UiPath 調查：企業代理型 AI 多數仍卡在試點，規模化關鍵是整合、治理與編排

UiPath 在 2026 年 9 月針對近 600 名大型企業高階主管與 IT 實務工作者所做的全球調查顯示：企業代理型 AI 的落差相當明顯。許多組織已驗證初步概念，但真正把 AI 代理人變成可重複運行、跨部門擴展的企業能力者，仍是少數。UiPath 將這種停滯狀態稱為「試點煉獄」（pilot purgatory）。418

這是一項由供應商贊助、以受訪者自述為基礎的調查，因此其中的投資報酬率（ROI）結果，應視為受訪企業的經驗回報，而非獨立驗證的成效衡量。不過，調查仍清楚點出企業規模化部署最常卡關的三處：資料、整合與治理。

AI 已在導入，但成熟度不一

在受訪企業中，31% 表示 AI 已全面融入其業務；另有 35% 表示僅有限度使用，11% 仍處於試點或實驗階段。3

這不代表其餘企業全都沒有採用 AI，而是說，能把 AI 廣泛嵌入日常營運的企業仍不算普遍。UiPath 的核心觀察是，企業通常能為代理型部署完成初步概念驗證（PoC），但要把成果擴大並證明具實質商業 ROI，往往困難重重。18

三道規模化門檻：資料、整合、治理

當受訪者被問及優化部署時面臨的挑戰，最常見的答案為：

• 資料品質與可用性：38%
• 與既有工作流程及系統整合：37%
• 治理與法規遵循：33% 18

這正是為何一場成功展示，不等於可以投入正式營運。試點可以只處理範圍狹窄的任務、服務少量使用者，並且只需串接少數系統；但正式環境必須能在企業日常運作涉及的系統、團隊與控管機制中可靠運行。

TechTarget 也指出，展示可以證明代理人在受控條件下能完成任務，卻無法證明企業已處理好資料、安全、流程設計、價值衡量及營運模式等需求；而這些正是讓代理人可在全企業重複使用的必要條件。21

為何「業務編排」成為焦點

UiPath 所稱的業務編排（business orchestration），是協調業務流程中人員、應用程式、資料、自動化工具與 AI 代理人的控制層。目的不是讓各種工具各自為政，而是把它們納入受管理的端到端流程中。UiPath 對其產品的描述，便包括協調代理人、機器人、人員、應用程式與資料，以支援企業流程。14

實務上，編排要解決的是：流程下一步該做什麼、交給哪個系統或人員處理、何時必須人工覆核，以及如何監控與治理整個過程。當代理人的行動會碰觸既有應用程式和核准路徑時，這一層尤其重要。

調查顯示，只有 29% 的受訪者已將編排全面嵌入工作流程；在這個子群體中，89% 表示其代理型 AI 導入達到或超過 ROI 預期。5

這是調查中的顯著關聯，但不應解讀為「導入編排就保證 ROI」的因果結論。編排成熟的企業，也可能同時擁有較佳的資料基礎、更清晰的用例選擇或更成熟的營運能力。較審慎的解讀是：編排似乎是與受訪者所回報成功成果相關的一項企業能力。

未來 12 個月，混合型工作流程受矚目

展望未來 12 個月，36% 的受訪者預期 AI 代理人將在企業工作流程中扮演重要角色。2

最受關注的應用方向是混合型工作流程，有 52% 的受訪者選擇這一項。它結合固定、可重複的步驟，以及依情境而變動的工作。212

這點很重要，因為價值最高的企業流程通常既不是完全自動化，也不是完全由人處理。它們可能同時包含結構化交易、文件、例外情況、需要判斷的決策與核准程序。代理型 AI 可以參與這些流程，但若要規模化，企業必須協調不同型態的工作，而不是把代理人視為一個獨立介面。

從 PoC 走向企業能力，該補齊什麼？

這份調查帶出的整體訊息是：企業不應只以「代理人能否完成一項測試任務」來判斷是否已準備就緒。真正困難的問題，是能否將這項能力一致地部署到真實營運中。

偏向正式環境的做法，至少要處理以下五件事：

1. 可信且可使用的資料：代理人必須取得對任務而言足夠可靠、可存取的資訊。
2. 流程與系統整合：代理人要能嵌入既有應用程式、流程步驟與交接環節，而非游離於流程之外。
3. 治理與責任歸屬：當 AI 參與營運工作時，企業需要適當的控制、可視性與明確的責任分工。
4. 混合流程設計：流程必須妥善容納確定性自動化、AI 驅動步驟，以及適合由人做決策的環節。
5. 成果衡量：團隊必須能確認部署是否交付有意義的商業成果，而不只是做出令人印象深刻的展示。

UiPath 的調查並非表示代理型 AI 尚未進入大型企業；它反映的是，最難的一關已從「嘗試」轉為「營運化」。對希望走出試點的組織而言，優先事項不只是再增加一個孤立的 AI 代理人，而是建立足以讓代理人成為端到端業務流程中、可被問責一環的資料、整合、治理與協調能力。1821