人工智慧與機器學習 無差別部署小心燒出錢坑!五行動把關代理式AI專案
無差別部署小心燒出錢坑!五行動把關代理式AI專案
Why Agentic AI Projects Fail—and How to Set Yours Up for Success
- 人工智慧與機器學習
- 艾紐施麗.維爾瑪 Anushree Verma
- 2026/02/03

HBR Staff/AI
代理式AI能自主管理複雜任務、規畫流程、預測風險,減少對人力監督的依賴,相關新創投資隨之暴風式成長。但顧能預測2027年逾4成專案將被取消,原因在於成本升高、商業價值不明、風險控制不當。企業若想避免失敗,必須聚焦能創造實際價值的應用場景,並以策略紀律導入代理式AI。
代理式AI(Agentic AI)不只是自動化或生成式AI的另一次迭代。代理式AI系統可以自主管理複雜任務、規畫流程最佳化,並提前辨識機會或風險,以減少對持續人力監督的需求。這種自主性讓企業更能夠加速因應不斷變化的市場狀況、改善決策,並把人力資源配置於價值更高的活動。
這個願景吸引技術供應商和企業領導人的想像。根據Pitchbook的數據,2024年第四季至2025年第一季期間,代理式AI的新創事業投資成長265%。
儘管前景看好而且投資遽增,顧能公司(Gartner)卻預測,2027年底時,有超過40%的代理式AI專案會被取消。
主要原因包括成本升高、商業價值不明確、風險控制不當。誤用的風險也隨著炒作的加劇而增加,導致專案失敗,削弱人們對這項技術及其供應商的信任。顧能估計市場尚未成熟,企業若不是部署AI助手,不然就是一開始就沒有足夠機會使用這項技術。我們也看到嚴重的「漂代理」(agent washing)現象,也就是供應商不管現有產品真正的功能為何,都將其包裝成「代理式AI」。顧能估計,在數千家所謂的代理式AI的供應商當中,真正提供代理式解決方案的只有大約130家。
企業領導人必須抗拒無差別...

