MMC 獨家報告：AI 代理導入企業卡關？創辦人揭露最大挑戰非技術，而是「人」與「流程」

專家建議「從小處著想」：先自動化員工最討厭的任務，並將 AI 定位為「副駕駛」而非「取代者」

全球企業正競相導入生成式 AI，希望能提升營運效率，但根據知名創投公司 MMC 最新發布的「代理型 AI (Agentic AI) 現況：創辦人版」研究報告顯示，AI 導入的成功關鍵，可能不在於演算法有多先進，而在於能否克服「人」與「流程」這兩大隱形挑戰。

這份報告深入調查了超過 30 位頂尖 AI 新創創辦人及 40 多位企業從業人員，旨在探討為何許多 AI 代理（如智能助手或 Copilot）難以在企業環境中落地，並避免重蹈微軟早期虛擬助理 Clippy（小夾子）「惹人厭」的覆轍。

最大障礙：非關程式碼，而在於「人」

報告揭示了一個令人意外的發現：當被問及部署 AI 代理的最大障礙時，創辦人普遍認為技術問題並非首要難關。

數據顯示，最大的挑戰來自於：

1. 工作流程整合與人機介面 (60%)：如何將 AI 順暢地嵌入現有繁瑣的企業流程中，是新創公司最頭痛的問題。

2. 員工抗拒與非技術因素 (50%)：員工對於新技術的懷疑、害怕被取代的心理，以及企業內部的政治角力，構成了強大的阻力。

3. 資料隱私與安全 (50%)：企業對於交付核心數據的敏感性，仍是 AI 導入的主要疑慮。

報告指出，這一切問題的核心源於「信任」。研究發現，人機協作的效率甚至可能低於單獨由人類或 AI 工作的表現，因為員工若非過度依賴 AI 導致出錯，就是對 AI 的產出極度不信任，反覆檢查所有細節，反而降低了效率。

挑戰：人與流程 (Challenges: People & Process)：員工圍繞著一個複雜、交織的數位流程圖

「影子 AI」風險浮現

報告同時警告，若企業高層在 AI 導入上猶豫不決或策略失當，將可能引發「影子 AI」(Shadow AI) 危機。當員工發現公司的官方工具不好用時，他們會轉而使用個人的、未經授權的 AI 帳戶來處理工作，這將導致企業數據外洩，並帶來嚴重的合規風險。

成功的秘訣：「從小處著想」

那麼，成功的企業 AI 部署策略是什麼？MMC 報告總結了創辦人的共識：「從小處著想」(Think Small)。

成功的策略並非一開始就追求全面自動化，而是從「低風險、中等影響力、且易於驗證」的任務開始。報告建議，最佳切入點是「優先自動化那些人類員工最討厭的任務」。

此外，成功的關鍵在於將 AI 明確地定位為「副駕駛」(Co-pilot)，強調其「輔助」而非「取代」人類的角色。這種「增強型」的敘事，能大幅降低員工的防備心，快速展現清晰的投資報酬率 (ROI)。

人類在操作電腦，AI 在旁邊提供指引或協助，強調協作與輔助。

市場趨勢：已走出實驗階段

儘管挑戰重重，但代理型 AI 已不再是紙上談兵。報告顯示，高達 62% 的 AI 新創已經成功動用企業客戶的「核心業務線」(Line of Business) 預算，而非僅僅是「創新」或「實驗」預算。這意味著市場正迅速成熟，企業已開始為能實際解決問題的 AI 方案支付實質費用。

總結來說，這份報告為正在 AI 浪潮中尋找出路的企業提供了清晰的路線圖：技術固然重要，但克服人性的恐懼、理順混亂的流程，並建立起人與 AI 之間的信任，才是這場轉型競賽的真正決勝點。

參考資料:

State of Agentic AI: Founder’s edition