此篇文章探討了「自主人工智慧」（Agentic AI）在企業應用中的現狀與挑戰。自主人工智慧系統，與傳統的AI工具不同，不僅能協助執行任務，還能主動設定目標、行動並持續學習，這使得它具備更高的自主性。這項技術的魅力在於其能夠優化供應鏈、預測並解決客戶問題，甚至無需人工干預即可進行市場研究。然而，儘管企業對這些系統充滿期待，實際的效果卻未能完全達到預期，投資回報率（ROI）並不理想。
作者指出，很多企業在部署Agentic AI後，發現技術承諾與實際效果之間存在巨大差距。這些系統雖然強大，但往往無法有效應對企業即時數據的不可預測性，並且需要高額的維護成本。代理型AI系統的運行通常很複雜，企業可能解決了錯誤的問題，或因為技術過於昂貴與複雜而未能實現預期效益。
文章進一步分析了Agentic AI的成本問題，特別是企業在初期可能會得到免費的雲端積分，但這些積分往往隱藏了大規模運行AI系統後的真實成本。隨著使用期限過後，企業會面臨GPU、儲存、API呼叫等成本的急劇上升，而這些大多數企業在試點階段無法預見。此外，這些系統還需要大量高技能的人才，如資料科學家、AI倫理學家、工程師等，這對於許多中小型企業來說是一筆昂貴的開銷。
在資料基礎問題上，文章指出，Agentic AI的效能取決於資料的質量和一致性。然而，許多企業仍然面臨資料孤島和過時系統的問題，這會影響AI系統的準確性和決策質量。這些系統若基於錯誤或不完整的資料運作，會引發更大風險，如錯誤的付款批准、錯誤的產品發送等，這些都會對企業造成損害。
文章還探討了組織準備與基礎設施的挑戰，認為變革管理和員工對AI系統的接受度是部署成功的關鍵。然而，許多企業在推行AI時忽略了對員工的培訓與跨職能協作，這也導致了低效的採用過程和系統的失敗。
進一步提出了幾個策略來幫助企業成功部署Agentic AI。首先，企業應該從小範圍的用例開始，集中於能夠明確衡量效益的領域，如動態定價、供應鏈路由或詐欺檢測。其次，採取人機協作的模式（HITL），在保障監控的情況下利用AI代理來協助決策，從而增強效率和準確性。最後，企業應該設立明確且可衡量的KPI來評估AI系統的效能，這樣才能為未來的投資決策提供依據。
總結來說，本文強調，雖然Agentic AI擁有顯著的潛力，但企業在投入資源之前必須正視其實際挑戰與成本。那些能夠從小範圍應用開始，並為技術部署做好充分準備的企業，將能夠最大化Agentic AI的價值。成功並非一蹴而就，而是需要企業謹慎規劃並以策略性的方法逐步推進。
