人工智慧浪潮席捲全球，正開啟全新經濟時代，從美國科技巨頭大規模重組人力結構，到台灣手搖飲業者導入AI製茶技術，AI應用已滲透各行各業，徹底改變產業生態與職場規則，面對這波不可逆的數位革命，台灣企業如何在AI浪潮中找到定位，成為當前最迫切的戰略議題，商業周刊與NTT DATA、Salesforce聯合舉辦「智轉前線驅動落地AI實戰」論壇，分享AI Agent最新的應用，也點出企業導入AI的痛點與窒礙，提供與會者更多實戰觀點。
商周CEO學院副院長單小懿指出，AI相關議題已成為今年企業論壇的最大熱點，從中小企業到大型集團都在積極探索AI落地策略，她更預測未來職場將只剩下「公司老闆」和「AI老闆」兩種角色，人機協作將成為企業競爭力的關鍵指標。
然而，在全民擁抱AI的熱潮中，單小懿也提醒企業容易「抱錯AI而不自覺」，她引用商業周刊封面報導分析，許多企業在導入AI時面臨專案治理不當、部門配合意願低落等挑戰，如何真正讓AI成為釋放創造力的助手，而非單純的人力替代工具，將是企業數位轉型成敗的關鍵。
人才與策略雙缺口 台灣企業AI落地現實與理想差距擴大
儘管AI話題持續發燒，台灣企業實際應用成效卻不如預期，人工智慧科技基金會顧問江逸之引用《台灣產業AI化調查》報告，點出臺灣企業雖對AI關注度大幅提升，但從「知道AI」到「用好AI」仍存在巨大鴻溝。
他指出，企業AI導入面臨五大核心挑戰，首要問題是對應用場景認知不足，多數企業誤將AI視為隨插即用的套裝軟體，忽略導入過程需要重新梳理流程、精確定義問題的複雜性。人才短缺更是關鍵瓶頸，近半數受訪企業未制定AI職能地圖與人才發展計畫。
技術認知落差同樣嚴重，江逸之表示企業對模型訓練、推論、裝置端AI與雲端AI等關鍵概念缺乏精準理解，導致員工抱怨「AI比自己還笨」，此外，數據基礎不穩固、過度依賴外部工具而忽視內部組織能力培養，都成為AI落地的重大阻礙。
應用集中化現象 凸顯創新不足
《台灣產業AI化調查》報告顯示，超過半數企業將AI應用集中於行銷與內容製作，零售貿易服務業更高達68.4%，但在產品開發創新領域僅占5.3%，這種應用集中化反映出企業多停留在單點工具層面，未能延伸至流程優化、產品研發等關鍵價值創造領域。
更令人關注的是，近半企業尚未公布AI發展策略，AI經營層面指數僅32分。超過四成企業表示沒有或不確定是否採用AI準則，平均分數為所有指數中最低的20.4分，顯示策略規劃明顯不足。
江逸之指出，AI落地的最大挑戰並非技術本身，而是企業能否建立「共通的數據語言」與「決策文化」，他建議企業應從痛點出發，善用內部力量讓全員參與，才能真正發揮AI價值。
NTT DATA分享AI Agent革新客服 打造24/7智能客服體驗
NTT DATA解決方案顧問經理蕭永先以「放小火燒枯枝」的印第安故事比喻AI是企業轉型的催化劑，將汰換舊有工作模式，為企業帶來全新機會。
蕭永先指出，現今企業普遍面臨三大挑戰：客戶資訊分散在多個平台、缺乏產品銷售互動可見性，以及數據管理分散導致效率低落，這些問題嚴重影響企業的銷售決策速度與客戶服務品質。
「超過一半的客服人員認為缺乏處理日益複雜客戶問題的工具」，蕭永先表示，AI Agent的出現正好填補了這個缺口，能夠24小時不間斷處理客戶查詢，讓人力資源專注於更高價值的複雜工作。
AI Agent 從自動化到智能化的躍進
NTT DATA將企業自動化進程分為三個階段：流程機器人（RPA）處理已知規則、人工智慧（AI）進行趨勢預測，以及AI Agent具備自主思考和執行複雜任務的能力。
「AI Agent與傳統AI的最大差異在於具備執行任務的能力」，蕭永先強調，Salesforce的Agentforce平台正是聚焦於此核心功能，能夠主動執行訂單確認、寄送等實際業務操作。
八步驟 打造企業專屬AI Agent
相較於傳統聊天機器人只能提供資訊，Salesforce的AI Agent能夠動態、主動與客戶對話並執行實際行動，例如，當客戶詢問產品故障時，AI Agent不僅提供解決方案，還能主動查詢訂單並直接詢問是否需要替換品。
NTT DATA提供完整的Agentforce構建指南，從建立數據基礎、定義Agent配置、設計主題指令，到添加標準與自定義操作、測試優化，最終部署應用，蕭永先也建議企業「從一個明確、可執行且能讓大家有感的Use Case開始」，並可參考Salesforce AI Library獲取豐富的模板和工具資源。
AI Agent重塑企業CRM革命生態
AI的快速演進，也讓企業客戶關係管理（CRM）迎來革命，從預測式AI到輔助型AI，如今進入「自主執行AI」時代，AI Agent不再只是提供建議，而是能獨立思考並執行相應任務，為企業營運效率帶來前所未有的突破。
Salesforce企業客戶經理黃奕翔表示：「我們正在經歷AI發展史上最重要的轉捩點，第三波AI浪潮將徹底改變企業的組織結構和工作流程。」
黃奕翔進一步解釋，Salesforce將AI發展歷程比喻為駕駛演進史，「第一波預測式AI如同『開車看後照鏡』，根據過往數據預測未來表現；第二波輔助型AI類似『GPS導航』，提供多種選擇但仍需人工決策；第三波自主執行AI則進入『自動駕駛』階段，AI負責執行任務，人類只需設定目標。」
黃奕翔引用麥肯錫報告指出，約75%的商業價值來自企業前台導入AI所獲得的效益，突顯了CRM領域AI應用的巨大潛力。
破解「完美風暴」 低品質資料成最大挑戰
儘管前景看好，但現實存在落差。黃奕翔援引Gartner預測表示，到2027年底，至少40%的AI Agent專案將面臨取消或卡關命運。
他以一個典型的B2B製造業案例說明問題癥結：「客戶急需50萬顆晶片，業務人員查詢系統顯示庫存60萬顆，欣然承諾交貨。然而，產品經理早已收到停產通知、供應鏈發現40萬顆已被預訂、財務部門提醒客戶信用額度已滿。」黃奕翔強調，這場「完美風暴」凸顯企業內部系統孤島效應的嚴重性。
Agentforce實戰紀錄 六個月減輕30%客服工作量
為了驗證AI落地，Salesforce將自身作為「第零個客戶」，從2024年11月起在支援中心試驗Agentforce平台六個月，成果超乎預期：「客服團隊工作量減輕30%。」
但黃奕翔也建議企業在導入AI Agent可「從小處著手」，他解釋：「選擇簡單、低風險的任務開始，就像招聘新的數位實習生一樣。」
接著是數據整備：黃奕翔強調，「必須為實習生提供好的辦公室和電腦，即清理整合零碎資料，提供優質數據環境。」
第三步是建立團隊：他表示，「團隊也要進行相應調整，CRM團隊現在會加入資料科學家、架構師等新角色。」
最後是治理與監控：黃奕翔說，「必須建立完整的績效追蹤與安全管控機制，密切關注數位實習生的工作表現。」
黃奕翔總結表示：「AI Agent將從輔助工具演進為企業的數位員工，重塑傳統工作模式。企業需要準備好領導這群數位夥伴，在人機協作的新時代中搶得先機，關鍵是企業是否準備好領導這群數位員工。」
貿聯AI應用三大布局 從資料中心到智慧製造
貿聯集團數位轉型長施智仁表示：「過去五年，我們的營業額翻倍，據點從16個增加到近40個工廠，」快速的全球擴張主要來自併購策略，但也帶來了前所未有的IT整合挑戰。
面對ERP系統整合、CRM平台統一、以及客戶報價速度提升等核心挑戰，貿聯設定了「4小時報價」的雄心目標。「在製造業，報價速度至關重要，因為銅價等原物料價格隨時在變動，」施智仁解釋，「我們要實現從線索到報價的端到端系統整合，消除人工操作。」
為此，貿聯集團大力導入AI，從產品開發的AI模擬、生成式設計、機器人自動化、預測性維護，到品質控制的AI圖像辨識，貫穿整個產品生命週期，其中包括銅壓線參數預測）、AI辨識計數系統、焊接瑕疵檢測等多項應用。
AI導入企業的真實挑戰與經驗談
作為實務推動者，施智仁坦承AI導入過程中遇到的困難：「量化AI效益很困難，許多理論化專案在製造業中很難直接計算ROI。」
他也提到技術快速演進帶來的壓力：「剛開始投入機器學習做瑕疵檢測時，生成式AI突然興起，這讓已經在特定方向投入的團隊面臨調整壓力。」在人才管理方面，施智仁強調：「AI人才難找且價格高昂，許多公司對AI工程師有錯誤期待，以為一兩人就能解決所有問題。實際上AI團隊需要分工，模型開發者和應用程式開發者要有不同定位。」
「在業界推動數位轉型和AI應用，必須從實際痛點出發，找到能被量化的效益，」施智仁總結，「同時要持續適應技術變革，重視人才培養與團隊分工。」才能讓AI在企業落地。
實戰落地 AI導入並非工具採購，而是全面性變革
在智轉前線驅動落地對談環節，蕭永先點出企業導入AI最大的迷思或是痛點，就是誤以為AI導入只是購買工具或模型，「很多企業把AI當成一個工具，覺得買了就可以用了，顧問公司幫我導入裝起來就行。」
然而實際上，成功的AI導入需要從三個面向著手：數據整合、導入一定牽涉到流程再造，以及使用工具人員的接受度。
「如果數據沒有做統整整合，任何AI工具都很難發揮效用。」蕭永先建議企業應從小範圍或較容易被接受的功能開始，讓員工看到效果後再逐步擴展。
場景選擇 決定成功關鍵
黃奕翔分享了CRM領域的成功案例，強調場景選擇的重要性：「場景的選擇真的很重要，到底是不是企業真實問題，還是只是為了AI而AI。」
他以台灣B2B企業參展名片管理為例，過去企業參加展會收集的名片往往只做一次性的郵件發送，透過AI Agent可以將十年來的展會名單建檔，進行客製化郵件互動，大幅提升轉換率。「你可以想像郵件回覆從3-7天回覆縮短到4小時內回覆，差異非常大。」
黃奕翔以Salesforce自己公司案例使用AI來說明AI工具的成效：「公司80%的營收來自20%的客戶，業務每年必須針對這些關鍵客戶提供深度洞察，而不是提供一般性的提案。」
過去要完成一份客戶分析報告，需要詳細研讀財報、法說會內容、管理層訪談、競爭對手動態等資料，通常需要3-5個小時。「現在透過AI工具結合預設的提示詞，把相關資料輸入後，大概10分鐘就能得到七八成可用的初階結果。」這種效率提升讓全公司業務團隊感受到導入AI的威力。
黃奕翔也特別強調內部數據的價值，雖然AI工具可以快速分析公開資料，但企業真正的競爭優勢來自內部累積的數據：「企業自己內部累積的CRM資料、IP資料、過去對客戶的報價記錄、折扣比例等，這些非公開訓練資料才是關鍵的內容。」
克服導入阻力 結合內部訓練與知識導入體系實務策略
施智仁強調AI導入和一般導入有點不一樣：「它不是一個單一工具的導入，AI很大的問題在於使用者與IT之間的知識鴻溝太大」
他觀察到許多企業的AI培訓流於形式，「就算廠商廠商願意提供培訓，介紹功能，做免費概念性的驗證，但沒有員工願意提出想法。即使在老闆要求下勉強擠出幾個案例，也不是關鍵應用場域。」
施智仁分享了消弭知識鴻溝的策略，貿聯與HR合作，將AI學習課程納入新人必修課程，並針對不同部門舉辦專門的工作坊。「從以前拜託大家用，到現在說『你再不用就會落後』的階段。」透過這種急迫性推動員工往前走。
對於員工擔心被AI取代的問題，與談者們一致認為應該建立「AI是新同事」的共識，讓員工了解AI是來協助而非取代，釋放人力去做更有價值的工作。
擁抱AI時代的三大建言
論壇最後，三位專家給出了面對AI時代的關鍵建議：首先是理解先行，不要第一時間抗拒，而要了解AI的應用場景，其次是積極嘗試，從日常工作中的小問題開始運用AI工具，最後是掌握趨勢，「AI沒辦法取代所有人，但你要懂AI，未來才能在職場走得更順遂。」
單小懿也以此呼應專家的觀點，她認為成功的AI導入需要從了解開始，透過系統性的學習機制和策略性的推動方式，讓組織文化與技術能力同步轉型，最重要的是，AI不是來取代人類，而是成為工作夥伴，那些能夠善用AI工具的人，將在未來職場中擁有更強的競爭力。
