簡立峰談AI Agent：台灣專業工作者該先改變哪一段流程？

會寫摘要的AI，和能把一件工作往下做的AI，對職場的影響並不相同。當系統開始調用工具、查資料並執行多個步驟，專業工作者面對的是流程改變。

簡立峰在經濟日報2026科技論壇談AI Agent，將專業職能改造列為重要變化。論壇在10月14日舉行，影片則於10月30日上架，兩個日期需要分清楚。

他的提醒指向一個實際問題：公司買進AI工具以後，如果工作方式照舊，省下的時間仍可能被來回確認、資料缺漏與重新整理吃掉。

原因往往不只在模型能力。代理若要跨步驟處理工作，就必須知道資料在哪裡、什麼能做、何時停下，以及最後由誰檢查並負責。

這也表示，律師、會計、工程等專業不會因為一個展示影片就得到相同結論。可以交付的任務，仍取決於資料條件、錯誤後果和必要的人員判斷。

台灣團隊現在最值得做的是選一段能驗收、能回復的流程，讓代理接手明確任務，再量測是否真的減少整體工時。先改造工作方式，才能判斷要不要擴大導入。

簡立峰所說的AI Agent，改變了什麼？

代理的關鍵是能依目標串起多個步驟，讓專業工作從一次問答走向流程協作。

以假設的會議後追蹤為例，一次問答可以把逐字稿整理成摘要。若要再依摘要找出負責人、對照任務紀錄並建立需要確認的事項，就會牽涉多個工具與連續動作。

AI Agent指的是能利用模型規劃並調用工具，執行這類任務的系統。不過，具體能做到哪一步，仍要看工具接入、資料品質與可用權限，不能光憑名稱判斷。

在經濟日報的論壇當日報導中，簡立峰將專業職能改造列入五項變化，也談到企業把代理視為虛擬成員，給予任務與職掌的方向。

他談的不只是讓員工多開一個聊天視窗，而是工作如何分給人與系統。這是他對企業運作變化的判斷，不能直接視為各產業都已完成的轉型。

把任務交給代理之後，主管仍要定義什麼算完成。若要求只是「幫我處理」，系統很難知道需要哪些證據，接手的人也難判斷結果能不能使用。

因此，所謂數位員工可以幫助理解分工，但實際管理不能完全照搬人類同事的假設。代理不知道的背景、沒有的存取權，以及出錯後的處理方式，都要明確安排。

當系統能往下做，責任與授權也要跟著往前設計。

為什麼專業職能改造，不等於整個職業消失？

專業職務由許多任務組成，自動化其中一段不代表能承擔全部責任。

簡立峰在論壇談到，變化將從軟體開發與影視等領域，延伸至財務、法律、醫療保健。這是一個關於影響範圍的預判，並沒有替每種專業提供相同的取代比例。

要理解這個差別，可以先分開資料處理與專業決定。找出文件中的日期、整理多份資料的差異，和判斷該如何處理客戶的特殊處境，所需條件不同。

以假設的合約作業為例，代理可以先標記條款差異，讓負責人檢查。但公司能接受哪些商業風險、是否需要進一步協商，仍要由具備權限與背景的人決定。

這個例子只是說明分工方式，不代表特定法律工作已獲准自動完成。不同服務的專業義務、資料限制與責任，仍須依實際情境處理。

國際勞工組織的任務曝險研究也指出，多數職業含有人員必須投入的任務，因此工作改造是生成式AI更可能帶來的影響。

這不是保證所有職位不變，而是提醒讀者避免跳過中間過程。公司可能調整人力，也可能擴大服務，結果取決於哪些任務被接手，以及需求是否改變。

對專業工作者來說，先看懂自己的判斷在哪裡被需要，比把職稱當成保護罩更有幫助。越能說清楚成果需要什麼條件，越能安排有效分工。

因此，要改造流程，得先把真正需要專業判斷的地方標出來。

台灣團隊該從哪一段流程開始？

優先選資料範圍明確、錯誤能發現、結果可以驗收的任務。

不妨先選擇一項已經反覆執行、大家知道如何判斷對錯的工作。這樣既有原本的耗時可以比較，也有熟悉流程的人能指出結果哪裡不符合需求。

例如，假設採購團隊每週整理供應商報價，可以先讓代理讀取指定資料夾，對照品項、交期與版本，再產生差異清單。是否接受報價與送出訂單，仍由人確認。

這種起點的價值，在於範圍與交付物都清楚。若某份報價缺少幣別，系統應把它列為例外，交給負責人查明，而不是自行猜測後繼續比較。

為了做到這件事，團隊需要把原本藏在人腦裡的規則寫下來。哪些欄位不能空白、不同版本如何選擇，以及遇到矛盾要向誰回報，都是流程的一部分。

這些整理需要時間，所以導入初期未必立刻省工。但它能顯示，瓶頸究竟在AI能力不足，還是資料與規則本來就不完整，兩種問題的改善方法不同。

若任務很少發生、規則不斷改變，卻需要大量人力維護，就未必是最好的起點。試用應讓團隊看見值得持續投入的成果，而不是先追求展示時最驚人的功能。

任務選對後，能不能安全取得資料會成為下一道關卡。

代理能動手之後，權限要怎麼給？

讓代理完成任務所需的最小權限，有助於限制錯誤影響。

仍以前述採購假設為例，如果目標是整理差異，讀取特定報價就可能足夠。沒有必要為了方便，同時開放整個公司文件庫與送出訂單的能力。

因為能讀取、能修改與能對外送出，是不同程度的影響。代理若把資訊讀錯，一份待審清單可以修正。若直接更新正式紀錄或發出承諾，善後可能更困難。

團隊可以先讓代理產生建議，經驗收後再決定是否開放下一個動作。每次增加權限，都應對應到明確需要，而不是因為工具支援就一次打開。

美國NIST的AI風險管理框架把角色責任、風險衡量與持續管理放在一起。它是自願性參考，並非台灣企業必須照單採用的法律要求。

對團隊有用的啟示，是要把風險放回使用情境。同樣一次資料更新，若只是內部練習檔案，和會影響客戶權益的正式資料，需要的檢查程度就不同。

同時也要保留停止與回復的方式。負責人應能看見代理做過什麼，在結果異常時停下後續動作，並知道由誰接手，避免錯誤沿流程繼續傳遞。

權限有界線，才有辦法分辨代理帶來的是有效產出還是更多善後。

導入是否有效，為什麼要算總工時？

成效應把檢查、重做與例外處理一併計算。

只看生成速度，容易高估成果。一份清單很快出現，若負責人仍要逐項重做才能信任，時間只是從製作移到驗證，尚未解決原本的負擔。

比較時可以保留原本流程作為基準，使用相近難度的資料，記錄交付前總共花了多少時間。結果是否完整、重要錯誤是否被發現，也要一起看。

這樣一來，團隊才知道下一步該改善哪裡。若最耗時的是查來源，就應補上來源紀錄。若問題來自資料版本混亂，就先整頓版本，換更強模型未必有用。

試用也應保留例外案件。如果只挑最乾淨的資料展示，容易忽略日常工作裡最花時間的部分。能否辨認並交回例外，往往比每次都交出答案更重要。

對員工而言，量測的目的不是把每一分鐘都換成更多任務，而是確認節省的時間能用在哪裡。主管應說明後續分工，讓工具導入和工作安排一起調整。

簡立峰的演講把問題拉到企業如何運作。台灣團隊若要接住這個方向，起點應是可驗收的分工，再依成果擴大，而不是先替每個部門配置一個代理名稱。

能穩定交付並持續修正的流程，才有資格從小規模試用走向日常工作。

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AI Agent與專業工作常見問題

簡立峰這場AI Agent演講是在10月30日舉行嗎？

論壇在2026年10月14日舉行，10月30日是經濟日報YouTube影片的上架日。主辦方當日報導可確認論壇日期。

專業工作者需要先學會寫程式嗎？

不必把寫程式當成所有人的起點。先能描述任務、提供正確資料並驗收成果，就能參與流程改造。需要跨系統整合時，再由適合的人處理技術部分。

買了代理工具，是否就能減少人力？

不能只由採購決定。先量測總工時、錯誤與例外處理，再看產量及需求是否變化，才有條件討論組織分工。

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資料來源

• 經濟日報原始演講影片，2026年10月30日上架。
• AI Agent 世代快速到來 簡立峰提未來五大變革，經濟日報，2026年10月14日。
• ILO：Generative AI and Jobs，2025年5月20日。
• NIST AI RMF核心架構，2023年框架，本文依2026年11月8日公開頁查核。