近日在上海舉行的2026世界人工智能大會上，焦點轉向智能體，全球治理與產業落地再度成為熱點議題。其中螞蟻數科在會上發布「商業智能體超級工廠」，預設了近200個專屬不同職位的數碼專家範本，描繪出「管理層設定目標、多個智能體協同執行」的未來藍圖。對於本港企業而言，真正的賽道在於誰能率先把AI變成可持續的生產力。Gartner預測至2028年，全球財富500強企業平均每家可能部署超過15萬個智能體AI，但僅有約13%的機構認爲自身已準備足夠的智能體治理能力。那麼，企業組織是否已準備好迎接下一浪的革新？生成式AI改變了我們的工作方式，提升了營運效率；然而，當企業仍在消化這一輪變化時，下一波更大的衝擊已悄然而至。AI將從簡單的對話，進化至自主採取行動的智能體AI (Agentic AI)。那麼，當AI開始替組織辦事時，企業又應該先重建什麼呢？

首先，我們必須釐清什麼是智能體AI (Agentic AI)。它是一種建基於大型語言模型的AI系統，對特定任務具有一定程度的自主性，能夠制訂步驟、調用工具並持續推進，直至完成任務。智能體真正的價值在於融入業務流程、縮短工作週期和提升營運效率。經濟合作暨發展組織（OECD）於2026年發布的專題報告指出，智能體AI(Agentic AI)通常是指由多個相互協調的AI代理（Agents）組成，能分解任務並協作，在較長時間內自主追求複雜目標，且僅需有限人為監督的系統。它與早期的生成式人工智能最大區別在於是否具備目標導向的行動能力，由單純的回答問題轉向推進並完成任務。其商業潛力巨大，智能體能顯著加快任務完成速度及改善營運效率，讓員工把時間留給策略判斷與維護客戶關係。然而，這些潛力能否兌現，取決於組織是否懂得駕馭智能體，並將其視為「數碼同事」，這正是下一波組織變革的核心挑戰。

總括而言，企業要有效運用智能體，至少須具備以下三項條件。第一，高質量的數據。麥肯錫在2025年指出，許多企業存在數據可及性與質量缺口，當中既包括結構化數據，也包括非結構化資料，而後者在大部分組織內仍缺乏妥善治理。對企業而言，若客戶的主數據混亂、文件過時、權限標籤不清，智能體只會更快產出錯誤結果。因此，哪些敏感資料可以進入智能體的上下文，以及知識庫由誰更新，均須明確寫入規則之中。第二，具備高技術水平的監督與導航團隊。德勤在2026年一份報告指出，表現較佳的組織會重新設計工作流程，當AI負責執行端到端流程時，人員則集中處理判斷、例外情況及策略監督。與此同時，AI營運經理、人機互動專家及品質管家等新角色亦將出現。企業除了培養人機協作能力，也要透過治理框架釐清智能體的自主程度、決策邊界、行為監控及審計機制，以避免系統失控。第三，強大且受控的工具鏈。德勤指出，企業正在建構模組化、雲端原生的平台，以安全地連接、治理和整合各類數據，從而促進快速實驗與無縫擴展，這些平台需要將私隱、數據主權與安全要求納入設計，同時執行質量、互操作性與數據世系等企業標準。企業建立技術架構時，必須確保智能體只能在既定權限及合規邊界內完成任務。工具、數據與監管，缺一不可。以軟件開發為例，開發人員一天要讀新程式碼、編寫文件、補測試、做快速原型。智能體能大幅壓縮這些環節所需的時間，讓團隊更快試錯及迭代更新。然而，加速並不等於無人負責，質量安全標準仍須由人把關。其他知識型崗位亦然，客服智能體可處理常規工單，但投訴升級與退款規則要由人工把控；財務智能體可對賬草稿，但過賬權限要分離；人事智能體可篩選履歷要點，但錄用決策需防範歧視，並且具備可解釋性。智能體適合承擔重複與多步驟的執行工作，人則守住判斷與問責的底線。

在此基礎上，企業組織還須建立員工的信任，否則再強的能力也難以規模化採用。員工需要清楚知道AI按照甚麼倫理框架運作，在甚麼條件下可以介入決策，以及由誰承擔最終責任。他們也要有信心系統具備包容性，不會複製或放大歧視與偏見。企業同時亦要有數據主權意識，確保輸入系統的資料留在正確位置，不會失控流轉。合規、客戶信任與品牌聲譽，往往繫於數據落在哪裏、誰能調用，以及整個過程能否追溯。因此，企業評估智能體AI (Agentic AI) 平台時，安全與治理亦常被列為首要考量。正如2026世界人工智能大會所強調，企業需要可信的智能體，而真正的價值不止於個人提效，同時更在於推動整個組織進化。

對本港企業而言，下一波組織變革的關鍵挑戰在於：當智能體AI進入核心流程，企業是否已經準備就緒？智能體AI技術浪潮已經掀起，但組織變革仍在半途。既然這場組織變革已經開始，企業該思考的，是選擇被浪潮推着走，還是主動迎向改變。

參考資料：

．Deloitte (2026). The State of AI in the Enterprise. Retrieved from: https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/content/state-of-ai-in-the-enterprise.html Gartner (2026, April).

．Gartner Identifies Six Steps to Manage AI Agent Sprawl. https://www.gartner.com/

．OECD (2026). The agentic AI landscape and its conceptual foundations. https://doi.org/10.1787/396cf758-en

．McKinsey (2025, June). Seizing the agentic AI advantage. Retrieved from: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage

．新浪財經(2026年7月19日)。直擊WAIC丨蚂蚁集團CEO韓歆毅：企業需要聰明的智能體，更需要可信的智能體。https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2026-07-19/doc-iniiimti0274523.shtml

作者：

嶺南大學教學創新中心總監林敬新教授

嶺南大學教學創新中心高級研究員黎文暉