遵循「10／20／70」黃金法則：AI 成功關鍵僅 10% 在演算法，七成資源需重構流程
過去，人工智慧更像是企業內部的技術實驗，由資料科學家與工程團隊在局部場景中測試應用，資訊長或 IT 總監往往才是主要窗口。然而，這種「技術部門主導」的階段正在快速結束。
AI 決策權上移，CEO 成為第一責任人
波士頓顧問公司（BCG）近期針對 2,360 位執行長的調查顯示，至少有 50% 的受訪 CEO 表示，若人工智慧計畫失敗，可能直接影響其職位安全。
相較之下，認為自己已準備好領導大型 AI 專案的比例，CEO 為 39%，資訊長或技術長為 38%，其他技術高階主管則僅有 25%。這項落差清楚顯示，AI 的決策責任正在從技術管理層，上移至企業最高治理層。
在多數企業眼中，AI 已不再是一次性工具導入，而是會全面影響營運模式、資本配置與競爭力的核心技術。也因此，越來越多 CEO 開始親自投入 AI 學習。
調查指出，執行長們平均每週花費約八小時，強化自身對 AI 的理解與判斷能力，反映這場轉型已高度個人化。
AI 投資轉向代理化，企業開始布局自主運作系統
隨著治理層級提升，AI 投資也進入制度化階段。BCG 數據顯示，企業目前平均將約 1.7% 的年收入投入人工智慧相關專案，顯示 AI 已成為固定資本支出的一部分，而非短期試驗。
更值得注意的是投資結構的轉變。九成受訪 CEO 認為，AI 代理（Agentic AI）將在 2026 年前帶來可衡量的投資報酬率，今年企業超過 30% 的 AI 預算，已明確流向能夠自主執行任務的代理系統。這代表 AI 的角色，正從「輔助工具」轉為具備執行能力的系統成員。
在這個階段，企業不再只關心模型準確率，而是開始評估 AI 是否能獨立完成高頻、規則明確、低波動性的工作流程，同時為人類團隊提供即時支援，讓人力專注於更複雜、風險更高的決策與關係管理。
企業 AI 成敗關鍵：組織與流程重構優於技術投資
BCG 提出著名的「10／20／70 原則」，指出企業若想從 AI 中取得實質成效，僅需將 10% 的資源投入演算法本身，20% 投入技術與資料，剩下 70% 則必須用於人員與流程重構。然而，現實中，許多企業仍本末倒置。
隨著 AI 代理開始嵌入端到端流程，管理層面臨一系列關鍵抉擇。首先，是將 AI 視為集中式平台能力，還是分散於各業務單位的代理產品。集中式平台強調治理、一致性與跨部門協作，有助於代理重複使用與規模化；分散式代理則更貼近業務需求，能快速交付具體成果，但治理與整合難度也隨之提高。
其次，是「自建還是購買」的資本配置問題。顧問研究指出，採用供應商提供的預建代理平台，雖能加快導入速度，但若將授權與實施成本納入，每個用例的年成本可能高達 150 萬美元，約為內部平台典型年度運作成本的三倍。對於預期代理數量將持續擴張的企業而言，這已不只是技術選型，而是長期成本結構與彈性風險的抉擇。
這些決策的核心，不在於選擇哪一項技術，而在於是否能重新設計端到端流程。當流程被重新定義後，人工檢查與反覆確認的需求將顯著下降，審核不再是多次往返，而是成為最後一道確認機制，直接改變組織運作方式。
AI 對組織結構的長期影響
流程重構帶來的影響，將直接反映在組織結構上。BCG 預測，隨著代理型 AI 接管大量事務性與流程型工作，第一線員工與中階管理層人數都將明顯下降，管理幅度隨之重新調整。
未來的管理者，將帶領規模更小的團隊，專注於高價值任務，例如跨部門協調、策略判斷與高風險關係管理。這也意味著，企業對人才的期待正在改變：單一技術專長已不足以構成競爭力，能否與 AI 協作、運用 AI 放大自身判斷力，將成為核心能力。
這樣的轉變，也迫使企業同步投資再培訓與組織文化轉型，否則即便技術到位，實際成效仍可能受限。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：BCG、《Fortune》，圖片來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）