【預測1】 企業高層主導集中式策略
- 許多企業導入AI時，常採由下而上的分散式作法，試圖整合員工自發專案，雖能創造亮眼的導入數據，卻難以轉化為有意義的商業成果，推動根本性的變革。
- 預估到2026年，將有更多企業跟進AI領先者，改採由上而下、集中式的策略。由企業高層親自選定少數具備高回報潛力的關鍵業務流程，並集中投入核心人才、技術資源與變革管理能力。此類計畫多透過集中式樞紐（AI studio）推動執行，整合可重複使用的技術元件、案例評估框架、測試沙盒、部署協議與專業人才，將業務目標與AI能力有效對接，從中發掘高報酬機會。
- 其中，代理式AI（Agentic AI）將成為愈來愈重要的角色，它不僅能進行分析，更能自動化執行複雜且高價值的工作流程。其應用潛力特別高的領域包括：需求預測、超個人化行銷、產品設計，以及財會、人資、資訊、稅務和內部稽核等後勤部門。
建議採取的行動
- 高層主導，選定關鍵領域：由企業高層挑選少數關鍵領域進行AI重點投資，通常鎖定企業優先事項、AI價值已驗證且人才與資料到位的交集點，並專注於落實。
- 聚焦深耕，力求全面轉型：應以「AI優先」的思維重構工作流程，把焦點從「AI如何融入現有工作」轉向「如何以AI打造新工作模式」。
- 投入頂尖人才（A-Team）：將最優秀的人才指派到選定的AI重點專案；其核心領導者應與高層共同界定目標成果，並帶領流程負責人與AI專家，確保專案進度與成效。
【預測2】 量化指標引領代理式AI發展
- 去年不少代理式AI導入案未能創造實質價值，深入檢視可知，多數並未以關鍵方式運用AI。這些「探索性」投資往往無法提供具體操作展示，以證明其商業價值。但情況在2026年將有所改變，因為成功的導入模式已逐漸清晰：
- 具備可驗證的衡量指標：設立可追蹤、與業務相關的基準與指標，無論是財務、營運或與勞動力和信任相關的面向。
- 採用集中化平台：摒棄零散的專案，改用集中式的部署與監督平台，串接共享的代理式AI、範本與工具庫。
- 嚴謹的部署前測試：每次部署前皆對AI代理進行測試、修正缺陷，製作試用版供用戶進行測試與意見回饋，逐步建立對代理的信任。
- 整合至新工作流程：AI代理將被整合至人機協作流程，並明定人工操作、審查與監督的環節。
- 在監控機制上，不僅有AI代理相互檢核；在較高風險情境，會採用不同模型供應商的代理進行交叉覆核。此外，由於AI代理能自動記錄其決策與行動，持續監控能有效追蹤採用情形與績效、迅速修正錯誤，建立利害關係人信任。
建議採取的行動
- 建立以成果為導向的指標：為確保AI能交付企業所需價值，應先設定具體目標及量化指標。同時，建立一套兼具技術與人力的專責機制，確保指標的即時性與可靠性。
- 遵循80／20法則：技術本身僅貢獻約20%的價值，其餘80%來自工作流程的重新設計，其目標是讓AI代理處理例行性任務，使人員專注於真正驅動影響力的核心工作。
- 清楚界定流程：設計新工作流程時，必須明確標示哪些任務由AI代理負責、哪些由人員主導、哪些需要人機協作，並為各步驟建立監督機制。
【預測3】 AI通才崛起
- AI正顛覆自工業時代以來的專業分工趨勢，逐漸接管過去由資深中階員工執行的專業化任務。例如，在資訊領域，需求將從專精特定語言的程式設計師，轉向能理解技術架構並管理AI代理的工程師。這意味著，各職能對通才型人員的需求將增加，這類人才能充分理解多元任務，監督AI代理並使其工作與業務目標一致。
- 此趨勢可能導致兩大人員結構轉變：
- 知識型工作 —「沙漏型」人員配置：AI代理將承接更多中階工作，而熟悉AI的基層員工得以擔任新的監督與協作角色，資深專家則專注於策略與創新，使人才集中於基層與高層，中階人力則相對萎縮。
- 第一線任務型工作 —「鑽石型」人員配置：AI代理取代了初階人力，反而需要更多中階人員來協調與管理代理，形成基層與高層較少、中階人力龐大的人員配置。
建議採取的行動
- 招募通才型人才：企業應調整招募策略，鎖定具有領導力、AI前瞻思維與開放心態，能夠協調AI代理的人才。
- 重塑人力架構：隨著AI代理普及，企業需重新設計人力架構，培養與AI代理協作的技能；建立業務成果導向的獎勵機制，並創造著重監督與策略的新角色。同時，塑造鼓勵變革的企業文化。
- 衡量關鍵指標：在AI代理情境下，迭代速度更快、更頻繁，應將績效衡量重點轉向最終成果的產出效率。例如，一個過去需要5天、2次反覆的工作，若能透過AI在2天內完成（即使需要15次反覆），仍代表效率顯著提升。
【預測4】 負責任AI從討論走向落地
- 企業高層已認知負責任AI（Responsible AI, RAI）的價值。《2025負責任AI調查報告》顯示，60%受訪者表示RAI可提升投資報酬率與效率，55%認為可改善顧客體驗並推動創新；但近半數也指出，將RAI原則落實為可運作的作業流程仍具挑戰。然而，2026年企業有望克服這項挑戰，全面推動規模化且嚴謹的RAI應用。
- 代理式AI的擴散速度已超過現有治理模型的因應能力，企業需要一種全新的治理模式，以有效管理風險並提升產出品質。所幸，科技驅動的AI治理技術帶來新解方，如自動化紅隊演練、深偽偵測、AI輔助庫存管理等，讓持續性評估與監測得以實現。
- 要讓負責任AI有效且具成本效益，除了技術投入，還需要同步提升人才技能、建立風險分級與人工介入的規範，以及明確的文件要求與配套工具。
建議採取的行動
- 及早整合：強化IT、風險與AI專業團隊協作，人員的職責和期望越清晰，就越容易實施風險評估與RAI框架，從而提升業務價值和利害關係人信任。
- 探索測試與監控解方：新技術有助於落實AI測試與監控，即刻試用以掌控風險並調整流程。
- 強化鑑證與獨立評估：若沒有充足的資料科學資源，就需要請獨立單位進行評估，以彌補專業與檢核的空缺。對高風險、高價值的系統，第三方（或內部獨立）意見對於績效和風險管理格外關鍵。
【預測5】 建立AI協作平台加速創新
- AI代理讓非技術背景的員工也能快速發想、測試新點子；但要將這些創新「產業化」，通常仍需技術團隊介入。因此，企業需要如指揮中心的AI協作調度平台，用來監控成效、整合創新，並確保成果符合公司策略。
- 一個好的AI協作調度平台，應提供直覺化的操作儀表板，讓非技術人員也能輕鬆將AI代理加入工作流程。並整合不同供應商的工具，納入即時資料與自然語言，以集中治理和安全為核心，內建程式碼審查、加密憑證與沙盒測試功能。最重要的是，讓企業可在各部門統一控管並調度AI。
建議採取的行動
- 建立AI協作調度系統：隨著代理協作成為日常，員工須學會識別並修正代理錯誤、將代理編組成隊，並為其指派新任務。
- 強化IT支援：為營運AI協作調度平台並落實AI布局，IT部門多半需要新的資源與技能；導入用於IT的代理式AI，可自動化或輔助常見IT任務，釋出產能。
- 務實推進：要達成持續、可擴充、具工業級強度的部署，需落實上線前測試、持續監控，建立修補程式與快速還原等作業規範。
【預測6】 商業回報需求推動AI走向永續
- 2026年AI對永續的影響尚未定論，但整體傾向利多。挑戰在於，儘管能源效率快速提升，但使用成長更為迅速；能源效率提高帶動成本下降，反而可能推升使用量，進而影響碳排、水資源與能源價格。企業可提升AI使用效率，例如僅在有顯著價值時核准使用運算資源，並採用碳排程（carbon scheduling）等作法，進一步降低碳排與成本，提升營運效率以抵銷其環境衝擊。
- AI促進永續的另一個理由在於追求營收利潤成長。AI代理可蒐集並分析客戶資料，辨識不同客群對產品永續特性的溢價意願，或量測與揭露永續表現，強化品牌、拓展市場。同時優化運輸與用電、降低費用，透過模擬提升抗災韌性，並進行價值鏈追溯，降低環境影響與召回成本，達成在提升永續的同時創造財務價值。
建議採取的行動
- 謹慎規劃並善用資源：以創造永續價值為目標設計AI，將永續視為商業數據的一部分。在利用AI優化供應鏈數據的過程，同步建立範疇三（Scope 3）間接碳排的資料收集、盤查與揭露能力。
- 關注客戶需求：運用AI依客戶的永續偏好客製產品、行銷與定價，通常能快速見效；不少企業其實已符合這些期待，只是尚未充分溝通或反映在定價上。
- 及早行動以抵禦成本上升：AI推升用電需求，能源吃緊與成本上漲風險升高。應規劃能源多元化或自建發電設施，長期而言再生能源多半最具成本效益；同時將永續要求（如減碳時程、AI使用規範）納入治理與採購框架，以進一步節省成本。
PwC Taiwan相關服務：
AI x 數位轉型
關注我們
