主任」：缺工不是唯一理由，真正卡在文件、責任與可追溯
精選解讀｜建築業把 AI 代理人當「第二個現場主任」：缺工不是唯一理由，真正卡在文件、責任與可追溯
當鏡頭轉向工地上的 AI 代理人，關鍵從來不在模型多會聊天，而在它能不能把「找得到證據、交得出文件、追得回責任」變成每天都跑得動的流程
當施工沒有慢下來，決策卻卡住時，問題往往不在現場，而在文件流動的方式
在工地開協調會，場景其實都很熟悉。牆上貼著進度表，手機裡存滿照片，承包商說「已經做完了」，監造接著問一句「是依哪個版本驗收？」空氣瞬間靜下來。真正拖慢節奏的，往往不是施工本身，而是怎麼把現場狀態，轉換成可交付、可稽核、能被追責的文件與決策紀錄。
也正因如此，一些建築公司開始把 AI 工具用在安全提醒、工地紀錄整理、行動項目彙整、進度報告草擬等工作上。目的並不是立刻改寫施工方法，而是先把那些反覆消耗時間與注意力的「管理摩擦」磨掉。
在工地開協調會，場景其實都很熟悉。牆上貼著進度表，手機裡存滿照片，承包商說「已經做完了」，監造接著問一句「是依哪個版本驗收？」空氣瞬間靜下來。真正拖慢節奏的，往往不是施工本身，而是怎麼把現場狀態，轉換成可交付、可稽核、能被追責的文件與決策紀錄。
也正因如此，一些建築公司開始把 AI 工具用在安全提醒、工地紀錄整理、行動項目彙整、進度報告草擬等工作上。目的並不是立刻改寫施工方法，而是先把那些反覆消耗時間與注意力的「管理摩擦」磨掉。
01｜建築業為什麼特別需要流程型工具，從人力結構就看得出來
建築商與承包商協會（Associated Builders and Contractors，ABC）估算，美國建築業在 2026 年需要吸引約 349,000 名淨新增工人，到了 2027 年，需求可能拉高到 456,000。這不是景氣循環的短期缺口，而是一種長期補不齊的狀態。
更深層的壓力來自經驗流失。麥肯錫在 2024 年文章中回顧其 2020 年研究指出，美國建築業勞動力中，約有 41％ 預期會在 2031 年前退休。缺人會拖慢進度，缺經驗則會讓風險、返工與爭議成本變得更難控制。
但真正卡住 AI 導入的，往往不是模型能力，而是資料與流程本身。美國土木工程師學會（ASCE）引用 Bluebeam 的調查指出，只有 27％ 的 AEC（建築、工程、營造）受訪者在營運中實際使用 AI，而且不少流程仍高度依賴紙本與實體核簽。文件分散、版本混亂、權限不清的情況下，就算 AI 回答得再完整，也很難成為能嵌入日常作業的「流程零件」。
於是三股力量逐漸收斂成同一個方向：誰能掌握工作流的入口、把資料整理到可用狀態，並且留下可稽核、可回溯的軌跡，誰就比較有機會把 AI 代理人變成「打開系統就能用」的標準配備。
02｜速度可以外包，治理無法外包：AI 代理人的分水嶺在主權，而不在功能數量
目前市場上看得到兩條路線，一條換速度，一條換長期主權。
第一條是平台內建，換取導入速度與一致性。像 Procore 就對外表示，其 Procore Agent Builder 已進入 open beta，讓客戶用自然語言建立自訂代理人，也提供像 RFI Creation Agent、Daily Log Agent 這類預建工具。官方說法強調，某些流程的回覆與彙整時間有機會從「數天」縮短到「數秒」。比較保守、也更實際的解讀是：平台商正在用文件密集流程的半自動化，來重新定義代理人的價值，而不是宣稱所有工地都已經全面提速。
平台路線的優點很明確，導入快、介面熟，權限與流程多半能沿用既有設定；代價則在於採購與資料主權的問題會被放大。當代理人逐漸成為主要互動層，企業勢必要在合約裡更仔細地問清楚資料可攜性、稽核軌跡保存方式與 API 能力，否則未來很容易被綁在單一供應商裡。
第二條是內部自建，把規範與經驗固化成公司自己的知識層。Skanska 的作法就比較接近這個方向。其 2025 年 4 月的新聞稿提到，Safety Sidekick 把自家 EHS 手冊、OSHA 施工標準與其他安全文件整合成單一資源，提供情境化指引與文件化支援。更早在 2024 年 11 月，Skanska 也說明多個內部 AI 工具建立在 GPT-4o 之上，前提是保護專有資訊，協助員工即時取得最佳實務與相關規範。
內部自建的好處，是把知識與資料主權留在自己手上，也更容易對版本、責任與更新節奏做治理設計；代價則是前期必須投入資料整理、權限控管、內容維護與稽核流程，短期看起來不如平台方案那樣「立刻有感」。
03｜當展示退場，採購上場：AI 代理人的真正考驗才剛開始
接下來更可能發生的，不會是更炫的展示，而是更嚴格的採購問題。
首先，代理人會優先吃掉那些高頻、可模板化、但交付要求很硬的任務。像是日誌、RFI 草稿、照片彙整、安全會議準備、行動項目整理。這些工作不難，卻零碎、急迫、不能出錯。當它們被半自動化，真正被釋放的是主管與現場人員的注意力，讓人回到判斷與監督本身。
其次，影像與現場紀錄會逐漸成為代理人的「可回查底座」。OpenSpace 宣佈取得 FedRAMP Moderate 授權，並以累積捕捉超過 500 億平方英尺的現場資料、約 75,000 個專案、涵蓋 120 國作為可信度訊號。換算下來，500 億平方英尺約等於 46.5 億平方公尺。這類數字真正提醒的是：當 AI 開始介入驗收、爭議處理與安全管理，合規與可稽核性不再是加分項，而是入場門檻。
第三，供應商的產品重心會從單一功能模組，轉向「代理人工作室」。Trimble 在 2025 年 11 月的新聞稿中提到，其 agentic AI platform 強調開放與可延展，並與部分客戶試點 Trimble Agent Studio。當「可配置的自動化」成為賣點，採購端自然會問得更細：代理人做了哪些動作、引用哪些來源、能不能回溯、出了錯要怎麼追責。
04｜AI 沒有進到現場，不是因為不夠聰明，而是卡在資料、責任與流程三個老問題
不少試點會卡住，原因其實很一致。不是模型不夠聰明，而是敗在三種摩擦：資料不可用（掃描檔與紙本無法檢索、版本混亂）、責任不清（誰能更新手冊、誰能核准引用）、流程不接（文字生成了，卻回寫不了系統，也留不下稽核足跡）。如果在試點期沒有把這三件事列為驗證項目，代理人很容易停留在「看起來很厲害」，卻進不了日常作業。
總結｜真正的導入策略，不是先選工具，而是先決定哪些流程必須被負責到底
對於台灣的業主、總包與承攬商來說，最務實的做法，是先決定導入順序，再談工具選擇。從安全指引、日誌、RFI 這些文件密集流程開始，建立版本治理與責任鏈，之後再把代理人往跨系統的工作流擴張。
同時，採購端也該提早把問題問清楚：資料能不能匯出與留存，稽核足跡能不能保存，平台是否提供足以支援未來替換工具的 API。當代理人愈來愈深地介入交付與安全，採購思維自然會更接近資安與合規，而不只是多裝一個會聊天的功能。
FAQ
Q1｜AI 代理人和一般聊天機器人差在哪裡？
關鍵差別在於，能不能「接回流程」。聊天機器人主要停留在回答問題；代理人則必須能找得到資料、產出可用的草稿、把結果推進到下一個流程節點，並且留下可回溯的引用來源與動作紀錄。對建築業來說，重點從來不是對話多自然，而是交付能不能被驗證、責任能不能被追到。
Q2｜為什麼代理人通常先從安全、日誌、RFI 這類工作切入？
因為這些任務出現頻率高、格式相對固定，而且背後都有清楚的責任歸屬與文件要求。從這裡開始，比較容易評估實際效果，例如回覆時間縮短多少、漏項是否減少、版本是否更一致，也比較容易讓現場人員真正感受到差異，而不是只看到一個新工具。
Q3｜平台內建和公司自建，該怎麼選？
如果你的目標是快速上線，流程本身也偏向標準化，平台內建通常比較有利；但如果你的工法、內規、風險模型高度客製，而且你很在意知識主權與治理方式，那麼內部自建往往更划算。現實情況多半不是二選一，而是混搭使用：通用流程交給平台，關鍵內規與核心經驗留在公司內部。
Q4｜要怎麼判斷代理人「真的能落地」？
可以看它在同一個任務裡，能不能同時做到四件事：引用來源可回查、輸出結果能回寫流程、權限與版本關係清楚、稽核足跡完整。只要其中任何一項缺失，代理人就很容易停在試點階段，看起來很厲害，卻進不了日常運作。
參考資料：
Construction Companies See Promise in AI Agents
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ABC: Construction industry must attract 349,000 workers in 2026
Delivering on construction productivity is no longer optional
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文/ InfoAI 編輯部
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