Gartner：到2027年末，超過40%代理型AI專案將取消

Gartner 預測到 2027 年末，超過 40% 代理型 AI 專案將因成本不斷攀升、商業價值不明或風險控制不足而取消。

Gartner 高級研究總監 Anushree Verma 表示，目前大多數代理型 AI 專案仍處於早期實驗或概念驗證階段。此類專案大多受炒作驅動且常被誤用，可能使企業忽視大規模部署 AI 智慧體實際成本與複雜性，從而導致專案無法進入實用階段。因此，企業應避免輕信炒作，就如何使用這項新興技術做出謹慎戰略決策。

Gartner 於 2025 年 1 月對 3412 名網路研討與會者進行調研，19% 受訪者表示其企業已大力投資代理型 AI，42% 進行保守投資，8% 未進行投資，剩餘 31% 持觀望態度或尚未明確。

許多供應商正在通過參與「代理清洗 (agent washing)」助長這一炒作。「代理清洗」指的是將 AI 助手、智慧流程自動化（RPA）與聊天機器人等現有產品重新包裝成代理型 AI，而這些產品不具備實質代理能力。Gartner 估計，在上千家代理型 AI 供應商中，只有約 130 家是真正的代理型 AI 供應商。

Verma 表示，由於現有模型不具備持續自主實現複雜業務目標或遵循詳細指令成熟度暨自主性，因此，目前大多數代理型 AI 方案無法產生顯著價值或投資報酬率（ROI）。且現在許多所謂的代理型 AI 用例實際上無需代理型AI。

發掘代理型AI商業價值

儘管存在早期問題，代理型 AI 趨勢依然代表 AI 技術與市場一次重大飛躍。代理型AI能力超過基於腳本的自動化機器人與數位助理，可帶來提高資源效率、實現複雜任務自動化、推動商業創新的新途徑。

Gartner 預測到 2028 年，通過代理型 AI 自主作出日常工作決策比例將從 2024 年 0% 提高至 15% 以上，包含代理型 AI 企業軟體應用比例將從 2024 年不足 1% 提高至 33%。

在早期階段，Gartner建議企業僅在能夠帶來明確價值或投資報酬率（ROI）的情況下再使用代理型 AI。因為在將代理整合至現有系統過程中，企業會面臨複雜技術難題、經常打亂工作流程並付出高昂修改成本。在許多情況下，最明智的辦法是重新設計一套基於代理型 AI 的工作流程。

Verma 表示，要發掘出代理型 AI 真正價值，企業須專注於整體生產力，而非只提升個別任務效率。企業可以開始將 AI 智慧體用於決策、常規工作流程自動化、輔助簡單資訊檢索等，通過降低成本，提高品質、加快速度與實現規模化，從中獲得商業價值。