Agentic AI 的潛力與爭議：對東南亞的啟示

Agentic AI 被廣泛認為是人工智慧的下一個主要前沿，儘管其對企業的實際影響仍在形成中。根據 Capgemini 研究院的資料，到 2028 年，代理式人工智慧可能產生高達 4,500 億美元的經濟價值。儘管如此，採用的比例仍然很低：僅有 2% 的組織已擴大其使用規模，而且對 AI 代理的信任也開始減弱。

這種潛力高但部署緩慢的差距，正是 Capgemini 最新研究的重點。該報告根據 2025 年 4 月對來自包括新加坡在內的 14 個國家的 1,500 家主要組織的高管進行的調查，強調信任和監督是實現價值的關鍵因素。近四分之三的高階主管表示，人工智慧工作流程中人類的參與所帶來的效益大於成本。十分之九的人認為監督是正面的，或至少是成本中立的。

結論顯而易見：AI 代理在與人類並肩工作時表現最為有效，而非完全獨立運作。

早期階段，進展緩慢

約有四分之一的組織已推出人工智慧代理試點計畫，而僅有 14% 的組織已進入全面實施階段。其餘的組織則仍在規劃部署階段。報告將此歸咎為雄心與準備程度之間的差距日益擴大，而這也被視為釋放經濟價值的關鍵障礙。

這項技術遠遠不是理論性的，實際應用已開始浮現。其中一個例子是個人購物助理，它可以根據特定要求尋找商品、產生描述、回答客戶問題，並使用語音或文字指令將商品加入購物車。雖然基於安全理由，這些工具通常無法完成交易，但它們複製了人類購物助理的許多功能。

這種趨勢對傳統網站的未來提出了更廣泛的疑問。如果 AI 可以處理搜尋、比較產品和準備購買等工作，使用者是否仍需要直接瀏覽線上商店？對於那些覺得複雜網站令人困惑或難以瀏覽的人而言，人工智能驅動的介面可以提供更精簡、更人性化的選擇。

定義人工智慧

為了釐清這個詞彙，AI News訪問了 Hitachi Vantara 人工智慧技術長 Jason Hardy，討論亞太地區的企業應該如何處理這項新興技術。

"Agentic AI 是一種能夠自主做出決策、採取行動和改進方法的軟體，」Hardy 解釋道。"將它想像成一個從經驗中學習、協調任務並實時運作的領域專家團隊。生成式人工智能會根據提示創建內容，而代理式人工智能可能會結合 GenAI，但著重於實現目標和在動態環境中運作。

這種產生輸出與驅動結果之間的區別，正是代理式人工智能對企業 IT 意義的核心所在。

為何加速採用

Hardy 指出，規模和複雜性是採用的主要驅動因素。"今天的企業正在複雜性、風險和規模的重壓之下掙扎。Agentic AI 獲得越來越多的青睞，因為它超越了分析的範疇 - 動態最佳化儲存與容量、自動化治理與法規遵循、在故障發生前預測故障，並立即回應安全威脅。他指出：「這種從「洞察力」到「自主行動」的躍進正在加速。

Capgemini 的研究與此觀點不謀而合。該研究發現，儘管對代理式人工智慧的信心各異，但在技術處理例行但重要的 IT 功能時，早期的實作已顯示出價值。

價值正在出現

Hardy 表示，目前最成熟的使用案例是 IT 作業。"他說：「自動資料分類、主動儲存優化和合規報告每天都能為團隊節省寶貴的時間，而預測維護和即時網路安全措施則能縮短停機時間並減少風險。

其優點不僅限於效率。這些功能可讓系統在問題變得嚴重之前偵測到問題、智慧地分配資源，並更快地控制安全漏洞。"Hardy 補充：「早期採用者已經開始使用代理人工智慧 (Agentic AI) 在潛在問題升級前加以解決，以提升混合環境的可靠性與效能。

就目前而言，IT 仍是最實際的切入點：其部署可帶來可衡量的成果，並在企業如何控制成本與風險方面發揮核心作用，這顯示了代理式人工智能在營運方面的重要性。

東南亞的起點

Hardy 表示，對於東南亞的組織而言，首要任務是資料就緒。"他強調：「Agentic AI 只有在組織的資料得到正確分類、安全保護和管理時，才能發揮價值。

基礎架構也同樣重要。Agentic AI 取決於支援多 Agent 協調、持久記憶體和動態資源分配的系統。沒有這個基礎，採用上仍會受到限制。

許多企業可能會偏好從 IT 作業開始，因為代理人工智慧可以防止中斷並提昇效能，然後再擴展至更廣泛的業務功能。

重塑核心工作流程

Hardy 預期人工智能將重新定義 IT、供應鏈管理和客戶服務的工作流程。"在 IT 運作方面，它可以預測容量需求、重新平衡工作負載，並即時重新分配資源。它還可以自動進行預測性維護，在硬體問題中斷運作之前就加以阻止，」他說。

網路安全是另一個前景看好的領域。"Hardy 指出：「在這個領域，代理人工智能可以在幾秒鐘內發現異常、隔離受攻擊的系統，並啟動安全備份，縮短回應時間並將傷害降到最低。

Hardy 指出：「這些功能並不僅限於實驗測試。早期部署已經顯示出代理人工智能如何加強混合 IT 設定的可靠性與彈性。

技能與領導力

採用人工智慧也需要新的人類技能。"Hardy 表示：「人類的角色將從實際執行轉變為監督與協調。領導者需要定義界限並監控自主系統，使其符合道德與作業準則。

對於管理者而言，這意味著他們需要花更少的時間在行政職務上，而將更多的精力放在指導、創新和策略上。人力資源團隊需要培養治理專業知識，例如稽核準備，並設計新的架構，以順利整合人工智慧代理系統。

勞動力的影響不會一致。世界經濟論壇預測，到 2030 年，人工智能將在東南亞創造 1,100 萬個新工作機會，同時取代 900 萬個工作機會。婦女和 Z 世代可能會經歷最嚴重的破壞，超過 70% 的婦女和高達 76% 的年輕員工所擔任的職務容易受到 AI 自動化的影響。

這強調了快速再訓練的必要性。重大的投資已在進行中 - 微軟已承諾在印尼投資 17 億美元，並在馬來西亞及更廣泛的區域推出訓練計畫。Hardy 強調，技能建構工作必須具有包容性、快速性和策略性。

未來展望

展望未來三年，Hardy 相信許多領導者會低估轉型的速度。"他表示：「最初的效益浪潮已在 IT 界顯現：代理式人工智能正在自動化資料分類、儲存最佳化、預測性維護和網路安全回應等功能，讓團隊無需執行更具策略性的任務。

然而，更大的驚喜可能出現在經濟和商業模式層面。IDC 預測，到 2027 年，人工智能和創造性人工智能將為東協六國的 GDP 帶來大約 1,200 億美元的貢獻。Hardy 認為其影響比大多數人預期的更廣泛、更快速。"他說：「這顯示影響將比許多領導者目前假設的更快速、更實在。

在印度尼西亞，超過 57% 的工作預計將受到 AI 的改變或影響。它將重塑業務結構、風險管理和價值創造。

平衡自主與監督

Capgemini 的研究結果和 Hardy 的觀察都指向一個共同的結論：代理式人工智能提供了巨大的潛力，但其對現實世界的影響取決於在自主性、信任和人為監督之間取得適當的平衡。

該技術可以幫助企業降低成本、提高可靠性，並開闢新的收入機會。但是，如果不刻意著重於治理、技術培訓和基礎設施的準備狀況，採用進度可能會停滯不前。

在東南亞，關鍵問題不在於代理式人工智慧是否會被採用，而是速度有多快，以及當機器在商業決策上負起更大責任時，企業是否能融合自主性與責任感。

另請參閱：超越加速度：代理式人工智能的興起

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