過去幾年，企業談生成式 AI，最常問的是：「員工可以用AI 做什麼？」
但當 AI Agent 開始具備讀取資料、分析資訊、呼叫工具，甚至自行完成部分工作流程的能力後，問題正在改變。
企業接下來真正需要回答的，不只是「要買哪一套 AI」，而是：
如果 AI 也能成為工作的執行者，我們原本的人、系統與工作流程，該怎麼重新分工？
在 2026 先行智庫年會中，先行智庫董事長暨執行長蘇書平 Steve 以「引領 Agentic Workflow」為題，提出一個值得管理者重新思考的觀點：AI 導入走到後半場，真正困難的已經不是模型夠不夠聰明，而是企業有沒有能力重新設計工作、責任與管理方式。
這也是 AI Agent 從工具走進企業流程後，真正值得管理者注意的改變。
一、Agentic Workflow 是什麼？AI 從「回答問題」走向「完成流程」
一般生成式 AI 的使用方式，多半是「人提出問題，AI 回答」，但當 AI Agent 開始進入工作流程，使用方式就再往前一步。
主管或員工不再只要求 AI：「幫我整理這份履歷」，而可能直接交付一個目標，例如：「幫我從這批履歷裡找出符合職缺條件的人選，整理評估結果，遇到資料不足的候選人另外標記。」
接下來，AI Agent 需要自己判斷該讀哪些資料、使用哪些工具、執行哪些步驟，完成後再把結果交回給人。
Steve 在簡報中以 HR 為例：企業不需要建立一隻什麼都做的 Agent，而可以依任務切成不同工作流。招募 Agent 使用職缺條件、履歷欄位與篩選規則；人才分析 Agent 使用職能模型、績效與培訓資料；員工服務 Agent 則讀取 SOP、FAQ 與內部制度，各自搭配不同 Skill 與 Tools 完成任務。
所以 Agentic Workflow 的核心，不是「有一個更聰明的聊天機器人」，而是：把工作目標、企業知識、AI 能力與可使用的工具組合成一條可以執行的工作流程。
這也解釋了為什麼未來企業的 Agent 不會只有一個，真正的企業運作，本來就不是一個人包辦所有工作，而是不同角色分工、委派、交接，再共同完成結果，AI Agent 進入企業後，同樣需要這樣的工作設計。
二、AI Agent 成為第三種勞動力，企業開始管理「人＋系統＋Agent」
過去企業在設計工作時，大致只有兩種資源。第一種是人，人擅長處理關係、判斷模糊資訊、累積經驗、溝通協作，以及對最後的結果承擔責任。
第二種是數位系統，ERP、CRM、HR 系統、資料庫負責保存資料、執行固定流程、管理權限，讓企業能夠穩定運作。
但 AI Agent 出現後，企業開始多出第三種資源，它不像傳統系統只能等待操作，也不像人受到一天工作時數與單一任務處理能力的限制；它可以分析資訊、產生內容、調用工具，甚至平行執行不同任務，Steve 因此將 AI Agent 定義為一種新的「數位勞動力」，這件事真正改變的，是主管未來分配資源的方法。
以前工作量增加，第一個反應可能是：要不要再補一個人？未來則會多一層判斷：這項新增工作，應該加人、改善系統，還是增加 Agent 的處理能力？
例如業務量突然增加兩倍，不一定代表業務助理也要增加兩倍，如果增加的是大量資料整理、初步分析與固定流程，人力可能不需要等比例增加；但如果增加的是客戶談判、重大判斷與關係經營，人仍然可能是不可替代的資源。
因此，AI Agent 帶來的管理轉變，不只是「使用 AI」，而是開始把人力、既有系統與 AI Agent 放進同一張資源配置圖裡。
簡單來說：人負責方向與責任，系統提供穩定的資料與流程基礎，Agent 則負責放大執行與分析能力。
三、AI 先改變的是任務，不是職位：企業要小心 Headcount 陷阱
當企業發現 AI 可以接手 20%、30% 甚至更多工作時，一個很直覺的推論是：AI 可以做掉 30% 的工作，那是不是就可以減少 30% 的人？
這正是 Steve 在年會中特別提醒的「Headcount 陷阱」，因為一個職位從來不是只有一項工作。例如，一位資深業務不只負責 Forecast，也在維持客戶信任；資深工程師不只寫程式，也累積架構知識與技術判斷；主管不只做報表，也負責培養人才、協調資源與承擔決策結果。這些「看不見的產出」，往往不會直接寫在工作清單上，所以 AI 接手一部分任務，不代表整個職位就失去價值。
更合理的順序應該是：先盤點工作 → 找出 AI 可以接手的任務 → 驗證 AI 是否真的能穩定完成 → 重新設計職位 → 最後才調整人力配置
這也是 Steve 簡報提出的五步驟邏輯。
例如一名 HR 每週花 15 小時搜尋履歷、整理資料、安排面試，但真正能為組織創造差異的工作，是與用人主管討論人才策略、改善候選人體驗，以及建立人才供給管道，當 Agent 接手前面的行政與資料工作後，問題不應是：HR 還需要這麼多人嗎？而應該先問：我們是否準備好把省下來的時間，重新配置到更高價值的工作？這是完全不同的管理問題。
如果企業只是把 AI 當成減少 Headcount 的工具，最後很可能把原本散落在人身上的經驗、信任與組織記憶一起刪掉。
四、Agentic Workflow 真正難的不是全自動，而是重新分配權限與責任
當 Agent 只能幫忙整理文字時，管理問題還不明顯，但當 Agent 開始能夠讀取企業資料、選擇下一步、呼叫系統甚至採取行動，一個更棘手的問題就會出現：AI 到底被授權做到哪裡？
Steve 將這個問題整理成 4R：Role、Right、Responsibility、Review。
也就是先弄清楚 Agent 扮演什麼角色、擁有哪些權限、出了問題誰負責，以及什麼結果必須由人重新檢查，簡報也直接提出六個主管未來很可能碰到的問題，包括「AI 要不要 KPI？」「AI 做錯誰負責？」「員工與 AI 意見不同要聽誰？」這些看似是 AI 問題，本質上其實全部都是管理制度問題。
例如 AI Agent 可以協助分析 100 份供應商資料，但最後決定淘汰哪一家供應商，是否仍應由採購主管負責？
AI 可以產生績效分析，但它能不能直接決定誰升遷？
AI 可以替客服整理退款建議，但金額超過多少之後一定需要主管核准？
這些界線不是模型自己決定，而必須由企業設計。
因此，真正成熟的 Agentic Workflow，不是做到「全部沒有人」，
而是每一個關鍵節點都能回答：這一步誰執行？誰有權決定？誰需要 Review？最後誰對結果負責？
當 AI 開始進入正式流程，這些問題甚至比「模型準確率再高 2%」更值得主管先想清楚。
五、企業如何導入AI Agent，為什麼不該從「做一個 Agent」開始？
很多企業第一次接觸 Agent，很容易從一個大型應用開始：「我們想做一個全公司的 AI Agent。」但 Agentic Workflow 真正要規模化，通常不是先做最大，而是先建立組織使用 AI 的能力。
Steve 將企業 AI 導入拆成五個階段：
第一階段｜啟動期：先讓大家用起來
先建立基本使用習慣，知道 AI 可以協助哪些日常工作。
第二階段｜驗證期：找到真正值得做的場景
不是因為 AI 可以做就導入，而是找出高頻、耗時或真正影響成果的工作。
第三階段｜整合期：讓 AI 進入正式工作流程
從員工自己問 AI，開始走向 Agent、Workflow 與 API 串接。
第四階段｜規模期：從單點擴大到部門與全公司
這時候治理、權限、監控與共同架構的重要性才真正浮現。
第五階段｜優化期：檢查 AI 到底創造了什麼價值
不再只問有多少人在用，而要看工時是否降低、人均產出是否提高、單位成本是否下降，以及流程本身是否真的變好。
這也是為什麼 AI 導入不能只交給 IT，IT 可以負責系統、資料權限與治理；HR 要思考能力、訓練與工作角色；主管則必須知道自己的部門究竟有哪些工作值得重新設計。Steve 的簡報因此特別把主管訓練、種子人員、黑客松、Office Hours 與成效追蹤放在同一套導入機制中。
真正成熟的企業，不會只問：「今年做了幾個 Agent」而會開始問：哪些工作真的因此改變？誰把省下來的時間拿去做了更有價值的事？公司是否因此變得更快、更便宜或更能成長？
結論、AI 時代真正被重新設計的，是企業「配置工作」的能力
Agentic Workflow 最值得管理者注意的地方，也許不是 AI 可以多做多少事情，而是它正在改變企業最基本的一個管理單位。
過去企業配置資源時，通常先從「職位」出發：有多少 Headcount、哪個部門缺幾個人、每一個職位負責什麼，
但當 Agent 可以接手職位裡的一部分任務後，未來真正需要被管理的單位，會逐漸從職位往下移到任務與能力。
同樣一個部門，兩家公司可能都使用相同的 AI 模型，真正拉開競爭力的卻不是誰買到更強的模型，而是：誰能更快把工作重新拆開，再重新組合成人、系統與 Agent 最適合的配置。
這是一個比「AI 自動化」更大的變化，因為一旦企業具備這種能力，每一次 AI 模型進步，都不需要重新發動一場大型轉型；組織可以持續判斷哪些任務應該移交、哪些能力需要升級、哪些責任仍然必須留下來。
因此，AI 時代真正稀缺的組織能力，可能不再只是「導入 AI 的速度」，而是：企業重新配置工作的速度，
這也是 Agentic Workflow 從技術議題走向管理議題的真正分水嶺。
講者簡介｜先行智庫董事長暨執行長 蘇書平 Steve
擁有 27+ 年企業實務經驗、1,000+ 場企業培訓與顧問服務經驗，以及 80+ 張國際專業認證，長期投入企業數位轉型、AI 應用、流程改善與組織變革。
Steve 曾任 Microsoft 資深業務應用經理（雲端與物聯網）、VMware 首席技術顧問與資深通路經理，具備從科技架構、企業應用到商業與管理落地的跨領域經驗。
近年持續協助企業思考 AI 與數位能力如何真正進入工作流程，從 AI 導入策略、流程再造、人才賦能到 AI 治理，協助管理團隊不只「使用 AI」，而是重新設計人、系統與 AI 的協作方式。
讓 AI 成為你的競爭優勢：先行智庫陪你走完每一步
先行智庫是 台灣 OpenAI Select Partner，亦為 台灣首家加入 Claude Partner Network 的合作夥伴，提供 ChatGPT Enterprise、Claude Enterprise、AI Agent 建置、企業培訓、導入顧問與系統整合服務，協助企業找到適合的 AI 導入路徑。
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