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AI的「蜜月期」已經結束
那些能寫詩、畫圖、總結會議記錄的AI工具，雖然提升了個體效率，但尚未在企業損益表（Profit & Loss）上展現出結構性的價值。站在展望2026年的門檻前，我們正面臨一個關鍵的轉折點：我們必須從實驗轉向嚴肅的「價值變現」。
作為企業領導者，我們需要重新校準2026年的AI戰略。這不僅僅是技術升級，更是管理思維的重塑。未來的勝負，將取決於我們如何理解並駕馭三個關鍵轉折點：從GenAI到Agentic AI的轉變、供應鏈的重組，以及雙軌制的績效衡量。
GenAI試點邁向Agentic AI（代理人AI）：——重新定義投資回報
過去兩年，你可能讓員工試著用ChatGPT寫寫文案、翻譯信件。這很好，但這只是「輔助」。你現在最頭痛的是：業務助理離職了找不到人、報價單沒人打、客戶在Line上問問題沒人回。2026年，我們必須將預算撥在Agentic AI（代理人AI）。
Agentic AI與GenAI的核心區別在於「行動力」。如果說GenAI是幫你寫了一封完美的催款信，那麼Agentic AI則是能自主監控應收帳款、判斷逾期天數、生成信件、發送郵件，並在ERP系統中更新狀態，甚至在權限範圍內與客戶的採購系統進行初步協商。
在2026年的規劃中，我們不應再為單純的「內容生成」付費。我們的投資重點必須轉向能串接API、能執行複雜工作流的AI代理人。我們要問的不是「AI能做什麼？」，而是「AI能自主完成什麼？」
重新思考供應商策略：追求「高CP值」與「資料安全」
以前習慣花大錢找SI（系統整合商）寫一套軟體，用個十年不換。但在AI時代，這種「買斷」思維會讓你第一年就落伍。2026年中小企業可以採行「小而美」的訂閱制組合，嚴守數據邊界。台灣中小企業沒必要去訓練自己的大模型，那是燒錢，資訊也難以收集完整，不如直接訂閱成熟的雲端服務（如Microsoft Copilot、ChatGPT Enterprise或台灣在地針對Line開發的AI客服模組）。將風險管理的重點放在地端與雲端分離。一般的行銷文案、翻譯丟給公有雲（Open AI/ Google）；但獨家配方、核心成本結構、客戶名單，必須留在公司內部的私有環境或受控的地端小模型中。老闆要親自劃下這條紅線。
這對領導力提出了新挑戰：非計劃週期中的重新排序（Reprioritization）。傳統的年度預算制度能否應付快速的創新？當一個新的模型在一夜之間將推論成本降低50%，或者某個地緣政治事件切斷了特定算力供應時，我們不能等到下一季的檢討會才反應，這是保持策略的敏捷需求與決策韌性。
此外，新的年度預算中，設立小金額的「適應性緩衝資金（Adaptive Buffer）」。這筆資金不綁定具體專案，而是授權給負責創新的主管，用於應對突發的技術改變或風險。這不是亂花錢，這是為了在不確定性中保持決策的敏捷性，AI進步太快，建議有用就推廣，沒用就砍掉，不要戀棧。這能大幅增加達成價值目標的可能性。
雙軌數位業務效益與平衡
為了務實衡量AI帶來的價值，建議中小企業採行「效率優化」與「商業轉型」雙軌並進的評估模式，並嚴守自動化的「平衡點」，以確保科技與人性的最佳比例。
軌道一：營運效率優化（Cost Optimization）
目標是釋放人力，讓員工專注於高價值的客戶維護與協商。核心指標為「數位管道自動攔截與解決率」。目前基準僅約仍低於預期[1]，多停留在簡單自動回覆；到2026年，企業應將目標提升2-3倍，透過AI串接ERP，建立24小時即時回應機制，避免因時差或非上班時間導致的訂單流失。然而，領導者需自訂一個平衡點：針對高貢獻度的VIP客戶，應保留「人際接觸」的溫度。過度自動化可能導致關鍵客戶產生疏離感，影響長期信任關係。
軌道二：商業模式轉型（Revenue Transformation）
AI的規模化能力能激發長尾市場。指標是「AI輔助報價之成交轉換率」（源於 B2B 產業報價高度依賴業務內隱經驗，尚未標準化之現況），目前多數企業仍為0%，意即仍在轉型的起點[2]，完全依賴業務經驗。
展望2026年，若由AI處理小額、規格標準化的「雞肋」訂單，累積規模效益，這將能激發廣大的長尾客戶群，依據即時成本結構進行自動報價與接單。但若涉及客製化或複雜談判的訂單，仍需人類專家介入。目前的AI仍缺乏處理非結構化商業情境的彈性，避免因演算法僵化而錯失戰略合作。
預算配置與行動藍圖：以最小成本啟動AI轉型
對於中小企業領導者而言，面對2026年的AI浪潮，心態的轉變至關重要。AI不應被視為威脅員工的替代品，而應被視為「高效率、可擴充的數位勞動力」，其目的是提升既有團隊的人均產值與薪資結構，從根本解決人才短缺困境。
在推動AI導入的過程中，企業必須先從資源配置著手，建立清晰的投資藍圖。建議的預算分配為：40%用於軟體訂閱，選擇成熟且易用的生產力工具，確保系統穩定並能快速上手；30%投資於賦能培訓，讓員工掌握數位技能，確保工具真正落地而非淪為閒置資產；30%投入資訊安全，強化數據治理，避免營業秘密在數位化過程中遭受外洩風險。
在行動層面，企業的下一步應是責成核心幹部進行流程盤點，鎖定三大特徵：耗時最長、重複性最高、且低產值。例如發票核銷、重複性客戶問答、外文郵件處理等，皆是適合AI導入的試點場域。透過這樣的策略，企業能以最小成本啟動轉型動能，快速驗證AI的價值，並逐步擴展至更高階的業務場景。
資料來源：先行智庫
參考資料：McKinsey (2024)《State of AI 2024》、Gartner《AI Trends 2025》、Deloitte《Tech Trends 2025》。
[1] 產業估算值。 係指一般中小企業採用傳統「規則式（Rule-based）」或關鍵字回覆機器人之平均案件攔截率（Containment Rate）。根據 Gartner 及客服產業相關研究顯示，未導入生成式 AI 之傳統機器人，其有效解決率通常受限於 20%-30% 之間，僅能處理制式問答，複雜需求仍需人工介入。
[2] B2B 產業數位基準。 相較於 B2C 電商已普及演算法動態定價，傳統 B2B 企業（製造、貿易）之報價流程具高度非結構化特徵，目前仍普遍依賴業務人員之知識與經驗判斷，尚未建立可供 AI 學習之標準化定價模型，故 AI 介入率極低。
作者介紹｜白佩華老師
現任國際知名風險管理集團資深顧問，專司企業整體風險評估及整合解決方案、新興風險及政治前瞻顧問。
♦學歷與證書：
留美傳播學院雙碩士，並擁有英國劍橋大學Judge 商學院循環經濟及永續策略證書、哈佛商學院策略分析(包含破壞性策略、策略執行及永續策略)、領導與管理(management and leadership)以及Business in Society專業證書，美國華頓商學院ESG 重大因素分析證書，工研院TCFD, CDP, SBTi培訓證書，MIC產業分析師課程證書。ISO 14064 (主稽), ISO 14067, ISO 14068-1 (主稽) BS 8001, ISO／IEC42001 主稽。
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