「Shadow AI」風險浮現！AI Agent 走進企業，治理與平台能力成落地關鍵

AI角色轉變：從回答問題走向預判與執行

過去兩年，生成式 AI 迅速改變多數人的工作方式。但企業更在乎的是，AI 能否進一步承接任務、補上人力缺口，成為可與人協作的數位勞動力。

數位轉型學院院長詹文男指出，隨著 Agentic AI 崛起，AI正從「幫忙工作」的助手，轉變為「真正執行任務」的數位員工。

以客服場景為例，傳統AI 客服只能回答常見問題，但AI Agent已能透過對話引導、情緒辨識與歷史資料比對，釐清需求與服務預測。這轉變意味，企業開始把判斷工作交由AI，協助處理高度仰賴經驗的模糊服務情境。

在電商與零售場景中，以前AI 是根據消費者購物清單來推薦商品，但在 Amazon 的應用案例，大型電商導入AI Agent進行數據分析，結合顧客消費軌跡，以及不同地區、時間的消費行為，提前預測顧客需求，並且同步調整庫存與物流配送。 AI 的角色，已經從「回應需求」走向「預判需求、主動執行」。

詹文男強調「未來已來」，AI Agent 已經從被動回應變成主動監控、整理與執行。

(圖片/鼎新數智)

AI Agent改變的不只是效率，而是決策模式

當 AI Agent 開始參與判斷、預測與執行，企業接下來要面對的就不只是技術導入，而是如何重新設計流程與治理規範。

KPMG執行董事林大馗指出，企業若想發展AI必須先思考五個問題：使用者想要什麼？改變帶來的潛在價值有多大？什麼是「好的失敗」？企業不希望發生什麼？以及企業是否已經準備好？

這五個問題都指向同一件事： AI 導入將牽動價值、流程與風險與組織準備度．因此不能只從工具採購角度思考，而是必須同步盤點資料、流程、權限與治理規範。

詹文男也提醒，企業若想接住這波Agent 化浪潮，必須建立「Agent First」思維，從各職能的工作流程出發，拆解出哪些任務由 AI Agent 來承接，哪些流程適合人機協作，哪些決策必須由人類判斷監督。

AI落地起手式：企業底層系統準備好了嗎？

雖然許多企業開始使用AI工具，但真正落地的案例仍有限，關鍵原因在於基礎條件。

林大馗指出，許多企業資料經常分散在不同系統，文件欄位定義不一致、格式混亂，且資料沒有明確規範，權限不清。這些問題導致AI 品質大打折扣，甚至放大錯誤，使 AI 決策失準，也讓自動化流程帶來更高風險。因此，資料治理與流程盤點是AI 轉型的第一步，企業得先釐清內部流程，盤點資料與系統基礎是否能做到智慧升級。

KPMG 安侯企業管理執行董事林大馗強調，AI導入能否落地與資料治理有著密切關聯。

AI 治理規範，將是下一個分水嶺

另一個逐漸出現的風險是 「Shadow AI」，意思是員工私下使用未受管控的外部 AI 工具，來處理公司內部資料。而這類的行為，很可能會讓企業資訊外流，也會失去企業對資料、流程與責任的掌握。

因此，隨著AI Agent成為數位員工走進營運現場，治理規範將會成為重中之重。這包括四個層面：

第一，資料邊界，哪些資料可以上傳、哪些資料不能使用。

第二，流程邊界，哪些任務可以交給 AI，哪些必須保留人工覆核。

第三，權限邊界，AI 可以存取哪些系統、做到什麼程度。

第四，稽核與責任，AI 產出與執行過程如何追蹤，發生錯誤時又該如何回溯與問責。

這些治理標準也顯示，若員工各自使用AI工具，管理難度與企業風險都將提高。具有資料一致性、企業流程規則與權限管控的企業級AI平台，將是更具安全邊界的基礎。

未來企業導入AI的下一站，也會是企業競爭的分水嶺，核心關鍵就會是「誰能把AI管進制度且落實營運流程中」。AI Agent 帶來效率和填補缺工問題，也將企業管理邏輯重新調整。

AI Agent治理，企業的下一道護城河

AI已是企業轉型課題，AI Agent 帶來效率的升級和填補缺工問題，但也讓企業管理邏輯重新調整。

在AI Agent時代，企業必須思考：如何讓這群數位員工融入企業流程，並讓它們安全、可控地創造營運價值。未來企業的競爭差距，將取決於兩件事情：是否建立可供企業運行的AI平台，以及是否具備相應的治理能力。