當「AI員工」數量超過真人同事！意藍資訊楊立偉：善用AI Agent省時３０%，主管必學「人機協作」決策法
當企業內的「AI員工」數量超越真人，主管的角色該如何轉型？意藍資訊創辦人楊立偉於《管理ON AIR》分享，善用 AI Agent 進行工作盤點與數據品管，不僅能告別追逐技術的焦慮，更能省下近 30% 的重複性工作時間。本文帶你掌握「人機迴圈」決策心法，教你打造個人專屬的第一支 AI 智囊團！
當AI Agent逐漸取代重複性工作，主管的角色也悄悄改變。本次管理ON AIR邀訪意藍資訊創辦人楊立偉，他指出公司裡AI員工數量早已超越真人員工，工作型態、決策模式與管理定義都因此翻新。
面對AI迭代飛快帶來的焦慮，他提醒不必追逐工具，而要看懂AI能力邊界，把心力留給人機協作的環節。從時間管理、決策把關到打造個人第一支專屬AI Agent！
以下是天下學習研發長盧智芳（以下簡稱：盧）與意藍資訊創辦人楊立偉（下簡稱：楊），在《天下學習》Podcast《管理ON AIR》第50集、第51集的精采對談片段摘錄。
當AI agent加入，職場會有什麼改變？
盧：這個AI Agent（AI代理）時代，主管的角色與任務跟過去有什麼不一樣 ？我想先請問一下老師，在你們公司裡面，現在AI員工的數量大概有多少 ？真人員工大概有多少 ？
楊：我們公司真人員工大約一百到兩百位，但從去年開始，幾乎每個人都配有AI Agent當作個人助理，至少人手一個；比較擅長運用AI的主管，甚至會用兩個螢幕切成三格，一個人同時管理六個Agent。
盧：所以在老師的公司裡面，現在AI Agent的數量已經大幅超過真人員工了，對不對 ？
楊：是的，沒錯 。而且這是一定會發生的趨勢 。因為當你發現AI Agent做事情非常快速，在很多管理層面，包含分派工作與對它的預期都會改變 。以前派個工作，可能兩三天之後再問同事；現在可能半個小時之後，它就把事情做完，你馬上就要再去想下一個工作 。所以對於整個主管的挑戰，其實是非常大的。
盧：過去我們對主管工作內容的想像，可能是回不完的Email或開不完的會議，這些事佔了主管一天的大部分時間。如果現在員工是AI Agent，老師可以描述一下在這個時代下的主管，一天的工作會是什麼樣子嗎 ？
楊：最好的方法是先做工作盤點，記錄自己一天到底把最多時間花在哪裡。很多主管每天一早要收集Email、彙整同仁昨天的成果與今日計劃，做成晨會簡報，往往要花很久時間。而這類重複性的資料彙整，正是Agent最擅長的：它可以把Email裡的拜訪報告、今日目標全部整理好，大幅節省時間；開完會後最花時間的「想下一步」，也可以交由Agent先做初步整理。等於每個人都多了一位聰明的博士級助理與秘書，主管因此能更聚焦在思考管理與商業問題上，時間反而變多了。
盧：一般評估，主管原本的工作時間，會因為AI Agent的加入縮短多少？是否真的能到30%、甚至40%？
楊：資料整理與預備工作大約佔了主管40%的時間，如果全部交給Agent新同事，理論上就能多出40%。不過並不會憑空多出這麼多，因為主管還要多做一件事：檢查Agent的成果。
Agent也會出錯，就像真人一樣，不必苛求它百分之百正確，但主管最重要的任務，就是確認虛擬同仁做出來的成果品質好不好。整體估算下來，大概還要多留5%到10%時間做品質檢查，實際能省下的時間大約接近三成。
別焦慮追逐潮流，回歸管理本質
盧：AI迭代速度遠比過去的工具快得多，年輕工作者擔心被取代、年長管理者擔心跟不上被淘汰，這種焦慮是必要的嗎？
楊：這個趨勢一定會發生，我們必須先認識它、面對它、接受它，再選擇方向。就像發明汽車之後，不會有人選擇跟汽車比賽跑步，一定會讓開。那讓AI做它擅長的事。
不論你是剛接觸AI還是已經是主管，都不必焦慮慌張，重點是先保持開放的心胸，去了解Agent目前的能力邊界在哪裡；一旦掌握邊界，就知道哪些事不必跟AI較量，把自己移到邊界之外，把心力放在人類仍能與AI協作的部分。
盧：但我覺得這點不太容易，因AI現在迭代非常快，遠比過去的工具快得多 。有時一個工具三個月就退燒了，新工具又不斷出現 。我們要怎麼樣才不會流於一直追逐最新工具，而能用比較穩健的步伐在浪潮中前進呢 ？
楊：您講得沒錯，不要一直追工具和技術，因為迭代太快了。畢竟我們還是在企業組織裡，有很多工作流程，例如主管該思考的商業決策。想像AI要做決策，需要收集、處理哪些資訊？決策過程為何？中間必須有人參與，比如在重要的檢查點，請它整理出可選擇的方案交給你選擇。這就是現在講的「人機迴圈」（Human in the loop），過程中還是由人類握緊方向盤、控制方向。
重點其實就是回到企業的本質，而不是只從技術面著手。否則追了很多技術，對商業成果還是不滿意，就應該回過頭從流程方法思考。這也是為什麼現在都在談Agent，而不是單一工具，因為Agent能協助你理解並完成整個流程。
用AI打磨決策、把關數據品質
盧：想請教老師，您自己目前的工作中，有多少比例是交給AI處理的？
楊：我的工作中有很多屬於商業模式與決策思考，甚至是一些想法（idea）的試作。以前我可能會請同仁來做，現在都會請 AI 處理，讓我能實現從無到有、從想到做，至少先產出一個雛形 。
我甚至會跟 AI 互相探討與辯論，例如它會幫我收集最新的國內外業界發展、競爭者動態或客戶案例，當我提出計劃時，我會請它用最嚴格的角度反問我是否有思考疏漏。透過這樣互相問答以及打造服務或產品的雛形，對高階主管或經營管理者來說幫助非常大。
盧：有沒有什麼事情是大家意想不到，老師您卻是運用 AI 來進行管理的呢 ？
楊：我用AI來打造各式各樣的東西，其實也用來做「品質檢測」。我們公司內部做數據分析，客戶包含金融業與高科技業，數據精準度要求極高，一個字都不能錯。我們利用 AI 來檢查數據，但並非只下一句指令叫它檢查，而是將許多已知答案的測試題與考試題混合在真實資料中。
接著，請負責品質管理（品管）的 Agent 新同事進行檢查，統計正確率與不通過率，並分析錯誤成因、提出未來的品質改善計劃。這就像工業革命時期機器生產難免有瑕疵品，必須透過管理手段補足一樣，利用 Agent 做好品質把關。
破解AI順從盲點，打造你的第一支AI Agent！
盧：AI有時會過度給予情緒價值，或帶有我們不知道的偏見。在協助決策的過程中，該如何避免AI造成決策偏誤？
楊：指揮Agent時有兩個關鍵提示。
第一，要求它不能只憑預設的背景知識回答，因為訓練資料可能停留在過去，必須請它搜尋最新資料，並附上佐證與數據來源。
第二，請它主動扮演「反方」。因為模型為了安全考量，常被訓練得比較順從討好，這時就由我提出計劃，要求它根據最新的產業研究、市場趨勢與競爭者動態，反過來質疑與挑戰我的想法。透過正反雙方交互扮演，才能避免AI過度順從，確保討論始終建立在事實與資料之上。
盧：如果想開始打造屬於自己的第一支AI Agent，建議從什麼方向切入會比較容易？
楊：可以先從「工作盤點」切入，記錄自己每天的工作流程，找出最花時間、最固定重複、而且自己最不想做的那一段。
舉例來說，企業、學校或政府的計畫辦公室要處理經費核銷與單據請款，過去得人工審查各種格式的Email與單據，逐條比對交通費、差旅費上限，非常耗時。
現在AI可以跨格式讀取、理解內容、比對合規性並產出彙整表，這正是最適合先交給AI處理的任務。關鍵在於要開出好的題目，挑選自己真正重視的任務並跨出第一步 。
盧：面對這波AI新時代的考驗，如果只能給經理人一個最重要的建議，會是什麼？
楊：我想回到管理最重要的一個基本定義：「管理是假他人之手把事情做完。」現在這個「假他人之手」，不見得是真人，你必須接受有很多是Agent新同事。如果你能開始試著把工作交給Agent做，你就開始進入這個軌道了。
（本文節錄自天下學習Podcast【管理ON AIR Ep.50】別再自己做完所有事！管理者AI時代下存活心法 ft.楊立偉、【管理ON AIR Ep.51】別再把 AI 當助理！建立24H上工AI智囊團，讓決策快一倍 ft.楊立偉）
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