代理型 AI 不難試，難在全企業規模運作

大型企業對代理型 AI（agentic AI）的興趣不低，但從單點驗證走到全公司可重複、可治理的部署，仍是另一回事。UiPath 對美國、英國、法國、德國、印度與新加坡年營收至少 10 億美元私營企業的 590 名 C-suite 高階主管及 IT 實務人士所做調查顯示：真正的難題不在於推出一個 AI 代理，而在於如何讓它在複雜企業環境中，與資料、既有系統、業務流程和人員可靠協作。34

AI 已開始導入，卻尚未真正規模化

僅 31% 受訪者表示，AI 已完整嵌入其業務；35% 表示只在特定團隊有限採用，11% 則仍在進行有限實驗。37

這反映出常見的「試點到正式上線」落差：部門可以在範圍可控的情境中驗證一個代理的效果，但要擴大部署，代理就必須穩定讀取企業資料、串接商業應用程式、配合既有流程，並在遇到例外情況時交由負責人員處理。

三個卡住規模化的關鍵障礙

受訪者認為，優化代理型 AI 部署時最主要的限制為：

• 資料品質與就緒度：38%
• 與既有工作流程及系統的整合：37%
• 治理與合規：33% 14

這些問題本質上是營運與架構問題。AI 模型即使能理解文件內容或提出建議，真正投入正式流程後，仍需要可靠的輸入資料、明確權限、系統連線、責任歸屬，以及無法自動完成時的例外處理機制。

尤其對於有許多舊有應用程式、流程橫跨多個部門的企業而言，整合是決定性環節。一個代理在單一應用或單一團隊表現良好，並不代表它能直接融入涵蓋多個系統、交接點與核准要求的端到端流程。

UiPath 所說的「業務編排」是什麼？

UiPath 將業務編排（business orchestration）定位為連接資料、系統、工作流程、人員與 AI 代理的一層協調機制。以實務來說，它的作用是在完整流程中分派及協調工作：將任務交給合適的自動化工具、代理或員工，追蹤進度、套用控管規則，並在需要人類判斷時升級處理。4

不過，僅 29% 受訪者表示，這類編排能力已完整嵌入全組織。在這個群體中，89% 表示其代理型 AI 導入達到或超越投資報酬率（ROI）預期。315

這個結果值得注意，但不能解讀為「只要導入編排就必然提高 ROI」。調查由供應商贊助、結果由受訪者自行回報；而能完成全企業編排的組織，原本也可能具備較成熟的資料基礎、流程紀律、整合能力與高階主管支持。因此，這裡顯示的是相關性，而不是因果關係。15

混合型流程，是代理的實際應用場景

調查也突顯一類適合擴大代理運用的工作：混合型流程。UiPath 將其定義為「固定、可重複的流程」與「動態、依情境而定的流程」並存；52% 受訪領導者表示，這類流程存在於其日常營運中。10

這代表代理未必是要取代傳統自動化。規則明確、步驟固定的作業可交由確定性自動化處理；面對非結構化資訊、情境變動或需要判斷的任務，代理則可補上缺口。但兩者能否擴展，仍取決於流程設計與控管是否到位。

企業想得到的，不只是更自主的軟體

受訪者提到業務編排帶來的實際效益，主要包括：

• 讓員工騰出時間投入更高價值工作（51%）；
• 增加應用程式整合（47%）；
• 改善工作流程監督能力（44%）。4

這些優先事項說明，企業追求的並非單純讓軟體「更自主」，而是建立一套可觀測、可管理的方式，協調人員、應用程式、自動化工具與 AI 在業務流程中的分工。

對企業 AI 團隊的意義：先解決協調問題

這份調查顯示，啟動一個孤立的試點相對容易；要把它變成可複製的全企業能力，難度則高得多。跨越試點，不只是選定模型或部署一個獨立代理，而是要建立資料可靠性、應用程式互通、流程責任歸屬、治理、監控與人工升級處理的基礎。

因此，企業領導者更值得問的問題不只是「哪裡可以用代理？」而是「這個代理要如何在完整流程中，安全、可衡量地運作？」能解決這個協調難題的組織，才較有機會把有前景的部門實驗，轉化為跨部門的業務能力。4