從 2025 年初到現在 2026 年，「AI Agent」成為企業數位轉型討論中出現頻率極高的關鍵字，從技術論壇、研討會到 SaaS 產品定位，Agentic AI 被視為生成式 AI 下一階段的重要發展方向。企業普遍認同，AI 的價值不該停留在回應與生成此類的單點式工具，更期盼能進入任務層級，實際參與工作，完成端到端的流程。
而從實務觀察來看，多數企業有的正在嘗試導入，也有的已經完成測試階段。Demo 可以順利跑完，PoC 也能在限定場景中產生結果，但專案可能依舊停在這裡，沒有進一步成為日常流程的一部分。
系統存在，團隊卻很少真的依賴它工作。
這種停滯狀態，並非單一產業現象，而是目前 AI Agent 導入的普遍情況。
本文段落：
- 問題一：工作本身沒有被整理成可被執行的結構
- 問題二：資料存在，但沒有形成可行動的狀態
- 問題三：最需要 AI Agent 的團隊，往往沒有餘裕完成導入
- 讓 AI Agent 能夠被用起來的 3 個調整方向
問題一：工作本身沒有被整理成可被執行的結構
AI Agent 的核心能力建立在一個前提之上：工作要可以被定義成系統可以理解的形式或流程。
多數企業的實際工作流程，並非缺乏邏輯，而是過度依賴「個人經驗」與「即時判斷」。例如：行銷團隊在判斷是否跟進名單、是否調整廣告設定、是否推送內容時，過去都是綜合多個訊號後做出決定。這些判斷很少被完整寫下來，更少被轉換成條件與狀態。
當 AI Agent 被引入時，這些隱性決策會立刻成為瓶頸，系統無法「猜測」組織慣用的判斷方式，只能依賴已定義的結構運作。若流程本身沒有被拆解，Agent 只能執行零散動作，無法參與完整任務。
這也是為什麼許多團隊在 Demo 階段覺得效果顯著，實際上線後卻很快停用。展示環境中的流程往往被簡化，實際工作中的判斷則更加複雜。
問題二：資料存在，但沒有形成可行動的狀態
企業內部並不缺資料、不缺數據，CRM、廣告平台、官網分析工具、表單系統都能產出大量資訊，問題在於，這些資料多半以事件或欄位形式存在，缺乏一致的受眾視角。
AI Agent 在判斷是否行動時，需要的是狀態，而不是單一紀錄。例如：某位使用者是否已完成關鍵行為、目前是否適合接觸、是否仍屬於高潛力對象，這些狀態需要由多個資料來源共同推導，而非單點判斷。
當資料分散在不同系統中，Agent 的行動邏輯會被迫簡化，只能依固定條件執行，這類運作方式在短期內可以接受，但無法支撐長期任務，也無法隨環境變化調整策略。
這也是第一方數據與 CDP 在 AI Agent 架構中逐漸被重視的原因，CDP 的價值並不在於資料量，而在於是否能讓系統以「人」為核心理解行為脈絡，並隨時間更新狀態。
問題三：最需要 AI Agent 的團隊，往往沒有餘裕完成導入
實務上，觀察許多評估 AI Agent 的團隊，經常也正是人力精簡、工作負載高度集中的團隊，這類團隊的成員同時負責多項任務，工作節奏以即時回應為主，缺乏連續整理與嘗試的空間。
AI Agent 在導入初期，仍需要一定程度的理解、設定與調整，即使系統目標是減少人力負擔，導入過程本身仍會佔用注意力與時間，對於已經處於滿載狀態的團隊而言，這段過渡期往往難以承擔。
因此，導入停滯並非來自對工具價值的懷疑，而是現實條件無法支撐學習與摸索，系統的長期效益被短期壓力抵消，專案自然停留在評估階段，無法真正進入日常使用。
讓 AI Agent 能夠被用起來的 3 個調整方向
從明確任務切入，建立可持續的使用起點
導入初期，聚焦單一任務有助於降低整理與嘗試成本，這類任務通常具備固定資料來源、清楚的輸出形式，以及可被追蹤的完成條件，系統在範圍有限的情境中較容易穩定運作，團隊也能在不影響主要工作的情況下觀察實際成效。
當任務邊界清楚，系統行為較容易被理解，使用結果也較容易被討論與回顧，這類使用經驗有助於建立基本信任，後續才具備擴展到其他工作場景的基礎，若一開始即涵蓋完整流程，未定義的判斷節點會迅速累積，導入風險隨之提高。
讓系統先承接實際工作，降低導入初期的時間壓力
在人力精簡的團隊中，成員的時間高度分散，工作節奏以即時、人力判斷為主的話，在導入新系統時，若需要額外撥出時間進行學習與設定，現有工作負擔會立刻增加，導入行為因此延後。
較可行的導入方式，是讓系統先承接重複性高、輸入與輸出明確的工作項目，當這些工作能被穩定處理，團隊會實際感受到時間被釋放，並在壓力較低的狀態下理解系統運作方式，導入過程轉為工作量重新分配，而非新增任務。
這樣的順序有助於降低心理阻力，也讓後續調整建立在實際使用經驗之上，系統先產生可感知的貢獻，團隊才有餘裕投入理解與優化。
將系統產出放入既有工作節奏與回顧機制
AI Agent 能否持續被使用，與其產出是否進入日常工作節奏高度相關，當系統結果未被納入例行檢核、成效回顧或決策討論，使用行為會逐漸減少，即使系統本身持續運作。
導入過程中，需要為系統產出安排固定的檢視節點，使其成為團隊判斷的一部分，當結果持續被看見、被討論、被引用，系統會逐步融入工作流程，使用深度也隨之提升。
這類調整通常不涉及技術修改，卻能明顯影響實際使用情況。當系統產出進入既有節奏，導入行為會自然轉化為日常運作的一部分。
👉 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