代理式 AI 營運模式是什麼？2026 企業 Agentic AI 規模化與 ROI 全解析

一、為什麼 2026 年是企業代理式 AI 的生死分水嶺？

2026 年是企業是否能「將代理式 AI 轉化為可規模化 ROI」的關鍵分水嶺，市場已從「探索與試驗」正式進入「價值證明」階段。

▎市場正在發生什麼轉變？

2026 年之所以關鍵，是因為企業導入 AI 的決策邏輯已發生根本改變

根據《2025 年第 3 季度高階主管脈動調查：生成式 AI 戰略與投資趨勢》

• ‍80% 的高階主管表示，董事會不再滿足於 AI 的概念展示或技術試驗

• 董事會現在要求的是：清楚的營運策略、可規模化的部署能力，以及可驗證的投資報酬率

那些還沒從「試驗」邁向「規模化生產」的企業，預期將在 2026 年後快速被拉開競爭差距

▎為什麼這不只是技術問題，而是營運斷裂點？

我們正處於一個技術能力已成熟，但營運模式尚未跟上的斷裂點。根據 《 PwC AI Agent Survey 2025 ‍》研究顯示：

• ‍82% 的高階主管認為，Agentic AI 代理式 AI 將在 18 個月內顛覆其所屬產業

• 其對工作模式與營運結構的影響，被預期將超越網際網路時代

​​然而，多數企業仍停留在「工具導入」層級，而非「營運重構」

不要將代理外掛在舊流程上，而是從零開始重新設計流程 Don't bolt agents onto old workflows; reinvent the process from scratch.—— Boris Krumrey，UiPath 自動化創新副總裁

▎2026 年後，企業競爭力的真正來源是什麼？

AI 時代的競爭力，將不再取決於導入多少 AI 工具、部署多少模型或代理，而是取決於：

• 是否具備「自主營運能力 Autonomous Operations 」
• 是否能有效編排人類、代理與機器人的協同運作
• 是否能在動態環境中持續做出合規、可控、可解釋的決策

總結一句話：

‍2026 年後，企業的生存優勢，將建立在是否擁有一套具備自主性、可編排性、且可持續產生 ROI 的「代理營運體系」

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二、什麼是「代理式 AI 營運模式」？它跟傳統自動化差在哪？

代理式 AI 營運模式（Agentic Operating Model）是指一種以「目標導向、自主決策與集中編排」為核心的企業營運架構，用來支撐高自主性的 AI 代理在企業環境中，能夠安全、可控且可規模化地運作。

在這種模式下，AI 代理不再只是被動執行預先定義流程的工具，而是能在既定的業務邊界與治理規則內，自主規劃行動、與其他代理、RPA 機器人與人類協同合作，共同完成端到端的營運目標。

關鍵轉變不在於 AI 變得多聰明，而在於企業是否具備一套能「管理目標與邊界，而非逐步控制每個執行細節」的營運系統。

▎為什麼傳統營運模式已無法支撐代理式 AI？

從過去的「線性管理」思維到接下來的「網狀編排」思維

許多企業誤以為 AI 代理只是更聰明的 RPA，因此仍沿用既有的自動化 CoE 與線性 SOP 來管理。但這正是代理 AI 專案無法規模化的核心原因。

傳統自動化建立在「確定性」之上：輸入 A，就一定得到 B；管理的重點是確保流程不偏離規則

👉 延伸閱讀：傳統 RPA 已死？Agentic Automation 如何定義自動化的下一步

然而，代理式 AI 本質上是「自主且機率性」的：當企業同時部署數十個能自行規劃與決策的代理，卻仍用線性審批與靜態流程控管，整個營運系統將迅速失效。

因此，在 IBM Institute for Business Value 於 2025 年發佈的 《代理 AI 的戰略躍遷》 (The Strategic Leap of Agentic AI) 中提到 78% 的高階主管認為，若想最大化代理 AI 的效益，必須打造一套全新的「代理營運模式 Agentic Operating Model」。

這套新模式的核心，是從「控制每個步驟」轉向「管理目標與邊界」

▎從「指令驅動」到「目標驅動」：Agentic-Core 代理式核心

Agentic-Core 的核心概念是：AI 不再只是輔助工具，而是被視為企業營運中的「核心貢獻者」

代理營運模式的關鍵轉變在於：不再控制每一個步驟，而是管理「目標與邊界」

成功的代理式營運模式，關鍵在於釐清三種核心角色「AI 代理、機器人與人類」的權責，將工作分配給最適能力者：

• AI 代理（Think）：利用 AI 模型處理需要判斷力、適應力與學習能力的非結構化知識型任務

• Robots 自動化機器人（Do）：執行確定性高、要求精確度與速度的規則型任務，如系統更新或數據搬運

• 人類（Lead）：負責高階監督、異常管理與倫理決策。角色從「Human-in-the-loop 參與執行」轉向「Human-on-the-loop 監督決策」

截至 2025 年，約 20% 的企業已開始圍繞「代理核心」重設營運模式，而非只做工具升級。

實戰案例：某大型銀行的零售貸款審核

一年前，該行的貸款流程高度依賴人工，信用官需反覆核對文件，效率極低且易出錯。

引入編排層後，流程被重構：第一個代理收集並跨系統核對文件；第二個代理運行合規檢查；第三個代理根據數據起草信用備忘錄。 當出現高風險異常時，編排系統會將案件交由人類審核官。人類的角色從「重複數據搬運工」轉變為「高價值決策者」，這讓該行在風險評估準確率與響應速度上，形成了非代理化流程無法企及的競爭門檻。

一句話總結

代理式 AI 無法用線性 SOP 管理，企業必須透過目標導向的代理營運模式，才能實現可規模化的自主營運

三、為何 80% 的 AI 專案無法產生 ROI？企業真正卡住的 3 個結構性問題

我們在實際協助企業導入代理式 AI 時，最常看到的不是模型效果不佳，而是「代理一多，整個營運反而更混亂」。

許多組織在 POC 階段進展順利，卻在擴大部署後出現相同徵兆：不同部門各自啟用代理、流程無法端到端串接、例外狀況需要大量人工介入，最後管理成本反而高於原本的人工流程。

這類失敗案例的共同點，並非技術選型錯誤，而是企業仍用「傳統自動化的管理思維」，嘗試駕馭高度自主、非線性的代理系統。

2026 UiPath AI 與代理自動化趨勢報告中，也指出以下三大結構性盲點：

問題一：代理擴張 (Agent Sprawl) 與孤島現象

代理擴張（Agent Sprawl） 指的是企業在缺乏集中調度與治理的情況下，於不同部門與系統中部署大量孤立 AI 代理，最終導致管理成本高於自動化帶來的效益。

▎為什麼代理愈多，ROI 反而愈低？

在實務中，許多企業的代理部署路徑是這樣的：

• 各部門各自導入 AI 代理解決局部問題
• 缺乏跨流程、跨系統的協調與編排
• 代理彼此無法共享狀態、上下文與決策結果

結果是：數據孤島增加、重複決策與衝突行為出現、營運透明度下降

Everest Group 於 2025 年 8 月發布的報告 A Practitioner’s Guide to Agentic Automation 研究顯示：

• 多代理系統（MAS）在複雜流程中的成功率，比單一代理高出 70%
• 但前提是：必須存在集中化的編排與治理機制

若缺乏指揮中心，多代理架構只會放大複雜度，而非放大價值

問題二：治理能力落後於採用速度

大多數企業「先部署代理，後補治理」，導致風險、合規與決策不可控，直接阻斷規模化可能性。

▎關鍵數據揭露的現實落差

• 75% 的企業已將 AI 整合至核心營運流程
  
  • ‍來自 The state of AI: How organizations are restructuring for value capture
• 但僅有 約 33% 建立成熟的治理與監管體系
• 而真正具備「可有效編排代理」基礎設施的企業，僅約 1%

缺乏集中化編排的代理體系就像一場「無指揮家的交響樂團」，代理之間無法達成端到端的流程協奏。

問題三：ROI 指標仍停留在 20 世紀

若企業仍只用「節省多少工時」來衡量 AI 專案，代理式 AI 永遠無法走出實驗室。

▎為什麼「省工時」不等於「有 ROI」？

代理式 AI 的價值，並不只在於取代人力，而在於：

• 決策速度是否加快
• 流程是否能即時調整
• 例外是否能自動吸收而非人工爆量處理

然而，許多企業仍使用以下過時指標：節省多少人力工時、自動化覆蓋率

但這些指標無法反映：

• 業務敏捷性
• 決策品質
• 營運韌性

正確的問題不是「省多少人」而是：我們是否能更快、更準確、更低成本地完成每一筆業務？

若 AI 專案無法提升業務敏捷性（Time-to-change）或降低單筆交易成本（Cost per Transaction），那麼不論技術多先進，ROI 都不會出現。

四、2026 企業代理 AI 轉型的「三大核心支柱」

企業若要在 2026 年真正從代理式 AI 中獲得 ROI，必須建立三大核心支柱：

1. ‍集中式代理編排與指揮中心 (Agentic Orchestration)
2. Human-on-the-loop 的新的新治理模式
3. 資料語義層與專有數據護城河

缺少任何一項，代理都無法安全、可控且規模化地運作

支柱一：代理編排與指揮中心 (Agentic Orchestration)

▎為什麼代理一定需要「指揮中心」？

代理編排（Agentic Orchestration） 是一個集中式控制平面，用來協調 AI 代理、機器人與人類在跨系統流程中的任務分配、狀態管理與回退處理。

隨著企業導入多代理系統（MAS），流程將同時具備：

• 非線性
• 跨系統
• 高例外率

若沒有集中式編排，代理只會各自完成局部任務，無法形成端到端價值。

根據 Gartner 趨勢指標：到 2028 年，70% 採用多代理系統的企業，將使用集中式編排平台作為標準架構

▎指揮中心的關鍵能力

一個企業級代理指揮中心（如 UiPath Maestro）必須具備：

• 跨系統任務路由：協調代理、RPA、API 與人類任務
• 流程實例控制能力：支援 Pause / Skip / Rewind / Restart
• 回退邏輯（Fallback Logic）：在代理信心不足或發生異常時自動升級
• 供應商中立（Vendor-agnostic）：可整合不同 LLM、代理與自動化工具

▎為什麼 BPMN 2.0 很關鍵？

透過 BPMN 2.0 標準 建模流程：

• 將「策略」轉化為可執行邏輯
• 限制代理在既定業務邊界內運作
• 確保流程可審計、可重播、可治理

簡而言之，如果缺乏集中式代理編排與指揮中心，企業即使擁有再多 AI 代理，也只會得到一組彼此無法協作的「聰明孤島」。

在這種情況下，代理只能完成局部任務，流程無法回溯、例外無法控管、決策責任難以釐清，最終迫使人類重新接手協調工作，抵銷原本預期的自動化效益。

換言之，沒有指揮中心的多代理系統，放大的不是生產力，而是複雜度與風險

支柱二：Human-on-the-loop 的新治理模式

▎為什麼 2026 年不能再用 Human-in-the-loop？

因為 Human-in-the-loop 無法規模化，Human-on-the-loop 才能

在代理數量快速擴張的情況下，要求人類驗證每一筆決策，將直接讓流程失速。

▎什麼是 Human-on-the-loop？

Human-on-the-loop 是一種治理模式，人類不參與每次執行，而是設定規則、監控結果，僅在異常或高風險情境下介入。

▎治理即程式碼（Governance as Code）

2026 年的主流治理方式是：將 策略、權限、審核邏輯直接嵌入代理的執行層與編排層。這代表：合規不是文件，而是運行時不可繞過的限制

安全性不能是事後諸葛。2026 年的主流做法是將防護機制 (Guardrails) 直接嵌入代理的程式碼中，而人類的角色僅在系統偵測到異常或高風險決策時介入

如果企業在代理式 AI 擴張過程中，仍沿用 Human-in-the-loop 或事後補治理的做法，代理系統將無法真正規模化。

當代理數量增加、決策頻率提高，要求人類逐筆審核不僅會讓流程失速，也會迫使業務單位私下繞過治理機制，反而放大合規與風險漏洞。最終結果往往是：為了「安全」，企業選擇限制代理的使用範圍，讓原本具備高潛力的系統退化成零散、低價值的工具。

支柱三：資料語義層與專有數據護城河

Agent 代理的表現取決於數據的品質與上下文。2026 年是資料的「元時代」

代理的效能不再取決於資料量，而取決於：

• 中繼資料（Metadata）
• 本體（Ontology）
• 上下文關係（Context）

透過語義結構，代理才能理解：

• 什麼是「例外」
• 什麼是「高風險」
• 什麼是「業務目標」

▎為什麼專有數據是不可複製的護城河？

• 公共資料讓代理「理解世界」
• 專有資料讓代理「理解你的企業」，包含：營運遙測、歷史例外處理、審核與決策紀錄，這些資料無法被競爭對手購買或抄襲。

若缺乏語義結構與專有數據支撐，AI 代理即使能存取大量資料，也只是在「不理解企業語境」的情況下做出推測。

在實務上，這會導致代理無法分辨哪些例外值得升級、哪些決策具有合規風險，也無法理解不同業務情境下「同一筆資料」所代表的意義。結果是錯誤率居高不下，企業不得不投入大量人工進行校正，抵銷代理帶來的效率提升。

更關鍵的是，若代理只建立在公共資料與通用模型之上，其能力將迅速被競爭對手複製，無法形成長期競爭優勢。

沒有語義層與專有數據，代理永遠只是「聰明的通用工具」，而非真正理解企業運作的營運資產。

▎關鍵量化成果

• 本體增強數據→ 模型準確率可從 16% 提升至 54%
  
  • Minding the Data Gap: Bridging LLMs with Enterprise Data Integration 報告指出，僅有數據存取權是不夠的，當數據疊加了中繼資料與本體（Ontology）等語義層後，AI 模型對企業世界的理解顯著提升，使大型語言模型的準確率大幅躍升
• 專有數據訓練代理→ EBITDA 潛力比同業高 25%
  
  • ‍The future of AI in insurance, McKinsey & Company 研究發現，將客戶歷史、營運遙測等「專有數據」融入 AI 系統的組織，表現持續優於同業，將受監管的上下文數據轉化為持久的競爭優勢

• 多代理語義共享→ 錯誤率降低 40–60%
  
  • ‍Seizing the Agentic AI Advantage,McKinsey & Company 研究表明，結合即時上下文數據與智慧自動化的組織，其決策錯誤率可降低 40%；同樣地，在單個模型層面引入專有數據，也能將錯誤率降低多達 40%

以上三大支柱，構成 2026 年企業代理營運的最小可行架構（Minimum Viable Agentic Architecture）

五、企業該自建還是採購？2026 年最務實的 Build vs Buy 判斷法

在 2026 年，多數企業若要快速產生代理 AI 的實質 ROI，「採購垂直解決方案」的成功率是「內部自建」的 2 倍以上。

▎為什麼「買」的成功率高於「自建」？

根據 MIT 《生成式 AI 的鴻溝：2025 年 AI 商業化現狀》GenAI Divide: State of AI in Business 2025 ，外部採購或與夥伴協作的 AI 專案，成功產生商業價值的機率，是純內部自建的 2 倍。

關鍵原因並非技術能力，而是 時間、治理與風險結構

▎外部採購（Buy）的結構性優勢

• 已內建產業流程邏輯（金融、醫療、供應鏈）
• 預先整合治理與合規框架
• 已驗證的編排模式與錯誤回退機制
• 可快速進入規模化生產（Production-ready）

對董事會而言，這代表：更短的價值實現時間（Time-to-Value）與更低的失敗風險。

▎什麼情況才適合自建（Build）代理？

只有在「高度戰略性、無現成方案、涉及核心智慧財產權」時，自建才具備優勢

▎哪些產業最適合先「買」垂直代理？

以下領域具備高重複性 + 高合規 + 高資料密度，最容易快速產生 ROI，優先推薦採購成熟方案：

• 金融服務：貸款發放、KYC 引導、合規審查、詐騙偵測
• 製造與供應鏈：需求預測、供應鏈調整、生產排程最佳化
• 供應鏈：訂單到收款 (O2C)、庫存優化
• 醫療保健：理賠處理、拒賠管理 、醫療記錄解釋
• 零售業：庫存管理、動態定價、商品營運最佳化

六、代理 AI 的 ROI 該怎麼算？董事會真正該看的 4 個指標

衡量代理 AI 的 ROI，不能再只看「省了多少工時」，而必須改看「營運結構是否被重寫」

▎指標一：每筆交易成本（Cost per Transaction）

• 衡量 規模化後的邊際成本
• 透過多代理系統 (MAS) 的專業分工，預計可削減 25% 的營運成本，這是最直接反映在 P&L 的指標

▎指標二：業務敏捷性 (Time-to-change)

• 衡量組織應對市場波動的速度，面對市場變動時，調整流程所需的時間是否縮短？
• 結合即時數據的自動化能讓決策週期加快 25%

▎指標三：錯誤率與例外處理成本

• 多代理系統 (MAS) 透過角色備援與專業化
• 已被證明能將錯誤率降低最高 60%，並將執行速度提升 40%，這直接降低隱性風險與合規成本

▎指標四：人力價值重配置比例

• 這是一項策略指標，衡量有多少百分比的人力從日常行政事務中釋放，轉向推動創新與策略決策，這才是企業長期增長的關鍵。

七、2026 行動藍圖：企業啟動代理營運的 90 天路線圖

2026 年的關鍵不是「試更多」，而是 90 天內完成從 POC 到可擴展生產的轉換

基於報告建議，我們為 CXO 整理了以下行動清單：

▎第 0–30 天：盤點流程與高價值場景

• 目標：識別痛點強烈且收益高的領域 （例如：從採購到付款）、並評估現有數據的語義完整性
• 行動：使用流程探勘 (Process Mining) 工具找出瓶頸
• 關鍵決策：針對關鍵流程決定「自建」或「採購」垂直方案

▎第 31–60 天：建立指揮中心與治理框架

• 目標：建立安全與編排基礎
• 行動：導入如 UiPath Maestro 的集中式編排平台，定義「Governance as Code」策略，建立初始的稽核路徑與與風險門檻
• 關鍵決策：確保代理能存取即時、有語義結構的專有數據

▎第 61–90 天：從 POC 走向可擴展生產

• 目標：驗證價值並擴大規模
• 行動：導入「人機協作」機制，讓員工轉型為代理監督者 。建立即時監控儀表板，追蹤每筆交易成本與業務敏捷性 KPI
• 檢核：確認 ROI 指標（如業務敏捷性、客戶體驗）是否達標

常見問題 FAQ

Q1：Agent 會取代 RPA 嗎？

不會。它們是互補的。機器人 (Robots) 是代理 (Agents) 的手腳。代理負責思考並決定「做什麼」，而機器人則負責在各類系統中進行精準的確定性執行。兩者是共生關係。而編排層則會協調兩者與人類的合作 。

Q2：代理做錯決策怎麼辦？

透過 Human-on-the-loop 與治理即程式碼，系統可在異常時自動暫停、回溯或升級人工。

Q3：中型企業適合導入代理營運嗎？

適合，特別是透過「外部採購」垂直解決方案。這能降低建置門檻，快速獲取大企業級的自動化能力，縮短價值實現時間。

Q4：什麼產業最適合先導入？

數據密集、且需全天候執行、對準確性與合規有極高要求的產業，除了銀行保險（KYC/理賠）、醫療（行政優化）與供應鏈物流外，零售業在動態定價與庫存最佳化上的效益也非常顯著。

那麼，哪些企業最適合在 2026 年啟動代理式 AI 營運轉型？

這套模式特別適合已經完成一定數位化基礎、但正卡在「流程複雜度過高、人力無法再線性擴張」的組織。若你的企業同時面臨高交易量、高例外率、強合規要求，且董事會已開始要求 AI 專案必須回到營運與 ROI 層面，那麼代理營運模式不再是前瞻選項，而是必要條件。

相反地，若組織仍停留在單點工具導入、流程尚未標準化的階段，貿然堆疊代理只會加速混亂，而非創造價值。

結語：代理 AI 不是工具升級，而是企業營運邏輯的重寫

2026 年的贏家，將是那些勇於重塑營運體系的企業。正如報告主題「解鎖地圖」所喻，代理 AI 為企業打開了通往新效率與創新領域的視野 。

2026 年的轉型不再是關於誰擁有的 AI 代理比較多，而是誰能更有效地「編排」人力、機器人與代理的協同作戰。

這是一場從「手動流程」走向「自主營運」的結構性變革，其成敗關鍵只有兩個：

• 編排（Orchestration）
• 信任（Trust）

現在的選擇很明確：

• 繼續停留在碎片化的 POC 試驗中消耗資源
• 或是建立統一的代理指揮中心，將 AI 轉化為真正的競爭護城河

您的組織是否已經準備好，將分散的 AI 試點轉化為具備商業韌性的代理營運體系？

下一步行動方向，直接與我們聯繫！

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