過去兩年，企業對 AI 的投資與採用速度明顯加快。IDC 指出，2025 年全球企業在 AI 的投入將達到約 3,070 億美元，並在 2028 年上看 6,320 億美元，顯示 AI 已從技術選項，成為企業中長期資本配置的主戰場。
同時，麥肯錫（McKinsey & Company）的調查也顯示，企業對生成式 AI 的「常態化使用」比例在 2024 年已翻倍，意味著管理層開始將 AI 視為驅動效率與成長的雙引擎，而非一次性的創新專案。
而《遠見雜誌》在〈從生成式 AI 到 Agentic AI，企業轉型再升級〉一文中指出，AI 正從單點應用邁向「智能代理」階段，企業開始重視資料治理、雲端架構與跨部門協作的整合能力，文中也提到，Gartner 也預測到了 2028 年，約有 15% 的企業決策將由具自主判斷能力的 Agent 完成。
這樣的變化，讓企業開始重新思考「AI 應該扮演什麼角色」。過去，AI 多被應用在分析或自動化，而如今更進一步走向 AI Agent：它不只是協助執行任務，更能根據資料進行判斷、決策與行動，逐漸成為企業內部的「數位員工」。
以下 3 個實用做法，整理自實際導入觀察，說明企業如何讓 AI Agent 不只「能做事」，更能「做得好、做得穩」。
本文段落：
- 做法一：從小任務開始，逐步累積 AI Agent 的成功經驗
- 做法二：讓資料能被 Agent 使用，建立「感知與行動能力」
- 做法三：建立治理機制，讓 AI Agent 成為長期的營運夥伴
- AI Agent 是未來的營運肌肉
做法一：從小任務開始，逐步累積 AI Agent 的成功經驗
導入 AI Agent 不需要一步到位，更穩健的方式，是先從範圍明確、可量化的小任務開始，讓團隊能在可控的環境下觀察成效。
以行銷團隊為例，AI Agent 可以先協助產出文案草稿、生成圖片素材或彙整/分析廣告數據；客服或產品團隊則可讓 Agent 定時整理產品頁、社群等留言，並生成回覆建議，讓人員專注於更高價值的溝通。這些任務雖然規模不大，但成果明確、風險低，是建立內部信任與使用習慣的重要起點。
觀察成功導入的品牌，普遍都有一個共通點：從小開始、快試快修。當團隊逐漸理解 AI Agent 的邏輯與邊界後，才能放心將它應用到更高複雜度的決策任務，讓人與 AI 建立協作默契的過程。
做法二：讓資料能被 Agent 使用，建立「感知與行動能力」
要讓 AI Agent 真正協助決策與執行，前提是它能「看見」並「運用」資料。這時，CDP（Customer Data Platform） 扮演的角色就特別重要。
資料層：先把企業資料「讓 Agent 看得懂」
AI Agent 的判斷力，取決於資料的完整性，若企業的資料仍分散在網站、POS、社群或 CRM 中，Agent 就難以全面理解客戶行為。
這也與《遠見》報導的觀點呼應：AI 從生成式走向 Agentic 階段，「資料治理與雲端架構整合」是落地的前提，企業若能在這一層打好基礎，後續不論導入哪一型 AI，都能更快看到效益。
CDP 能將這些斷點資料整合成一致的客戶輪廓，讓 Agent 有能力「讀懂人」，而不是只根據片段訊息行動。當 Agent 能直接從 CDP 中取得最新的廣告數據、購買紀錄或互動歷程，它就能主動辨識商機、預測流失、甚至依據客戶行為自動觸發行銷動作，它就從被動工具，變成主動參與的營運夥伴。
功能層：接口可用，Agent 才能落地執行
除了資料可讀，系統可調用也很關鍵。AI Agent 需要能操作企業內部的 CRM、ERP、或電商後台。當它能透過 API 呼叫系統，就能做到更多具體行動：發送通知、生成報表，或根據即時數據調整、推播活動內容。
在這樣的架構下，CDP 不只是資料的整合平台，更成為 Agent 的「感官中樞」；而各業務系統則是它的「手腳」。兩者串起來，才真正構成 AI Agent 的完整能力圈：能理解、能決策、也能執行。
做法三：建立治理機制，讓 AI Agent 成為長期的營運夥伴
AI Agent 的導入並非短期專案，而是長期營運的一部分，要讓它穩定運作，治理與擴展設計 就顯得特別重要。
權限設計與透明運作
導入 AI Agent 後，建立清楚的使用權限與責任界線，是推動 AI 落地的關鍵之一。
在實際應用中，不同團隊成員對 Agent 的操作需求與熟悉度各不相同。例如：誰能建立任務、誰能執行、誰能檢視結果或編輯指令，這樣能確保 Agent 的使用被納入日常流程管理中，避免資訊錯用或操作重疊。
以 Instag 為例，平台可讓管理者為團隊成員設定不同的 Agent 使用權限，讓團隊在導入 AI 的同時，也能維持清楚的工作分工與審核流程。
跨部門協作與角色分工
AI Agent 並非取代人，而是延伸人的工作能力。從實務經驗來看，行銷、客服、營運等部門若能共同定義任務與資料範圍，Agent 的表現會更穩定。如《遠見》文中提到的企業案例，也都強調「跨部門共創」與「內外部合作夥伴關係」是推動 AI 成效的核心。
從單一場景擴展為生態
AI Agent 的導入會經歷三個階段：
- 點狀應用：先導入一個明確任務，例如廣告投放、報表或行銷文案。
- 線性串接：將上下游流程整合，形成跨部門的自動化鏈。
- 生態運作：讓多個 Agent 協作，形成「自主決策與回饋」的閉環。
AI Agent 是未來的營運肌肉
在多數企業裡，數位轉型的難點在於讓新技術與日常營運融合以及人員。而 AI Agent 的出現，讓這個目標開始變得具體。
從小任務起步，逐步建立資料與系統基礎，再發展出清楚的協作與治理機制，這 3 個步驟會成為企業邁向智慧營運的重要基石。當團隊能夠理解 Agent 的角色與邏輯，就能用更流暢的方式，把它納入日常運作。
工具會被汰換，模型也會更新，但那套 「流程感知 → 決策 → 執行 → 回饋」 的運作節奏，若能在組織內長成習慣，就能隨市場變化快速調整方向。AI Agent 的價值，就在於幫企業把這個節奏運轉起來。
它協助團隊減少資訊落差、縮短決策時間，讓組織能在變動的環境裡維持穩定的前進速度。當這種能力逐漸內化為日常的一部分，轉型就不再是一個階段性的計畫，而是一種自然持續的營運狀態。
👉 立即預約了解 Instag AI Agent 更多應用場景！歡迎與我們聯繫，一起探索更多可能性！點我預約了解