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人工智慧技術發展從鑑別式分類、生成式對話，現跨入具備自主感知、規劃執行能力的代理式AI。企業數位轉型思維應從追求硬體規格與模型規模的算力競賽，改為聚焦解決營運痛點與創造有效產出。觀察國際企業的代理式AI實踐案例，可看到企業透過數位雙生與模擬演練建構自主營運循環，亦可看到企業透過多代理系統，在品質、成本與產能等多目標任務中尋求整體最佳解，同時有效傳承組織的經驗知識。然而，面對AI導入實務落地時的資料孤島、風險管控與組織抗性等門檻，建議企業導入策略可朝向小步快跑與人機協同之方向邁進，並選擇具體業務場景優先切入，建立漸進式授權機制並深耕資料治理，方能在代理式AI浪潮中實現自主營運與永續競爭優勢。

【內容大綱】

• 一、AI發展的技術演進與轉變歷程
  • (一)鑑別式AI、生成式AI、代理式AI技術演進之差異比較與特徵對比
  • (二)AI技術發展的四大核心轉變歷程
• 二、AI發展重塑企業未來：從工具導入到價值創造
• 三、代理式AI應用案例標竿
  • (一)日本豐田汽車(TOYOTA Motor Corporation)
  • (二)美國百事可樂(PepsiCo)
• 四、國際經驗給予臺灣企業的啟發意涵與關注議題
• IEKView
  • (一)為化解安全疑慮並發揮Agent自主優勢，應採行人機協同漸進式授權機制
  • (二)推動小步快跑的場景驗證，聚焦具體營運KPI
  • (三)完善企業知識庫與資料治理，奠定AI Agent運算的基石
  • (四)重塑組織文化與人才結構，推動企業內部全體AI協同

【圖表大綱】

• 表1、鑑別式AI、生成式AI、代理式AI技術演進之差異比較
• 表2、鑑別式AI、生成式AI、代理式AI技術演進之特徵對比