談到 AI 在企業的導入，老闆們的焦慮八成不離今年最常被討論的「AI agent」。這種能自己規畫、判斷、執行任務的智慧代理人，被視為下一波生產力革命的關鍵。
根據麥肯錫（McKinsey）最新發布的《2025 年 AI 現況報告》（The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation），全球已有 62% 的企業開始實驗 AI Agent。但真正能把 AI Agent 大規模導入核心業務的，不到 10%。
換句話說，大家都在談 AI，卻只有少數人能把它變成實際戰力。究竟問題出在哪？
AI Agent 為何難落地？企業必須突破 3 大關卡
目前 AI Agent 最常出現在 IT 和知識管理領域，例如 IT 服務台自動化、研究報告生成等。這 2 個領域的共同特徵是「數位化程度高、流程標準」，所以更容易讓 Agent 介入。即便如此，能做到規模化推行的企業仍是少數。
而在其他功能區塊，例如製造、供應鏈、人力資源等，AI Agent 的使用率通常不到 5%。原因也不難理解：這些工作要與實體設備、人員協作、現場判斷深度整合，難度遠高於純數位場景。
想讓 AI Agent 真正落地，企業得先跨過 3 道關卡：
1. 可靠性： 如何確保 Agent 的輸出不出錯？
2. 協同性： 多個 Agent 在複雜流程中如何合作？
3. 監督性： 什麼該讓它自動做，什麼該讓人來決定？
這些問題沒有通用答案，每家企業都得自己摸索。但有少數企業，找到了答案。
用 AI 提高收益的「高績效企業」做對了 4 件事
麥肯錫調查顯示，那些能夠從 AI 獲得顯著 EBIT（息稅前盈餘，扣除利息和所得稅之前的利潤）影響的 6% 企業，都做到了這種系統性的整合。而其他 94% 的企業，還在各自為戰。
麥肯錫將這 6% 的企業定義為「AI 高績效企業」。他們做對了什麼？有 4 項因素：
1.野心
多數企業問「AI 能幫我省多少錢」時，高績效企業問的是：「AI 能幫我創造什麼新的商業模式？開拓什麼新市場？提供什麼過去不可能的客戶體驗？」麥肯錫指出，超過一半的高績效企業表示他們的組織打算使用 AI 帶來轉型變革，而其他企業中只有 14% 這麼認為。
大多數企業將 AI 視為效率工具，像是用 AI 自動化客服、簡化行政流程、加速軟體開發，都能帶來立竿見影的成本節省。
但高績效企業看到的是更大的藍圖。他們當中超過 8 成設定了效率與成長目標，透過改善客戶定位或推出新產品功能來增加營收；8 成設定了創新目標，要創建新業務或轉型商業模式。相比之下，其他企業中只有 50% 設定成長目標，50% 設定創新目標。
2.流程重塑
假設一家企業想用 AI 提升客服效率。一般的做法是導入 AI 聊天機器人處理常見問題，複雜問題再轉給人工客服。這能節省一些成本，但本質上只是「用機器替代人」的思維。
但高績效企業會讓 AI 從所有客服對話中學習，識別產品設計中可能存在的缺陷。預測哪些客戶有流失風險，在他們打電話抱怨之前就主動介入。將客服人員從「問題解決者」轉型為「客戶成功顧問」，專注在高價值的諮詢和關係維護上。
他們重新定義 KPI：從關注「問題解決時間」，轉向「問題預防率」和「客戶終身價值提升」。不是在現有流程上「加一個工具」，而是重新思考「客戶服務」這件事的本質。這種重新思考意味著打破既有的工作方式、重新分配資源、重新培訓員工。
3.投資
但要讓流程真正重塑，背後需要真金白銀的投入。麥肯錫發現，那些高績效企業在 AI 上的投資比例遠高於其他公司，他們不把 AI 當作附加功能，而是核心能力。
這些企業把資源花在最難模仿的地方：打造敏捷的產品團隊、建立可重複利用的數據資產、培養員工的 AI 技能，以及形成能持續迭代的開發流程 —— 而這些能力買不來，只能靠時間和組織力一點一滴建立起來。
因為你可以花錢購買最先進的 AI 平台，但你無法購買一個知道如何快速迭代 AI 產品的團隊；你可以訂閱最好的數據服務，但你無法訂閱一套適合你業務的數據產品體系。你可以聘請外部顧問，但你無法讓他們替代內部人才對業務的深度理解。
高績效企業明白，AI 時代的競爭力不是買來的，而是培養出來的。這種認知讓他們願意在短期內承受更高的成本，因為他們知道這些投資會在長期建立起難以追趕的優勢。
4.領導力
這一切，都需要領導層的真正承諾。 麥肯錫發現，高績效企業的高層主動推動 AI、親自參與決策與資源分配的比例，是其他公司的 3 倍。
所謂「承諾」，不是在會議上喊口號，而是 CEO 親自主導 AI 策略、追蹤進展、調整預算，甚至親自使用 AI 工具。 這樣的帶頭行動，讓整個組織知道：這件事是真的。
有了這樣的承諾，AI 不會只是短期風潮，而能成為推動組織長期變革的引擎。也正因為如此，高績效企業在各領域的 AI Agent 應用都遠勝其他公司，他們不只「用得多」，更「用得深」，把 AI 變成業務核心的一部分。
資料來源：McKinsey；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：李岱君
核稿編輯：王宥筑
