最近看到微軟 CEO Satya Nadella 一個超大膽的預測，他說我們現在用的這些商業軟體，什麼 CRM 啊、會計系統啊，可能很快就會被「AI Agents」給取代。我剛聽到也是嚇一跳，想說也太快了吧？我們每天用的工具都要沒了嗎？
但仔細想想，這件事好像... 真的有在發生。這不只是說軟體會變得更聰明，而是整個「使用軟體」的邏輯可能要被顛覆了。這感覺超值得聊一下的。
TL;DR，一句話結論
簡單講，以後我們可能不用再開一堆 App、點一堆按鈕了。你只要用「說話」的方式告訴一個 AI 助理你要做什麼，它就會自己去串接所有資料、跑完流程，直接給你結果。傳統軟體那個「介面」本身，可能就沒那麼重要了。
現在的軟體到底有什麼問題？
你想想看，我們現在用軟體是怎麼回事？不管是管理客戶的 Salesforce、做報表的 Excel，還是公司的 HR 系統，它們的本質，說穿了就是一個蓋在龐大資料庫上面的「操作介面」。
所有公司的規定、流程，也就是所謂的「商業邏輯」（Business Logic），全部都是工程師一行一行寫死在程式碼裡的。例如：
- 「客戶超過三個月沒下單，系統就要自動標記。」
- 「這張訂單的金額超過 10 萬，必須要讓業務主管審批。」
- 「月底到了，把這個月的銷售數據拉出來，做成圓餅圖。」
結果就是，我們每天的工作，有很大一部分時間都在學習跟操作這些複雜的介面，在各種欄位、選單之間跳來跳去。但我們真正想要的，不就是那個最終的「結果」嗎？誰管你中間要按幾個鈕。
Nadella 的意思就是，既然 AI 已經夠聰明了，為什麼我們不乾脆跳過中間這個「軟體介面」，直接叫 AI 去跟資料庫溝通、完成我們想要的任務就好？
所以說，AI Agent 到底是什麼鬼？
OK，所以 AI Agent 到底是什麼？它不是一個 App，也不是一個單純的聊天機器人。你可以把它想像成一個... 呃... 一個有自主權的「數位員工」或「超級助理」。
它有幾個很關鍵的特點：
- 它聽得懂人話： 你不用學什麼指令，就用你平常說話的方式跟它溝通。這就是所謂的自然語言處理 (NLP)。
- 它會自己想辦法： 你只要告訴它「目標」是什麼（例如：幫我找出上季最賺錢的五個客戶，然後寄一封感謝信給他們），它會自己規劃步驟、決定要去哪個資料庫撈資料、要怎麼分析、信件內容要怎麼寫。
- 它會學習跟進化： 它會從每次的互動中學習，越用越懂你的習慣和偏好。
- 它能動手做事： 最重要的，它不只會分析，它還能真的去「執行」任務。像是發 Email、更新 CRM 裡的資料、甚至幫你下訂單。
你看，這跟我們現在用 ChatGPT 只是聊聊天、問問題，等級完全不一樣。Agent 是真的可以被賦予權限，去操作其他系統的。
聽起來很未來，但有實際例子嗎？
當然有。其實這個趨勢已經開始了。最好的例子就是微軟自己推的 Microsoft Copilot。
你有沒有想過，你在 Word 裡面寫一份報告，寫到一半需要一個銷售數據圖表。以前你要怎麼做？
切換到 Excel → 找到對的檔案 → 拉出數據 → 做成樞紐分析表 → 產生圖表 → 複製 → 再貼回 Word... 光想就累了。
但有了 Agent (Copilot) 之後，你可能只要在 Word 的側邊欄打一句：「幫我分析一下 A 產品上個季度的銷售趨勢，做成圖表放進來。」
然後，Boom！它就自己去背後（可能是 Dynamics 365 或某個資料庫）撈資料、分析、生成圖表，然後直接貼在你文件的游標位置。整個過程你連 Word 都沒離開過。
這就是「無縫整合」的威力。AI Agent 就像一個黏著劑，把所有原本各自獨立的軟體全部串在一起了。
SaaS 跟 Excel 真的要「被消失」了嗎？
說到這裡，很多人可能會開始緊張，特別是軟體工程師或是靠 Excel 吃飯的數據分析師。如果 AI 什麼都能做了，那我們的專業還值錢嗎？SaaS (軟體即服務) 公司是不是要倒光了？
我自己是覺得，「消失」這個詞可能太重了，但「轉型」是肯定的。我們來比較一下就知道差在哪：
| 比較項目 | 傳統軟體 / SaaS | AI Agent 模式 |
|---|---|---|
| 互動方式 | 圖形介面 (GUI)，用滑鼠點擊、填表單。要花時間學習。 | 對話式介面 (LUI)，用說的或打字的。超級直覺。 |
| 商業邏輯 | 寫死在程式碼裡，改一個小流程就要等工程師更新版本。 | AI 即時生成。AI 自己判斷該怎麼做，彈性超大。 |
| 資料庫/後端 | 超重要！系統跟資料庫綁很死，換一個資料庫是大工程。 | 不那麼重要了。Agent 只要知道資料在哪，管你是 SQL、NoSQL 還是 Google Sheets。 |
| 開發者角色 | 開發跟維護介面、寫死商業邏輯。根本是軟體建築工。 | 變成 AI 的「訓練師」。教 AI 新技能、設計好的 Prompt、確保 AI 不會亂搞。 |
| 對使用者的價值 | 提供一個「工具」，讓你「自己」完成工作。 | 提供一個「夥伴」，「幫你」完成工作。差很多吧？ |
你看，SaaS 公司不會消失，但他們賣的東西可能會從「一套軟體」變成「一個很懂你產業的 AI Agent」。例如，本來賣會計軟體的公司，未來可能變成賣一個「超強會計 AI 助理」，你一樣要付月費，但你不用再開那個軟體了。
而對我們這種一般使用者來說，Excel 這種工具也不會馬上不見，但很多時候，當你要做的分析有點複雜時，直接問 AI Agent 絕對會快得多。Excel 可能會退化成一個... 嗯... 就是單純的資料儲存格，真正的「分析」大腦已經外包給 AI 了。
不過，先別高興得太早...
當然啦，這整個願景聽起來超美好，但現實總是有骨感的。這條路還有幾個超級大的挑戰要克服：
- 資料安全與隱私： 你敢把公司最機密的財務數據、客戶名單，全部都餵給一個 AI Agent 嗎？它的權限要怎麼管？這絕對是所有老闆最頭痛的問題。
- AI 的「幻覺」問題： 現在的 AI 有時候還是會一本正經地胡說八道。如果它分析錯數據、給出錯的建議，甚至執行了錯誤的指令（例如：寄錯 offer、下錯單），這個鍋誰來背？
- 成本問題： 跑這些大型語言模型的運算成本其實非常非常高。提供 AI Agent 服務的公司，收費肯定不便宜。這跟現在很多 SaaS 服務的定價模式完全不同。
- 在地化與適應性： 全球性的 AI 模型，不一定懂台灣的勞基法、會計準則。就像微軟的願景很宏大，但根據我看的，像是台灣《數位時代》之前的一些報導分析，很多本地企業連基本的雲端化都還在掙扎，AI Agent 對他們來說可能還有點遙遠。需要大量的在地化訓練，這又是一筆成本。
所以，說要完全取代還早，但這個方向是確定了。我們現在正處於一個過渡期。
我們該怎麼準備？
說真的，這個改變對所有人都影響很大。不管你是老闆、上班族還是開發者。
我自己覺得，關鍵不是去學什麼新的程式語言，而是開始培養「跟 AI 協作」的能力。你要學會怎麼問出好問題，怎麼把一個大任務拆解成 AI 能聽懂的指令，還有最重要的，怎麼去驗證 AI 給你的結果是對的。
未來，你的價值可能不再是你「會用」多少套軟體，而是你「指揮」AI 創造出多少價值的速度和品質。
這是一個挑戰，但老實說，也是一個把我們從一堆鳥事中解放出來的機會，不是嗎？想到以後不用再為了做報告而加班，好像... 蠻值得期待的。😄
說到這裡，想問問大家：如果你的工作現在就能配一個 AI 小幫手，你最希望它幫你自動處理掉哪一件最煩人的事情？是每週寫報告、還是整理客戶信件？在下面留言分享一下吧！
