AI代理成效不彰？IBM研究：關鍵更在於流程設計
AI代理的實際成效與流程設計密切相關
IBM最近的研究指出，企業在導入AI代理後，成效差異巨大的原因並非來自於模型本身，而是關鍵在於整個流程設計。許多企業誤以為只要導入AI技術就能立即看到成果，卻忽略了AI僅是達成目標的工具，真正成功的核心在於流程的設計與執行。
AI代理執行任務的多步驟流程
一個AI代理在執行任務時，通常會經過多個步驟，包括：先理解問題、進行資料檢索（RAG）、呼叫工具、執行程式碼，以及最後驗證結果是否正確。這種流程設計確保AI不僅能回答問題，更能實際執行任務並產生可驗證的結果。
企業對AI代理的應用與價值認知
- 受訪企業高管表示，預計2025年，AI支持的工作流程將激增8倍，能有效提升流程效率、降低成本並改變傳統工作模式。
- IBM強調，AI代理將橫跨企業各部門，提供比任何管理者都更全面的決策視角，有助於推動以數據為驅動的健康變革。
- 日本IBM亦指出，AI成效高度仰賴資料品質與清晰的經營策略，僅有結合實際業務需求的流程，才能發揮最大價值。
IBM推動AI代理的技術與應用策略
IBM致力於讓AI代理能嵌入企業的任何基礎架構，並由企業自身數據提供支持，實現跨技術平臺的流程自動化。其產品組合使企業能編排來自不同來源的資料，以建立完整的AI代理生態系統。
AI代理將顛覆傳統企業架構
臺灣IBM技術長莊士逸指出，AI代理將顛覆現有的企業架構，傳統如銀行、保險等系統將逐步被整合與重新設計，以適應AI驅動的生產力升級。