許多企業在導入 AI Agent 時，普遍期待流程加速、人力負擔下降，決策反應能變得更即時。然而在實際運作一段時間後，系統雖然上線，整體效率卻未必如預期改善。
最新的研究與產業觀察已經指出這樣的落差，《遠見》引用史丹佛大學與卡內基美隆大學的聯合研究顯示，在多樣化且需要情境判斷的工作流程中，當任務完全交由 AI 代理人執行時，整體效率並沒有顯著提升，部分情境下甚至因缺乏判斷脈絡而拖慢流程推進。這樣的研究結果，對許多已經導入 AI Agent 的企業與品牌而言並不陌生，統確實在運作，但流程並沒有因此變得更順暢。
來自麻省理工學院（MIT）的實地試驗進一步補充了這個現象。研究顯示，生產力的明顯提升出現在「人與 AI 協作」的情境中，而不是完全由 AI 單獨執行任務的模式。這些結果共同指向一個現實：效率的關鍵並不只存在於技術本身。
在實際的企業與品牌導入現場中，AI Agent 無法放大效率，往往與人與系統之間的分工、決策權與介入時機設計有關。當這層協作結構沒有被清楚定義，自動化只會放大既有流程的限制。以下 5 個盲點，正是企業在導入 AI Agent 時最容易忽略，也最容易影響成效的關鍵。
本文段落：
- 盲點一：流程與判斷條件尚未完成，就過早自動化
- 盲點二：流程穩定後，人逐漸退出判斷與理解
- 盲點三：流程運作後，判斷標準仍未被明確定義
- 盲點四：判斷責任沒有被明確承接
- 盲點五：將 AI Agent 視為一次性導入，而非需要長期經營的系統
- Agent 參與判斷，Human-in-the-Loop 承接結果
盲點一：流程與判斷條件尚未完成，就過早自動化
有些企業或品牌在導入 AI Agent 時，會先把現有流程交給系統執行，希望自動化能協助放大成效。不過在實務上，這些流程往往還停留在基本運作階段，一些關鍵的判斷條件與調整時機，其實還沒有被完整整理。
以廣告投放為例，團隊可能會設定讓 AI Agent 自動優化成效，但在交付之前，並沒有先明確界定幾件事情：這一組廣告應該讓系統觀察多久才開始調整？數據累積到什麼程度，才適合下判斷？成效起伏時，哪些屬於正常波動，哪些情況需要介入調整？如果這些界線沒有先被說清楚，系統就只能依照表面數據持續運作。
常見的情況是，廣告還在學習階段，預算就被提前放大或收斂；素材因短期表現較好而快速加碼，卻很快出現疲勞；或是受眾策略尚在探索，就被當成已經可以穩定投放的對象。原本需要人慢慢觀察與判斷的節奏，被系統以更高頻率執行，後續自然需要更多人工介入調整。
在這樣的狀態下，自動化是否能發揮效益，會高度取決於前期是否已經釐清判斷所需的時間、調整的時機，以及不同階段適合交由系統處理的範圍。當這些條件尚未明確時，自動化的成效通常較難維持在穩定狀態。
盲點二：流程穩定後，人逐漸退出判斷與理解
當 AI Agent 開始穩定運作後，流程表面上會呈現出一種順暢的狀態，系統按照既定規則執行，數據持續產出，也沒有立即需要處理的異常，隨著時間推進，團隊往往會將這樣的狀態視為流程已經成熟，可以長時間交由系統運作。
在實務上，這個階段常出現的變化是，人逐漸不再站在理解結果的位置上，只要系統沒有發出警示，流程就會持續執行，成效的檢視被簡化為定期查看報表。數字仍然存在，但對數字背後代表的原因、情境與變化，討論的頻率明顯降低。
以廣告投放或社群經營為例，AI Agent 可能持續優化某一類素材或受眾，整體表現也維持在可接受的範圍內。然而，這些成果是否仍符合當前的行銷目標、品牌節奏或市場狀況，未必會被定期重新檢視。當外在條件發生變化時，系統仍然沿用先前建立的判斷邏輯，調整的時機因此被延後。
在這樣的運作狀態下，流程本身仍然持續執行，但理解與校正的角色逐漸淡出。AI Agent 繼續完成被交付的任務，而原本負責解讀結果、調整方向的角色，沒有被明確保留下來，隨著時間拉長，系統產出的結果容易與實際目標產生偏移。
在導入 AI Agent 的過程中，流程是否能長期發揮效果，取決於是否持續有人負責理解結果、校正方向，並將情境變化反映回系統，當這個角色隨著流程穩定而自然消失，人機協作的效果也會逐步減弱。
盲點三：流程運作後，判斷標準仍未被明確定義
當 AI Agent 已經進入日常運作階段，流程本身通常可以穩定執行。系統依照既有設定持續運作，數據也規律產出，整體看起來沒有明顯異常，然而問題通常是在流程長時間運作後逐漸浮現。
在實務中，AI Agent 常依據少數指標持續優化行為，例如互動數、轉換率或點擊表現，這些數據能反映部分結果，但不足以支撐長期決策。哪些表現符合當前目標，哪些只是短期波動，哪些狀況需要調整方向，如果沒有被清楚定義，系統只能依照資料分布自行累積經驗。
隨著流程持續運作，這種模糊的判斷基準會逐漸影響結果。AI Agent 會反覆強化過去表現穩定的做法，而其他仍在探索階段的選項，則因缺乏評估依據而逐步減少，流程仍然持續產出成果，但策略方向開始收斂。
這樣的變化不容易在短時間內被察覺，當成效與原本的期待出現落差，團隊回頭檢視設定時，往往才發現流程啟動至今，「什麼狀況代表表現良好」、「什麼時候需要調整」一直沒有被明確說清楚，此時需要重新檢視的是整體判斷邏輯。
在 AI Agent 的長期運作中，判斷標準本身會直接影響系統行為，當這一層沒有被定義清楚，流程仍然可以運作，但結果會逐漸偏離原本希望支持的決策方向。
盲點四：判斷責任沒有被明確承接
許多研究與業界分析指出，AI 效能不會因為技術本身更強而自動提升，而是取決於人如何融入決策與監督流程，這類研究強調「人必須不只是可介入，而是需要被指派為持續監督與調整的責任者」。
參考資料：AI in the Loop: Humans Must Remain in Charge
參考資料：Who’s Accountable When AI Fails?
在企業導入 AI Agent 的實務中，判斷存在於人身上，卻沒有被清楚指派給特定角色。團隊能在會議中討論方向，也能在結果出現偏差時即時修正，但這些判斷很少被穩定轉換為系統設定或可重複使用的規則，調整停留在當下，系統本身並未累積經驗。
多篇研究與商業案例分析指出，AI 系統在長期運作中是否能持續產生價值，與判斷責任是否被明確承接密切相關。當判斷責任沒有被指定給具體角色（無論是職能角色或流程角色），AI 導入往往難以穩定擴展其效益。
《Harvard Business Review》與相關研究在回顧多起 AI 導入案例時也發現，專案成效下滑的原因，經常來自組織層面的流程與責任設計未同步調整，當 AI 被直接附加在既有流程之上，而非搭配清楚的責任分工與調整機制，判斷經驗便無法被系統性地累積，導入成效也因此停留在初期階段。
盲點五：將 AI Agent 視為一次性導入，而非需要長期經營的系統
McKinsey 的全球 AI 調查顯示，大多數企業仍停留在試點或初期部署階段，真正能將 AI 納入長期營運並持續擴展價值的企業比例仍然不高。報告指出，差異並不在於是否做過 AI 專案，而在於是否建立了讓 AI 持續調整、融入流程與治理架構的能力。
在實務現場，這種「停在專案完成」的導入方式，常表現為系統仍能正常執行任務，數據也持續產出，但判斷邏輯長時間沿用最初設定。當市場條件、策略方向或操作節奏改變時，調整多半只能靠人工即時處理，卻很少被系統性地整理回系統中。
當 AI Agent 被當成一次性導入項目，而不是需要長期經營的運作系統，前面提到的流程成熟度、人類參與、判斷標準與責任承接問題便會反覆出現。AI Agent 能否發揮長期價值，取決於組織是否願意把調整與學習，視為導入後仍持續進行的一部分。
Agent 參與判斷，Human-in-the-Loop 承接結果
回顧這五個盲點，可以清楚看到，AI Agent 成效受限的關鍵，集中在人機協作的設計方式。流程尚未成熟就進入自動化，系統穩定後人逐漸退出理解與判斷，判斷標準長時間沒有被明確定義，責任角色沒有清楚承接，以及導入完成後缺乏持續調整機制，這些情況經常出現在實際運作的過程中。
研究與產業實務的累積經驗顯示，AI Agent 的價值建立在長期運作與持續調整之上，當人類持續參與判斷邏輯的設計、修正與承接，系統才能隨著環境與策略變化逐步演進，這樣的運作方式，讓 AI Agent 成為穩定放大效率的工具。
Human-in-the-Loop 是一種面向長期運作的設計選擇，當企業將人機協作視為需要持續經營的關係，AI Agent 才能在流程中累積判斷能力，發揮真正的加速效果。
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