AI 代理走入企業流程之前，組織真正該擔心的隱形風險是什麼？
新一代 AI 代理已能代表組織做出判斷、觸發行動，甚至直接存取系統與資料。對企業而言，這不只是效率工具的升級，而是一場牽動治理、安全與組織結構的深層轉變。
問題在於，多數企業準備的速度，明顯落後於技術演進。當 AI 代理開始被視為「數位員工」，能夠自動完成任務時，許多原本被忽略的結構性風險與錯誤，也正同步被放大。
從聊天機器人到可行動代理，企業常誤判風險等級
第一個普遍存在的誤判，是將 AI 代理視為聊天機器人的進階版。表面上，兩者同樣建立在大型語言模型之上，能以自然語言互動；但實質差異在於，AI 代理不只回應資訊，而是具備規劃與執行能力，能夠連接第三方服務、調用 API，完成多步驟任務。
這個差異一旦被忽略，風險等級就會被嚴重低估。聊天機器人頂多回錯資訊，但一個被賦予行動權限的代理，可能直接發起交易、修改紀錄，甚至干預整個流程。不少企業在尚未定義清楚代理角色、權限與審批流程前，就讓其介入客服退款、採購、帳務或內部系統操作，結果導致過度部署、應用失控。
正因如此，越來越多企業開始回頭檢視自身的人工智慧政策是否涵蓋「可行動代理」這種新型系統，並嘗試在身分與存取管理（IAM）中，為代理定義清楚的角色、權限邊界與核准機制，而非沿用過去針對模型或工具的管理邏輯。
過度自動化與錯置信任，是最先發生的失誤
第二個錯誤，來自對完全自主的過度期待。研究顯示，目前由人類與 AI 代理組成的人機混合團隊，在準確性與穩定性上，仍明顯優於全自動代理系統。然而在實務中，不少企業為了追求效率，急於讓代理「全權負責」，反而忽略其決策品質仍高度仰賴人類校正。
當 AI 代理缺乏人工監督與回饋機制，其底層模型的幻覺問題與推理偏誤，往往會在自動化流程中被快速放大。錯誤不僅無法即時被發現，還可能透過流程串接形成連鎖反應。這也是為什麼，愈來愈多組織在風險管理框架中，開始單獨標示「代理型 AI」的風險類別。
若缺乏對每一個代理用例的風險可視性，AI 代理反而會成為組織內部最難被理解、也最難被控管的黑盒子。
資料與安全基礎不足，會讓代理變成風險放大器
第三個關鍵誤區，在於資料與安全準備的落差。市場分析指出，未來數年內，將有大量企業 AI 專案因資料不具備「代理可用性」而中止。多數企業的資料仍高度分散於不同系統，缺乏一致結構與可被機器理解的索引方式，使 AI 代理即便具備推理能力，也難以建立可靠的工作流程。
更棘手的是安全風險。與僅處理資訊的 AI 應用不同，AI 代理往往具備系統存取權，能以「虛擬員工」身分行事。一旦遭到提示注入、權限濫用或憑證外洩，影響範圍將遠超傳統 AI。這也迫使企業重新檢視零信任原則是否真正落實到代理身上，包括輸入與輸出防護、第三方代理與內部資源的互動限制，以及行為稽核與異常偵測機制。
在監管層面，隨著 GDPR、產業別法規與各國 AI 專法逐步成形，完全自動化決策的合法性與可解釋性，也正成為企業必須提前面對的問題。許多組織選擇採取保守策略，預設人工監督、資料保護與公平性將成為基本要求，以避免未來付出高昂的合規調整成本。
忽視人力與文化衝擊，會削弱組織長期承受力
除了技術與治理，最後一個經常被低估的錯誤，是忽視 AI 代理對人力與組織文化的衝擊。AI 代理帶來的並非單純的效率提升，而是工作責任與決策權的重新分配。當企業未清楚說明代理將負責哪些任務、人類角色如何轉變，員工的不安與抗拒便會迅速累積。
調查顯示，對被 AI 取代的焦慮，已開始影響員工對企業決策的信任程度。若企業在推動代理時缺乏溝通與轉型設計，即使技術部署成功，也可能因文化摩擦而削弱整體成效。
這也是為什麼，愈來愈多組織在代理試點階段，開始同步盤點內部是否具備 AI 安全、威脅建模與治理能力，並補齊相關技能落差，而非只投資技術本身。
AI 代理的關鍵不在模型，而在治理能力
綜合來看，企業在導入 AI 代理時最致命的風險，並不來自模型選型或技術成熟度，而是過早放權、過度自動化，以及治理、資料與人力準備的缺位。
AI 代理真正考驗的，從來不是「能不能做」，而是組織是否具備在錯誤發生時承受後果、即時修正的制度韌性。當企業將代理視為即插即用的效率工具，而非需要全生命週期管理的基礎設施時，生產力往往還未被放大，風險就已先行累積。
對決策者而言，關鍵問題已轉變為：在什麼條件下，權限才適合交給 AI。在價值釋放之前，先補齊治理架構、資料品質與人力準備，AI 代理才可能成為組織的長期助力。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：McKinsey、《Forbes》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）