微軟工作趨勢指數》只燒 Token 不等於效率！卞志祥：agent不是工具而是數位同事，企業必須學會授權與治理

企業導入AI，不能只看Token燒得多不多。台灣微軟總經理卞志祥今（30）日在《2026工作趨勢指數》媒體分享會指出，目前全球對AI績效評估仍沒有單一標準答案，早期企業常以節省時間、減少人力作為衡量依據，近期也有人把Token消耗量視為AI導入程度指標，但Token不代表效率，更不代表企業AI應用成熟度。

隨著AI agent開始進入企業流程，真正的問題已不只是AI能不能回答問題，而是企業能不能管理一群會執行任務的「數位同事」。卞志祥指出，個人使用AI與企業導入AI是完全不同的概念。個人使用AI時，重點在於能不能快速解決當下問題；但企業導入AI時，牽涉機敏資訊、競爭資訊、流程權限、法遵與資安，因此不只需要AI能力，更需要可被信任、可被授權、可被治理的管理架構。

卞志祥表示，企業在導入AI一段時間後，會逐步分辨哪些任務適合透過一般Copilot處理，哪些跨組織、跨應用、跨agent協作的複雜任務，則需要交由Coworker或多agent流程執行。這背後牽涉不同商業模式與使用成本，但企業不能只從Token消耗量判斷AI導入成效。

他認為，Token消耗太少，可能代表員工根本沒有充分使用AI；但Token燒得多，也可能只是使用方式尚未成熟、任務拆解不夠精準，或模型選擇不夠有效率。真正值得觀察的是，AI是否讓效率增加、創意增加，是否改變流程，以及流程改變後的結果是否變得更好。

從企業應用角度來看，卞志祥將AI價值大致分為幾個層次：首先是員工體感與效率是否被提升，其次是企業對外與客戶互動的方式是否改變，再來是內部流程是否加速，最終則是能否進一步帶來產業層級的創新。換言之，企業評估AI不能只停留在「省多少時間」或「花多少Token」，而要回到流程、成果與競爭力本身。

卞志祥指出，個人使用AI與企業導入AI的思考邏輯不同。個人使用AI，多半希望AI成為好的助手，能夠分憂解勞，未來甚至能直接依照指令執行任務；但企業環境遠比個人情境複雜，因為企業資料不只涉及個人隱私，更涉及機敏資訊、競爭資訊、內部流程與法規責任。

因此，他認為企業AI的兩個關鍵字是「Intelligence」與「Trust」。前者代表AI必須具備企業智慧，能理解組織中的人、事、時、地、物、流程與上下游關係；後者則代表AI必須在可控、可稽核、可治理的範圍內運作。

換言之，企業需要的不是一個單純會回答問題的聊天機器人，而是一套能理解組織脈絡、資料權限、流程關係與法遵邊界，同時能被管理與約束的AI系統。當AI開始從「工具」走向「agent」，企業也必須把管理方式從軟體部署，升級為數位員工治理。

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卞志祥用員工入職比喻AI agent導入企業。他指出，員工進入公司後，通常需要花三個月了解自己的角色與責任、同事與回報線；六個月後，逐步理解公司在做什麼、公司在產業中的位置，以及外部市場變化；再往後，才可能真正進入流程，理解資訊流、做出判斷並採取行動。

既然agent是數位員工、代理人或數位同事，它同樣必須被onboard。卞志祥指出，人進公司要有識別證，agent也要有身份；人進辦公室需要權限，agent也必須被授權；人不能任意接觸公司資料，agent也不能越權存取資訊。

這也意味著，AI agent不能被視為沒有邊界的自動化工具。它必須知道自己代表誰、可以看哪些資料、不能碰哪些資料、執行了哪些任務，以及相關紀錄未來是否能被追蹤與稽核。卞志祥強調，agent不應該有特權，但必須被賦權，因為沒有權限就無法執行任務；但被賦權的同時，也不能逾越使用者本人或流程角色所擁有的權限。

為了讓agent能在企業內執行任務，微軟也提出Microsoft IQ／Work IQ的概念。卞志祥說明，Microsoft IQ希望在企業資料層、模型層與應用層之間，建立一個能打通脈絡的「IQ層」，讓agent知道使用者代表的角色、上下游組織關係、公司與產業脈絡，以及流程中會碰到哪些資料。

他指出，企業不可能期待每一位員工都把提示詞寫得極度完整，也不可能每次都重新告訴AI自己是誰、直屬團隊有哪些人、哪些資料可以使用、哪些流程正在進行。企業級agent必須能依照使用者身份、權限與工作脈絡，自動判斷該取用哪些資料，並在過程中留下紀錄，接受管理工具檢視。

卞志祥也提到，這接近「ontology」概念，也就是把人、事、時、地、物與流程關係結構化；但不同的是，微軟希望把這套能力推向企業層級，而不只是單一專案或特定解決方案。外層再加上AI Governance模型，以符合台灣金管會或全球不同法規要求，讓企業能在信任、安全與治理架構下使用AI。

卞志祥現場也示範AI agent如何在企業流程中運作。他在Microsoft Teams中下達指令，要求agent每週或每兩週檢視過去兩週內，他與直屬團隊的所有會議、Teams訊息、Email與筆記，找出哪些事項尚未完成追蹤，哪些事情需要提醒、關切或加速。

他特別指出，在這個指令中，他並沒有告訴agent自己是誰，也沒有列出直屬團隊成員，更沒有定義哪些是重要事項；但透過Microsoft IQ對人、事、時、地、物與組織脈絡的理解，系統能自行分析會議紀錄、Teams、Email與OneDrive資料，整理出重大主題、負責人、進度狀態、待辦事項與佐證來源。

這類示範凸顯企業級AI與一般聊天AI的差異。一般AI工具需要使用者反覆補充背景資訊，但企業級agent若要真正進入工作流程，就必須理解使用者在組織中的角色、可存取的資料與正在處理的任務脈絡。

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台灣微軟團隊也進一步示範Coworker如何協助安排客戶參訪。只要一句話交辦，系統就能依照使用者角色與組織脈絡，協助查詢與會者行事曆、確認會議室、安排議程，並產出Word議程、PowerPoint提案、會前邀請信與會後感謝信。示範者強調，這不是單一文件產生，而是端到端流程的建立。

不過，卞志祥也強調，AI agent能執行任務，並不代表企業應該完全放手。在現場Demo中，agent可以整理待辦、提出follow-up建議，也可以草擬Email，但在寄出前仍會詢問使用者是否確認。這就是「Human in the loop」，也就是在重要節點保留人類確認與決策權。

台灣微軟團隊在Coworker示範中也強調，系統遇到需要人工判斷的節點，例如敏感信件、資料送出、行程衝突或客戶溝通內容，仍會要求使用者確認，避免AI在未經final review前自動寄出敏感資料或作出不適當決策。

這代表企業導入agent，不是把工作完全交給AI，而是重新設計哪些任務可以委派、哪些節點必須人工確認、哪些行為需要留下紀錄，以及哪些資料必須受到權限與治理控管。AI的價值在於放大人的能力，而不是移除人的責任。

隨著agent逐步成為數位同事，企業治理架構也開始改變。卞志祥在聯訪中指出，較前瞻的企業已開始設立AI治理委員會，而且層級通常拉到董事會之下，橫跨IT、HR、業務單位、資安與法遵等部門，而不再只是IT部門內部專案。

這與過去雲端治理多半隸屬CIO或IT部門不同。卞志祥表示，AI治理牽涉的不只是技術部署，還包括人員管理、流程重塑、權限設計、資安規範與組織文化，因此需要更高層級的治理架構，才能具備全盤視野與執行力。

更進一步來看，過去HR管理員工，IT管理系統；但當agent逐步成為數位員工，企業也開始思考數位代理人究竟該由誰管理。卞志祥指出，現在已看到一些企業由HR與CIO、CISO共同治理，因為agent管理方式未來會愈來愈接近人員管理，而不只是帳號、系統或資安權限管理。

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這也讓企業AI導入的問題回到最核心的一點：Token燒得多，不代表企業真的變聰明；agent能做事，也不代表企業可以放手不管。當AI從工具走向數位同事，企業競爭力不只取決於模型能力，更取決於能否建立身份、授權、流程、稽核與治理制度。真正成熟的AI導入，不是讓AI無限制執行，而是讓AI在可控、可信任的架構下，放大人的判斷與組織能力。