職場新分工：AI成為數位同事，從工具轉為代理

根據IDC預測到2030年，全球活躍 AI Agent 數量將大幅成長，成為新一代數位勞動力，未來的競爭基礎不只是技術升級，而是取決於人與AI如何協作，及企業是否能建立新的運作模式。

過去企業導入AI，多半只解決單一任務，例如客服回覆或數據分析。但當前的轉變顯示，AI 已能理解任務脈絡，同時能整合資料、自動推進流程，從輔助工具走向接手工作的數位同事。

IDC指出，這波AI轉型背後有兩個關鍵趨勢，第一是「Composite AI」（組合式 AI）的架構將逐步成形。隨著生成式 AI、傳統機器學習與Agentic AI持續融合，未來企業AI轉型不再只是導入單一AI工具，而是建立一個模組化平台，企業資料、預測分析與流程執行能在同一邏輯下運作，能夠同時處理非結構化與結構化資料，降低跨系統整合複雜度。

在Composite AI架構下，不同職能或類型的AI能力，可以在同一平台中協作，從資料理解、預測分析到流程執行形成完整鏈條。企業營運模式就能從「人主導流程」，逐漸轉向「人與AI共同協作的流程系統」。

IDC報告顯示，企業AI應用會從單一應用轉向流程整合。(圖片/Freepik)

第二個關鍵趨勢，是「代理經濟」逐步形成。當AI 正從提供建議的推論工具，走向能承接任務的代理角色，勢必會成為重要的企業數位勞動力。在缺工壓力持續擴大下，企業韌性不再只取決人力多寡，而是考驗公司是否建立人與AI協作的規則。

隨著推論AI逐漸走向代理式AI，企業的營運邏輯也將重新改寫。(圖片/Freepik)

企業如何展開AI轉型？建立AI數據底座是第一步

那要如何讓數位員工加入企業營運，減緩缺工壓力？鼎新數智總經理吳政俊認為，許多企業會透過導入ERP、資料平台與分析工具推動數位轉型，但由於資料和流程仍然分散、缺乏統一架構，AI便無法完整理解企業營運邏輯。

IDC也曾預警，亞太地區可能有高達45%的AI投資難以產生預期回報，原因就在於企業導入AI Agent時，忽略企業資料與流程的整合。因此，若要讓AI成為真正的「數位同事」，第一步就必須讓原先的營運系統（例如ERP）先建立能整合資料與流程的AI數據底座。

底座即戰力：AI必須讀懂企業的DNA

在鼎新數智的架構中，AiGP 正是企業邁向AI轉型的數據底座，它能承接既有ERP的營運邏輯，也讓AI Agent理解企業流程，例如：合理的庫存水位、生產排程與毛利計算。當底座建立完成，AI Agent才能讀懂企業邏輯與營運資訊，成為企業營運中的「數位同事」。

鼎新數智總經理黃盈彰指出，企業AI轉型最難的就是讓資料與流程被系統理解。因此企業需要像AiGP這樣的數據與流程底座，讓AI讀懂企業的DNA。

AiGP就像企業的「大腦」，完整承接既有 ERP 的邏輯，讓 AI Agent 像資深員工一樣，一進公司就知道如何調動庫存、評估毛利，自動融入流程完成任務。

當 AI 從工具走向數位同事，進一步發展成多個數位同事協作的AI同事，企業也將從過去依賴個人經驗，轉向可複製、可治理、可持續優化的數位體系，也能在缺工時代中建立長期且穩定的企業營運韌性。