企業人工智慧正經歷嚴峻的成長危機：雖然 95% 的公司已投資人工智慧解決方案，但只有 1% 達到執行成熟度。更令人震惊的是，95% 的生成式人工智能试点项目都以失败告终，放弃率在短短一年内从 17% 猛增至 42%。

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問題何在？AI 孤島正在破壞技術的轉型潛力。本文將探討 AI Synergy Framework 如何徹底改變企業整合 AI 的方式，將昂貴的投資轉換為永續的競爭優勢。

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索引

1. 人工智能孤島的隱藏成本
2. 什麼是 AI 協同合作架構
3. 跨功能 AI 整合的支柱
4. 個案研究：誰贏得挑戰
5. 如何在您的公司實施 AI 協同效應
6. 投資報酬率與成功指標
7. 常見的挑戰與障礙
8. 未來：代理人工智慧與超級代理
9. 常見問題

人工智能孤島的隱藏成本

現況：代價高昂的悖論

2025 年，企業正面臨專家所謂的「AI 悖論」：創新高的投資額卻伴隨著極高的失敗率。根據S&P Global Market Intelligence 的資料顯示，42% 的公司在投入生產前已放棄大部分的 AI 計畫，與 2024 年的 17% 相比，有了毀滅性的成長。

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AI 碎片化的真正代價

麥肯錫 (McKinsey) 的研究顯示，超過 80% 的組織並未因投資於生成式 AI 而對 EBIT產生實質影響。主要原因包括

• 系統之間的資料重複和不一致
• 相互矛盾的洞察力導致策略混亂
• 冗餘的 AI 投資會增加總擁有成本
• 公司層級對 AI 影響的能見度有限

根據InformationWeek 的統計，員工每週工作時間的近20% 都花在尋找互不相連的系統之間的零碎資訊。

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什麼是 AI 協同合作架構

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定義與基本原則

AI Synergy Framework 代表著從傳統技術整合到真正運作和諧的根本範式轉變。這種方法不是將 AI 視為孤立工具的集合，而是創造一個智慧型生態系統，讓 AI 系統積極合作，擴大彼此的能力。

架構的架構：垂直與水平 AI

根據CIO Magazine 的研究，最佳方法是結合兩種類型的 AI：

垂直 AI（系統特定）

• 直接嵌入業務平台（Salesforce、ServiceNow、SAP）
• 專為任何系統的工作流程和資料結構而建立
• 優化執行並減少流程摩擦

橫向 AI（跨企業）

• 它是連接資料、系統和團隊的「地圖
• 提供統一的觀點並指導決策流程
• 發掘和加速企業知識的流通

三個關鍵要素

1. 洞察高速公路：跨越傳統部門藩籬分享 AI 洞察力的專屬管道
2. 決策一致性協定：確保 AI 建議一致性的治理系統
3. 能力擴增：透過分享專門知識，使人工智慧系統能夠增強彼此能力的方法

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跨功能 AI 整合的支柱

支柱 1：統一 AI 的資料流

研究發現最有前途的創新之一，就是使用資料串流平台來統一企業 AI 代理。這種方法：

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• 無需硬性整合即可實現AI 平台間的即時協作
• 使用共用事件串流而非專屬 API，避免廠商鎖定
• 有效擴充規模，因為每個代理只需要註冊和消耗相關事件

支柱 2：聯合治理與 AI TRiSM

Gartner Hype Cycle 2025將 AI TRiSM（信任、風險與安全管理）列為關鍵技術，包含四個層級的技術能力，可支援所有 AI 使用個案的商業政策。

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支柱 3：跨功能 Pods

從傳統部門到跨功能 Pods的演變正在徹底改變企業協作。這些小型、靈活的團隊結合了銷售、行銷、產品和客戶成功，創造出卓越的成果。

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個案研究：誰贏得挑戰

UPS: 人類與人工智能整合的卓越成就

UPS已成功導入網路規劃工具 (NPT)，將取貨及送貨系統完美整合。成功的關鍵何在？該工具增強了人類的決策，而不是取代人類的決策，在人類工程師和人工智能系統之間建立了一個持續學習的循環。

Google 健康：跨領域合作

Google Health 已經展示了跨功能整合如何產生非凡的成果，它與放射科醫師、臨床醫師和研究人員合作，開發出乳癌診斷的 AI 工具，效果明顯優於傳統方法。

加拿大農業信貸：可衡量的投資報酬率

Microsoft 報告指出，透過 Microsoft 365 Copilot，加拿大農業信貸銀行 (Farm Credit Canada) 已為 78% 的使用者大幅節省例行任務的時間，其中 35% 的使用者每週節省超過一小時。

NTT DATA：先進自動化

NTT DATA 已達到令人印象深刻的自動化水準：IT 服務台的自動化率高達65%，某些訂單工作流程的自動化率更高達100%，展現出系統性 AI 整合的潛力。

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如何在您的公司實施 AI 協同效應

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第 1 階段：稽核 AI 生態系統

在實作任何解決方案之前，映射組織目前的 AI 狀態是非常重要的：

• 現有 AI 系統及其功能清單
• 識別系統之間的高價值交叉點
• 評估團隊技能和知識差距
• 分析目前的資料流程和依賴關係

步驟 2：採購策略 vs. 內部發展

麻省理工學院的研究提供了明確的指引：從專業供應商購買 AI 工具的成功率約為67%，而內部建置的成功率只有三分之一。

第 3 階段：逐步實施

小處著手，大處著眼

• 僅連結兩個 AI 系統的試點專案
• 專注於高價值、低風險的使用個案
• 開發可捕捉協同效益的指標

步驟 4：擴充與優化

• 有系統地擴展至其他系統
• 根據回饋和效能持續改進
• 投資於變革管理以廣泛採用

投資報酬率與成功指標

硬性投資報酬率指標

根據IBM 的報告，採用整體觀點的組織在開發方面的 ROI 高出 22%，在 GenAI 整合方面的 ROI 則 高出 30%：

• 節省人力成本：透過自動化節省時數
• 營運效率提升：減少資源消耗
• 提高轉換率：改善客戶體驗

軟性 ROI 指標

• 員工滿意度與 AI 措施有關
• 透過 AI 分析改善決策
• 透過 AI客製化提高客戶滿意度

行業基準

德勤報告指出，回報最高的領域包括

• 客戶服務與體驗：74
• IT 作業與基礎架構：69%。
• 規劃與決策：66

常見的挑戰與障礙

採用的主要障礙

Informatica CDO Insights 2025 研究指出了主要的障礙：

1. 資料品質與準備(43%)
2. 缺乏技術成熟度(43%)
3. 缺乏技能和資料素養(35%)

影子 AI：隱藏的挑戰

使整合變得複雜的新現象是「影子 AI」- 員工未經授權使用 AI 工具。Harmonic Security揭露員工經常繞過授權的業務工具，使用更敏捷的解決方案，造成重大的治理風險。

組織變革管理

IBM CEO 研究 2025》顯示，CEO 認為組織 「孤島 」之間缺乏協作是創新的主要障礙。31% 的勞動力在未來三年內需要接受再訓練。

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未來：代理人工智慧與超級代理

AI 代理年

2025 年被一致稱為「AI 代理年」。IBM報告指出，99% 的企業開發人員正在探索或開發 AI 代理。這些自主系統代表了 AI Synergy Framework 的自然演進。

邁向超級代理商

Capgemini預見「超級代理」的出現 - 多個 AI 系統的協調者，可優化它們之間的互動，代表了朝向統一商業智慧演進的最後階段。

影響預測

Gartner預測，到 2029 年，代理人工智能將在無人介入的情況下自主解決80% 的常見客戶服務問題，從而使營運成本降低 30%。

2025 年策略建議

1.立即審核 AI 井

首先全面評估目前 AI 的分散狀況：

• 映射所有使用中的 AI 系統 (包括影子 AI)
• 識別重疊點和衝突
• 資料流和依賴性分析

2.投資於資料就緒

勝出的機構會分配50-70% 的時間和預算用於資料準備。這包括

• 資料擷取與規範化
• 元資料管理
• 品質儀表板
• 保留控制

3.主動治理

實施AI 治理框架，其中包括

• 組織資料管理
• AI 專屬安全協定
• 文件標準範本
• 算法影響評估

4.跨功能團隊

組成團隊，包括：

• 資料科學家和 AI 專家
• 每個部門的領域專家
• 基礎架構的 IT 專業人員
• 策略調整的執行領導

實施的最佳做法

購買 vs 建立方法

麻省理工學院 NANDA的研究很清楚：傾向於從專業廠商購買解決方案，而非成功率明顯較低的內部開發。

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專注於後端流程

與一般人的直覺相反，MIT 發現最大的 ROI 來自於後台辦公室自動化，而非目前投資超過 50% 的銷售與行銷工具。

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結構化變革管理

IBM建議採用整體性的方法，考慮：

• 具有明確目標的策略規劃
• 人力資源管理與訓練
• 採用主動式變更管理

AI 協同效應的使能技術

資料串流平台

資料串流平台正成為重要的技術解決方案，提供：

• 共用事件流以進行代理程式間的通訊
• 無點對點依賴的動態擴充能力
• 輸出到相關代理的智慧型映射

集中式整合平台

最佳實作包括執行可提供以下功能的中介軟體：

• 訊息路由與轉換
• 流程協調
• 集中式效能監控

衡量成功：KPI 和指標

直接績效指標

營運效率

• 節省執行例行性工作的時間
• 減少流程中的錯誤
• 請求處理速度

財務影響

• 降低營運成本
• 提高每位員工的生產力
• 特定 AI 投資的 ROI

跨功能合作指標

決策品質

• 各部門之間洞察力的一致性
• 決策速度
• 預測的準確性

採用與參與

• 積極使用整合式 AI 系統的員工百分比
• 使用者對新工作流程的滿意度
• 協同功能的使用頻率

技術與組織上的挑戰

傳統整合的複雜性

許多組織都在與並非為互操作性而設計的傳統系統作鬥爭。解決方案包括

• IT 基礎架構逐步現代化
• 連接異質系統的API 閘道
• 可在不同通訊協定間轉換的智慧型中介軟體

抗拒改變

組織阻力是實施整合式 AI 系統的共同挑戰。有效的解決方案包括

• 跨部門訓練以建立團隊間的信任
• 聯合試驗專案以展示實際價值
• 協調獎勵措施，促進跨功能合作

安全治理

BigID顯示 69% 的組織將 AI 資料洩漏視為重大疑慮，但 47% 的組織卻未實施特定的控制措施。

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向代理 AI 演進

定義與特徵

代理式人工智能代表了人工智能協同架構的自然演進。IBM將 Agentic AI 定義為使用 LLM、機器學習和 NLP 的數位生態系統來執行自主任務的系統，而無需持續的人為監督。

採用預測

Tredence報告指出，目前使用生成式 AI的公司中，有 25% 將於 2025 年推出代理式 AI 試點，到 2027 年，採用比例將翻倍至50%。

風險與機會

然而，Gartner警告說，由於成本攀升、商業價值不清或風險控制不足，超過40% 的代理人工智慧專案將於 2027 年底前取消。

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2025 年的路線圖：具體步驟

2025 年第一季至第二季：基礎

1. 對現有的 AI 系統進行全面稽核
2. 組成具有跨部門權力的跨功能治理團隊
3. 實施連結兩個 AI 系統的試點專案
4. 建立績效指標基線

2025 年第三季至第四季：擴展

1. 將連線擴充至其他系統
2. 實施即時通訊的資料串流平台
3. 根據試驗結果優化工作流程
4. 準備過渡到代理 AI

2026 年及其後：轉型

1. 為複雜的協調部署超級代理
2. 全面的垂直與水平 AI整合
3. 以 AI 驅動的洞察力為基礎持續優化
4. 新協同能力的創新管道

從失敗中汲取教訓

為什麼 AI 專案會失敗

RAND 的研究指出了失敗的五大原因：

1. 問題界定不清或目標溝通不足
2. 資料不足，無法訓練有效的模型
3. 專注於技術而非真正的使用者問題
4. 對時間和結果有不現實的期望
5. 缺乏適當的組織技能

成功模式確認

勝出的組織都有共同的特徵：

• 他們從明確的企業痛點出發
• 過度投資於可靠的資料管道
• 他們將人工監控設計為一種功能，而非緊急狀況
• 營運成果是具有路線圖和指標的活產品

特定產業的考量

金融服務

業界在人工智慧整合方面擁有特別的專長，許多機構都在嘗試使用常見的使用案例，以建立信心並精進風險與控制模型。

醫療保健

醫療保健領域中的跨功能 AI 顯示出了特別可喜的成果，診斷準確率提高，診斷時間縮短。

製造業

整合式 AI 正在改變供應鏈管理和品質控制，有些機構報告指出瑕疵減少了 30%。

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給決策者的建議

給 CEO

• 讓領導階層在有導向的策略性 AI 路線圖上保持一致
• 建立績效評估和重新調整投資的指標
• 投資於人才發展與策略夥伴關係

適用於 CTO

• 實施模組化架構，避免廠商鎖定
• 在部署 AI 前優先做好資料準備
• 建立持續監控和品質控制的協議

適用於 CISO

• 實施 AI TRiSM 架構以進行全面治理
• 監控影子 AI並實施適當的控制
• 為代理人工智慧安全準備策略

結論：真相大白的時刻

2025 年是企業 AI 的關鍵轉折點。如果企業繼續將人工智能視為一系列孤立的工具，將會發現自己在競爭中處於越來越不利的地位。

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AI 協同架構不再是一種選擇，而是一種戰略需要。研究顯示，實施整合方法的公司在跨功能效率上有 25-40% 的改善，而那些維持孤島運作的公司則以破紀錄的速度失敗。

問題不再是您的組織是否會採用 AI，而是您的 AI 系統是否能學會像人類團隊一樣有效地合作。未來屬於那些能夠意識到人工智能的真正潛力不是來自於個別系統，而是來自於它們在整個企業中的和諧互動的人。

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常見問題 - 有關 AI 協同合作架構的常見問題

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什麼是 AI 協同合作架構？

AI Synergy Framework 是企業實施人工智慧的策略方法，強調人工智慧系統之間的整合與合作，而非孤立的部署。它包括三個關鍵組成部分：用於資訊共享的 Insight Highways、用於決策一致性的 Decision Coherence Protocols，以及用於相互增強 AI 能力的 Capability Amplification。

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實施 AI 協同架構的成本是多少？

成本會因組織規模和現有系統的複雜性而有顯著差異。然而，成功的組織會分配 50-70% 的預算和時間表給資料準備。IBM 報告指出，採用整體方法的組織，其 ROI 比分散實施的組織高出 22-30%。

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完整的實施需要多久時間？

典型的實施遵循 18-24 個月的路線圖：6 個月用於稽核和試點，6-12 個月用於逐步擴展，6 個月以上用於優化和過渡到基於代理的 AI。Deloitte 報告指出，大多數組織都認同至少需要一年時間才能解決投資報酬率與採用上的挑戰。

實施的主要障礙是什麼？

根據 Informatica 的調查，前三大障礙分別為：資料品質與準備 (43%)、技術成熟度不足 (43%) 以及技能短缺 (35%)。其他障礙包括組織變革阻力、治理與安全問題，以及對成果時間不切實際的期望。

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購買解決方案好，還是自行開發好？

麻省理工學院的研究結果很清楚：從專業廠商購買 AI 工具的成功率約為 67%，而內部建置的成功率只有三分之一。這對於金融服務等高度規範化的產業尤其重要。

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如何衡量 AI 協同合作架構是否成功？

關鍵指標包括：跨功能效率的改善 (目標：25-40%)、搜尋資訊時間的減少 (目前佔工作週的 20%)、跨部門洞察力的一致性，以及 AI 投資的實質 ROI。Deloitte 報告指出，74% 的先進方案已達到或超越 ROI 預期。

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哪些行業最能從 AI 協同效應中獲益？

Deloitte 指出三個領先領域：客戶服務與體驗 (74% 的正面 ROI)、IT 運作與基礎架構 (69%) 以及規劃與決策 (66%)。在跨功能整合方面，醫療保健與金融服務的結果尤其令人期待。

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如何在過渡期間處理「影子 AI」？

影子 AI 是指員工未經授權使用 AI 工具。與其完全封鎖，不如實施：主動發現使用中的工具、針對特定使用個案進行風險評估、平衡安全性與生產力的治理政策，以及逐步移轉至核准的企業工具。

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AI Synergy 與 AI agentica 有何差異？

AI Synergy Framework 著重於現有 AI 系統之間的整合與協作，而 Agentic AI 則代表朝向完全自主系統的演進。代理 AI 通常被視為 AI 協同的終極目標，在此目標下，整合的系統將演變成能夠獨立規劃與行動的自主代理。

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如何為代理人工智能做好準備？

從 AI Synergy 的堅實基礎開始：整合的系統、穩健的治理以及最佳化的流程。Gartner 預測到 2028 年，將有 33% 的企業軟體應用程式包含以代理為基礎的 AI。透過實施廣泛的治理架構、員工訓練以及專門針對自主系統的安全協定來做好準備。

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實施過程中的主要風險是什麼？

主要風險包括：成本上升（42% 的專案因此而放棄）、資料安全與隱私權問題、組織變革的阻力，以及過度依賴技術而缺乏足夠的人力監督。BigID 報告指出，55% 的組織尚未準備好符合 AI 法規。

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本文基於大量權威資料來源的研究，包括 MIT、McKinsey、Gartner、Deloitte、IBM 及其他領先的 AI 組織。所有連結與引文截至 2025 年 9 月。