大企業 agent 專案卡在哪五件事

概要

• 卡住的是企業的運作骨架Jess 與 Jack 認為問題不在 AI 寫不出好程式，也不在 context，而在為人類速度設計的審批、資安、資料治理流程。他們舉的例子是一個應用只花兩週做完，卻又花 12 個月才上線。
• 程式碼變多，審核與部署沒跟上coding agent 讓 PM、設計師、領域專家都能產出程式，可部署的程式碼供給暴增，但 CI/CD 這類工程自動化長年投資不足。他們的出路是用程式碼把流程自動化，不是再開會或加簽核。
• 商業案例的前提在 AI 上是反的商業案例預設範圍、價值、成本與時程都能事先知道，但他們說用 AI 往往是做完才知道解法。他們主張 CFO 要像 VC 一樣建立投資組合，而不是逐案要求保證回收。
• 交付要靠小循環累積統計信心模型不確定、agent 行為是浮現出來的，不能當一般功能開發來切範圍、訂里程碑。團隊要做 build、evaluate、iterate 的小循環，也要有人能把統計數字翻成利害關係人的信心。
• 自主程度逐級放開先 shadow mode，再 advisory mode，再到範圍窄、風險低、有 kill switch 的 controlled autonomy。每一級靠證據過關，不靠專案計畫的活動完成度。
• 護城河是回饋訊號企業既有的 CRM、ERP、SOP 誰都有，他們稱之為 transactional memory；客戶使用時留下的修正、邊緣案例與真實行為才是 living memory，也是他們眼中唯一的護城河。

原話

• “It then take another 12 months to get that into production.”

  做完之後還要再花 12 個月才能上線。其中一位講者談他們在大企業整合 AI gateway 的經驗

  ▶ 04:33

• “So your CFO needs to think like a VC, at least when it comes to agentic transformation.”

  所以你的 CFO 至少在 agent 轉型這件事上，要像創投一樣思考

  ▶ 09:31

• “Models are non-deterministic. Agent behavior is emergent”

  模型是非確定性的，agent 的行為是浮現出來的

  ▶ 11:07

• “So engineer for trust, not just for completion.”

  所以要為信任而設計，不是只為完成而設計

  ▶ 16:33

延伸

• 企業端的例子：Walmart 做了社群趨勢掃描與生成式設計工具，用來和 Shein、Temu 競爭；JP Morgan 把原本的內部生產力工具做成產品，開出新的營收。
• 他們形容現在的企業交付像 Google 搜尋：結果出來前要先過三個團隊審、法務簽核，再碰上季末封版等兩週。