【陳厚銘專欄】AI Agent時代的治理能力競爭
陳厚銘／臺灣大學國際企業系名譽教授、臺北商業大學伊雲谷講座教授
從生成式AI到AI代理人，企業競逐的焦點已不再只是工具導入，而是「數位勞動力」的治理智慧。當AI從內容生成走向自主執行，企業競爭的本質也隨之改變。過去兩年，全球企業積極導入生成式AI，期待提升效率、降低成本；然而，真正可能改變企業營運邏輯的，並非只是能對話、能生成內容的大型語言模型，而是能自主規劃、跨系統協作並執行任務的 AI Agent。
日前，中華談判管理學會舉辦「AI Agent and Business」論壇，由伊雲谷創辦人兼董事長蔡佳宏領軍，邀集產學研專家共同對話，包括雲馥數位科技技術總監蔡嘉豪、創智動能創辦人兼董事長莊志仁、伊雲谷顧問陳子昂、東方線上執行長蔡鴻賢，以及臺北商業大學伊雲谷講座教授陳厚銘等人，從技術演進、產業應用到企業治理進行深度剖析。與會專家共同指出，AI 時代真正決定企業勝負的，已不只是模型能力的強弱，而是企業能否建立可信、可控、可問責的治理體系。
如果說大型語言模型像企業的外部顧問，提供分析、建議與內容生成，那麼 AI Agent 更像具備執行能力的數位員工。顧問負責提出建議，員工則負責落實執行；當 AI 開始讀取企業資料、串接核心系統、參與客戶互動，甚至介入決策流程時，企業面對的便不只是效率提升，而是治理架構、資料資產、流程設計與組織權力結構的全面重塑。
這場變革最關鍵之處，在於企業競爭焦點正從「模型能力」轉向「系統治理能力」。過去 ERP 與 CRM 多半仍屬資訊紀錄與流程管理工具，但 AI Agent 已開始實質介入判斷、協作與執行。未來企業內部若形成大量可協作的 Agent，競爭將不再只是企業與企業之間的資源競逐，而可能進一步演變為 Agent 生態系之間的治理競爭。
屆時，企業核心資產不再只有人才、資本與技術，更包括資料治理品質、決策流程設計，以及AI行為的可控性與可追溯性。換言之，未來企業最重要的能力，不只是擁有AI，而是能否有效治理AI。
科技發展史一再證明，技術本身從不會自動轉化為組織績效。若企業只是將 AI 疊加於既有流程之上，卻未同步重塑工作模式與管理機制，最終很可能陷入「效率幻覺」。以軟體開發與行銷應用為例，AI 固然能快速生成程式碼與文案，但若缺乏脈絡理解、制度校正與品質驗證，產出往往停留在「看似可用、實則未臻正確」的狀態。後續除錯、修正與驗證所累積的隱性成本，甚至可能抵消原先期待的效率紅利。
更關鍵的是，當流程本身混亂、資料品質不足、部門權責模糊時，AI 加速的未必是效能，而可能是錯誤擴散、風險放大與治理失靈。因此，AI 時代最大的風險，從來不是 AI 太強，而是治理太弱。
當 AI Agent 被賦予讀取敏感資料、觸及企業核心營運流程，甚至輔助決策的權限時，企業面對的已不只是技術風險，而是新型態的治理挑戰。模型幻覺、資安攻擊、責任歸屬不明、跨部門協調失靈，以及資料隱私與數據主權問題，都可能成為企業營運的新風險來源。
換言之，AI Agent已不再只是IT部門的技術議題，而是董事會、法遵、資安與最高管理階層必須共同面對的戰略問題。沒有資料治理，Agent 只會加速錯誤擴散；沒有權責設計，Agent 只會製造責任真空；沒有流程重構，再先進的AI也可能只是昂貴而失控的工具。
從全球監理趨勢來看，監理焦點也已從「能不能使用 AI」，轉向「能否負責任地使用 AI」。未來真正能進入國際供應鏈與高信任市場的企業，競逐的不只是 AI 能力，而是可信治理能力。合規與可信不再是創新的阻力，而是企業進入全球市場的重要戰略入場券。
對位處全球科技供應鏈核心的台灣而言，AI Agent浪潮不只是技術挑戰，更是重新定位產業角色的重要契機。AI Agent 的落地高度依賴場域驗證與垂直應用，而台灣在製造、醫療、零售、金融及中小企業生態中，擁有高度密集且多元的產業 know-how與資料應用基礎。
因此，台灣真正的機會，不在於盲目追逐資本密集的大型基礎模型，而在於結合半導體、雲端服務、軟硬整合與產業場域優勢，建立可治理、可驗證、可擴張且可問責的 AI 應用能力。未來全球市場真正需要的，不只是停留在概念層次的 AI論述，而是能進入企業現場、創造實際績效，同時兼顧治理、安全與合規的可信AI治理服務。
AI Agent時代的競爭，本質上是一場治理能力、制度能力與信任機制的競爭。未來企業的分水嶺，不在於誰最早採購AI工具，而在於誰能率先建立安全、可信、可治理且可擴張的 AI營運體系。能夠把 AI 從工具導入提升為治理能力的企業，才有機會在下一階段的智慧競爭中取得真正的主導權。
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