化AI成變革性商業價值 真正轉型
PwC發布2026年AI商業預測（2026 AI Business Predictions），揭示未來一年6大商業發展趨勢。資誠數位資訊長、資誠智能風險管理諮詢董事長張晉瑞指出，過去AI驅動許多公司，雖也獲可衡量投資報酬，但成果通常較有限，對生產力的改善也普遍難以量化，雖能回收成本，甚至帶來額外收益，但仍不足以構成真正的轉型；不過，2026情況正在改變。
張晉瑞指出，企業正用AI打造領先的營運或商業模式，無論是成熟系統或新興工具，如代理式AI（Agentic AI），具影響力的案例越來越多，涵蓋策略、營運、員工、信任、技術架構及永續發展層面。PwC 2026這項商業預測，結合近10年高階主管調查與年度AI預測研究，以事實經驗為基礎，指出未來一年6大AI商業發展趨勢，助企業將AI轉化為變革性商業價值。
1 由上而下 集中資源驅動高ROI
許多企業導入AI時，採取由下而上方式，將基層零散的導入專案，試圖拼湊成貌似策略的方案，結果往往導致導入結果與企業目標脫節，難以落實執行，最終無法帶來真正轉型。調查顯示，2026年有更多企業將採由上而下AI部署策略，以落實轉型。
企業高層將挑選能帶來重大效益的流程，集中資源推動，並透過「AI Studio」集中管理技術組件、測試環境、部署規範與專業人才，將業務目標與AI能力緊密連結，發掘高ROI機會；代理式AI將扮演更重要角色，不僅能分析，還能將高價值的流程自動化，如需求預測、產品設計以及推廣至財務、人資、IT、稅務與稽核等領域。
2 集中部署具體訂指標 引領轉型
調查顯示，企業對「探索性」AI的投資已無耐心，要求對每筆支出都帶來可衡量的商業價值。2026年企業將更重視能反映業務價值的具體指標，如財務影響、營運差異化或員工信任。AI部署不再是凌散式的嘗試，代之以集中平台管理，共享代理式AI、範本與工具，並在上線前完成測試與示範。
新工作流程也將明確規劃人類與代理式AI的角色與分工，確保員工具備訓練與激勵措施。系統內建監控功能使代理式AI相互檢查，同時在高風險情境時傾向採用不同模型來源。代理式AI能自動記錄決策，讓持續監控更有效，快速修正錯誤、提升信任。雖然代理式AI仍不完美，但在集中化部署、以具體指標為基礎的推動下，2026年將成為代理式AI發光的一年。
3 AI通才崛起 新型人力結構成型
AI可能終結工業時代以來的「專業化」趨勢，代理式AI能處理專業任務，企業對中階專才的需求將減少。例如在IT領域，未來不再需要精通特定語言的程式設計師，而是需要懂架構並能管理代理式AI的工程師；在財務部門，代理式AI可處理發票、訂單比對、對帳與異常檢測，讓員工專注於營收成長、毛利提升、與供應商協商付款條件、動態定價及情境規劃。跨部門來看，企業對「通才」的需求將增加，以廣泛知識背景監督代理式AI並確保其工作與企業目標一致。
在知識型工作中，許多職位可由熟悉AI的初階員工填補。代理式AI將承擔更多中階工作，高階專業人士則負責策略制定與創新。當人才集中於初階與高階，中階縮減，知識型工作結構可能呈現「沙漏型」。但在第一線員工導向任務（front-line employee-based task），代理式AI可能取代初階員工，並需要更多中階員工來協調與管理這些代理式AI，人力結構則可能形成「菱型」。
4 以科技治理工具 推動負責任AI
越來越多企業高層了解負責任 AI（RAI）的價值。根據PwC調查報告，60%認為RAI可提升投資報酬率與效率，55%認為能改善客戶體驗與創新。然而，近半受訪者也坦言，將RAI原則落實為可操作的流程目前看來仍具挑戰。但當2026年企業開始推動可重複、嚴謹的RAI，可望克服這些難題。
隨AI應用加速，代理式AI工作流程的擴散速度加快並可取代約半數人類任務，因此需要全新治理方式以降險增效。企業透過科技治理工具推動RAI，如自動化紅隊測試、深偽檢測、AI庫存管理等，以完成持續監控。然而，要讓RAI真正發揮效益，還需提升員工技能、風險分級與人工介入規範等以兼顧績效、創新並降低治理成本。
5 建立AI協作調度平台 加速成效
代理式AI讓vibe coding成為可能，非技術人員也能寫程式測試創意。但要將這些創意「產業化」並投入生產，仍需技術團隊與持續監測，因此，架設如指揮中心，協助找出錯誤、調整效能，並結合使用者創新與企業策略的AI協作調度平台（orchestration layer），至關重要。
良好的AI協作調度平台應簡單易用，要讓非技術人員也能透過直覺式儀表板與拖放功能，將代理式AI整合進新流程處理複雜度高與高價值任務；平台也要能支援跨供應商工具整合、及時資料、自然語言操作，同時要具備集中治理與安全機制，如加密憑證庫、原型沙盒、整合程式碼審查等。其中，平台最重要的是讓企業全面掌控AI，快速將創意化為價值，降低風險並與業務目標一致。
6 商業價值需求 驅動AI走向永續
AI在2026年，對永續發展是助力非負擔，不過挑戰仍在。雖然AI效能提升可降能耗，但用量快速成長可能影響碳排、水資源與能源價格。企業可透過嚴格控管運算資源、採用碳排等方式降低排放與成本；同時利用提升AI帶來的生產力，高效抵消環境衝擊。
尤其，AI將可直接促進永續與獲利。藉由代理式AI分析客戶資料，找出願意為永續產品支付溢價的消費群，量化永續成果並強化品牌；AI還能優化運輸與用電降低成本；透過模擬，提升防災韌性；協助追蹤供應鏈以降低對環境影響與產品召回風險。這些應用，不僅能創造財務價值，也有助企業永續。
循序漸進 轉化AI為成長創新引擎
張晉瑞建議，企業可透過循序漸進、先行試點的方式，提早啟動小規模驗證或AI試點專案，並從高層領導開始以穩健的紀律執行，在試點專案取得成功後，再擴大到整個公司，應用在整體業務、財務、稅務等領域，將AI轉化為成長與創新的引擎，成為更敏捷、成長更快的組織。
