汎亞人力資源管理顧問有限公司成立於1992年7月，已發展為跨國性的人力資源公司。
從基層的高階菁英人才媒合、人力派遣、高階經營企管碩士教育、國際移工仲介、教育訓練到應用網路科技的產業人才、平面出版等，汎亞時時刻刻考慮客戶的需求，在客戶未想到之前，就期許自己提供全方位的服務。
全球高張力競爭下，時代變遷與企業國際化，跨國企業發展已成必然趨勢，產業面臨更多問題與競爭挑戰，企業更需有因應之道，人力資源角色必須迅速調整，以面對工作型態改變。
21世紀是速度時代，e化人力資源發展，是汎亞追求的目標，從〝在地管理轉成多地管理〞〝實體運作配合虛擬管理〞，我們不斷 『突破創新、精益求精』；汎亞人力資源集團以台灣為基礎，遍及亞洲為發展，結合旗下的高階人才、派遣、教育、國際移工、教育訓練、產業人才、出版等事業部，透過e化的整合，讓更多企業得到全方位的人力資源服務。

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    成功 Success > 數位工具
    2026-03-13
    撰文 張玉琦
    來源經理人 : https://www.managertoday.com.tw/articles/view/71836
    圖.ChatGPT.請參考網址！

    在 2026 年 1 月，零售龍頭 沃爾瑪 （ Walmart ） 與 Google 在全美零售大會 （ NRF ） 宣布合作，讓顧客在 AI 介面中完成從搜尋到購物的流程。
    比方，當顧客詢問 Gemini 春季露營要帶什麼，Gemini 會納入 沃爾瑪 的線上 與 實體店面當中合適的商品，顧客可以直接完成結帳流程。
    Google 及 Alphabet 執行長 桑德爾 皮蔡 （ Sundar Pichai ） 表示，和 沃爾瑪 的合作， 「 讓 『 代理商務 』 （ agentic commerce ） 成為現實。 」
    這是由 AI 代理完成交易的 「 代理商務 」 ，能規畫並執行任務的 AI，也顯示代理型 AI （ agentic AI ） 的潛力。 Google 與 沃爾瑪 的合作，說明了企業轉型如果採 AI 優先 （ AI first ） 策略，必須圍繞著 AI 重新設計業務流程。

    ■ 『 以 AI 代理重構作業流程，實現 AI 優先 』
    過去數年，企業導入 AI 時，多半視為改善效率的 輔助工具，但現在要像 沃爾瑪 一樣，零售業者不再以 「 官網 」 或 「 手機 App 」 為優先，而是以 AI 代理來設計購物路徑，接下來將看到各行各業的 AI 優先策略，而代理型 AI，便是實現 AI 優先策略的前提。
    代理型 AI 和 生成式 AI 的最大差異，就是以前問 AI 「 露營要準備什麼 」 ， AI 生成答案，消費者還需要另行搜尋、購買商品，但在代理 AI 的框架下，使用者叫 AI 「 準備去合歡山露營的裝備 」 ， AI 代理主動分析需求，過濾合適的商品，經過授權放入購物車並結帳，也就是從 「 生成回答 」 到 「 執行任務 」 的轉變。
    麥肯錫 報告《 Seizing the agentic AI advantage 》 解釋， AI 代理可同時執行多個任務，即時讀取新數據 並根據變化調整，也可以根據客戶的資料、行為 與 歷史紀錄提供客製化服務。
    舉例來說，摩根大通 （ JPMorgan Chase ） 的私人銀人投資部門，開發了 「 ask David 」 AI 代理，能夠自動蒐集數據、解析文件，生成決策建議，把投資研究的流程壓縮到  10 分鐘。

    ■ 『 多個 AI 代理構成虛擬團隊，任務自動化深入每個環節 』
    當組織中的代理愈來愈多，代理之間需要協作，就會出現多個代理構成一個虛擬團隊的多代理模式 （ multi-agent systems ） ，像 「 ask David 」 就管轄多個代理。現在比較成熟的多代理落在軟體開發領域，讓多個代理協作寫程式，一個代理負責寫，另一個負責審核並測試，如果測試失敗，測試代理再回饋給程式代理修改。
    再舉一個例子，沃爾瑪 內部有多個強大的 AI 代理，
    * 包括對接 消費者 的代理 Sparky，負責理解購物需求；
    * 而對接 供應鏈 的助理 Marty 則負責確保庫存與廣告投放，
    這 2 大代理系統可以像真實企業中的部門團隊一樣，彼此溝通、協同作業。
    最後，沃爾瑪 與 Google 合作的技術基礎，在於通用商務協議 （ UCP ） ， UCP 是商務 AI 代理人間的共通語言，由 Google 與 沃爾瑪 、 Shopify 、 Target 等零售巨頭共同開發，這正是 A2A （ agent-to-agent ） 時代的開端。
    Google 之前推出 A2A 開放標準，讓不同廠商的 AI 代理人可以互相溝通， UCP 則是專門為零售與購物場景打造的開放標準，讓 AI 代理在整個購物流程中擁有統一的操作規範。

    ■ 『  AI 代理時代的組織進畫圖  』
    市調公司 顧能 ( Gartner ) 預測，2026 年將有 40% 的企業應用程式，將內崁代理型 AI。 從 AI 優先到跨企業的 AI 代理得以互相溝通，可視為企業從內在核心到工作流程、商務合作的全面改造。
    * AI 優先 :
    * 代理型 AI :
    * 多代理 :
    * A 2 A :
    圖.經理人./清參考網址！

【 小心 「 髒資料 」 養出錯誤百出的 AI 模型！ 一表診斷 ： 公司的資料成熟度有多高？ 】
    成功 Success > 數位工具
    2026-03-13
    撰文 郝致琪
    來源經理人 : https://www.managertoday.com.tw/articles/view/71835
    
    圖.Gemini./請參考網址！
    半導體設計 與 軟體公司安謀（Arm）2025 年發布的 《 AI 就緒指數 》 報告指出，全球有 8 成以上的企業表示正在部署 AI 應用。然而，當企業迷信 AI 模型的強大生成能力、急於將 AI 應用落地，卻忽視了支撐模型運作的 基礎設施 與 系統健康度，最後引入的不是一台自動印鈔機，而是一筆利息驚人的 「 高利貸 」 。
    顧能 （ Gartner ） 2025 年警告，若企業只關注眼前的應用場景，卻忽略 AI 帶來的副作用，到了 2030 年將拖垮企業轉型速度。
    這筆債務主要來自 2 個隱形風險 ：
    * AI 機器學習系統的技術債 （ technical debt ） 和
    * 資料完整度 （ data readiness ） 的嚴重不足。

    ■ 『 急著導入 AI，卻忽視系統基礎建設 』
    技術債，意指為了 快速開發 或 搶先上線，採取 短期可行 但不利 長期維運的設計，導致未來必須付出更高的時間與成本修補系統。
    早在 Google 2015 年發表的 《 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems 》 就指出機器學習系統中，負責學習 與 預測的核心程式碼只占不到 5%，剩下的 95% 則是為了讓 模型運作 而搭建的 龐大資料管線 和 膠水程式碼。
    問題在於，多數企業將 資源集中於優化模型，卻以 拼湊方式 處理其餘系統基礎。
    為了讓 通用模型 快速貼合 業務需求，企業往往不斷 外掛修正程式 或 例外規則，短期看似改善表現，長期下來，系統卻會變成一個沒人敢動的黑箱，
    一段外掛失效，可能影響多個流程；一次模型升級，就必須全面回歸測試。
    維運成本 因此不斷攀升，卻無法換得更高的穩定性。
    顧能 （ Gartner ） 預估，到 2030 年，將有一半企業因 AI 技術債過重，被迫延後系統升級，甚至重建架構。
    技術債 之外，更深層的風險來自 資料品質。
    多數企業的 內部資料 原本是為了 人類閱讀 或 備份而存在，格式混亂、欄位定義模糊，甚至缺乏完整數位化，長期分散在各部門。
    Arm 報告揭露，有 46% 的領導者坦承資料品質 和 可取得性是 AI 導入的最大阻礙，更有 18% 的企業仍仰賴人工清理資料。

    ■ 『 企業轉型最大瓶頸 ： 模型再強也難敵髒資料干擾 』
    這些無法被 AI 系統穩定理解、追溯 與 驗證的資料，對模型而言都是雜訊。表格缺乏欄位定義、過時卻未標示的數據，或混雜人工輸入錯誤 與 缺漏值的紀錄，都會直接影響模型判斷。
    美國國家標準 與 技術研究院在 《 AI 風險管理框架 1.0 》 中警告，當模型長期攝取充滿雜訊 或 過時的資料，不僅會產生錯誤預測，還會放大 AI 幻覺 與 偏見風險。
    當資料缺乏 統一標準 與 治理機制，各部門各自管理， AI 系統便無法取得單一可信來源，形成典型的 「 資料孤島 」 。模型可能在單一部門表現良好，換到其他場景卻全面失效，再強大的模型也難以跨部門再應用。
    技術債 與 髒資料 的後果，最終會演變成管理災難。
    模型建議 不可靠，決策資訊 就會被扭曲；部門間資料無法流通，便難以跨部門協作。
    對此，麥肯錫 發現，真正從 AI 獲利的企業，並非一味追逐最新模型，而是選擇回頭整頓 資料基礎 和 系統架構，確保 AI 能被 長期維運、驗證 與 問責，成為 穩定創造價值的工具。

    ■ 『 數位應用成熟度診斷表 ： 你的企業能不能放心讓 AI 上線 ？ 』
    1. 是否有單一權威資料來源 （ SSOT ） ？
    2. 資料是否清楚標示更新時間和目前版本 ？
    3. 使用資料時，是否經常需要人工補資料 ？
    4. 不同系統中，相同名詞的意思是否一致 ？
    5. 是否有人負責資料維運 ？
    6. 是否有資料偏誤檢查 ？
    7. 是否有控管資料存取權限 ？
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    ●『 總分診斷 （ 資料成熟度的 3 個級距，滿分 14 分）』
    * 0～4分 ： 資料混亂期（data-chaotic）
    資料零散、定義不一、信任不高，無法追溯。此階段導入 AI，只會把錯誤放大自動化擴散， AI 幻覺、錯誤與錯誤決策幾乎不可避免。
    * 5～9分 ： 資料可用但高風險 （ data-fragile ）
    可支援單一部門 或 試點，但高度依賴人工監管。 AI 能提升局部效率，但尚不足以進入核心流程。組織仍在 「 試AI 」 ，而不是 「 用AI 」 。
    * 10～14分 ： AI 就緒 （ AI-ready ）
    資料可治理、可維運、可被模型穩定使用。此階段 AI 不只是展示工具 或 效率加速器， AI 開始真正進入核心工作流程，成為穩定的工作夥伴。
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    參考資料：〈Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems〉, Google Research;〈AI Risk Management Framework 1.0〉, National Institute of Standards and Technology；整理／郝致琪

【 「 AI 幻覺 」 無法根除，但能維持在可控範圍！ 3 層安全網，避免它闖出大禍  】
    成功 Success > 數位工具
    2026-03-12
    撰文 郝致琪
    來源經理人 :  https://www.managertoday.com.tw/articles/view/71837

    圖.Gemini/請參考網址！
    萬事先問 AI，或許已成為許多工作者的習慣。但如果你不經查證就完全仰賴 AI 提供的訊息，有可能會產生誤判。
    例如，當你問生成式 AI ： 
   「 為什麼某家公司股價在發布財報後下跌 ？ 」 
    AI 可能會條理分明地分析營收成長放緩、市場預期落差、產業循環反轉，整段解釋聽起來專業又合理。
    但實際上，那家公司當天根本沒有發布財報，股價波動來自完全無關的事件。
   「 一本正經的胡說八道 」 的 AI 幻覺 （ AI hallucination ） ，不是因為系統壞掉，是語言模型設計和訓練方式所致。

    ■『 AI 學會得高分，卻沒學會守規則 』
    AI 為何會說謊？
    答案的打分數，AI 會學會哪些回應比較容易得高分，並淘汰表現較差的選項。
    但強化式學習的後遺症是，在 AI 盡力達成所被設定的目標時，倫理道德卻可能沒被校正，造成 AI 為了達成目標的手段可能會繞過法律或倫理規範。例如，人跟 AI 下棋時，AI 為了贏下棋局，100 個 AI 當中有 2、3 個 AI 會偷偷篡改下棋紀錄、或把兩邊的棋互換，把自己變成優勢的一方。
    而隨著模型被賦予更多複雜的任務和目標，如降低成本、最大化用戶滿意度，AI 幻覺的風險也同步升高。
    半導體設計 與 軟體公司安謀 （ Arm ） 在 2025 年的 《 AI 就緒指數 》 報告，指出 AI 策略性欺騙 （ strategic deception ） 的風險。
    高階 AI 模型具備分辨訓練 和 真實運作環境的能力，在安全測試階段會刻意隱藏不合規的特徵，表現得溫順且符合人類價值觀 （ alignment faking ） 。
    一旦上線，模型可能會為了最大化被設定的獎勵目標，採取欺騙手段、做出 「 獎勵駭客 」 （ reward hacking ） 行為。
    如果這些邏輯在企業場景發生，未來 AI 可能會為了讓專案績效達標主動隱瞞關鍵風險數據。
    由於 AI 幻覺 與 欺騙風險無法完全歸零，美國國家標準與技術研究院 （ NIST ） 在 《 AI風險管理框架 1.0 》 中建議，企業不應只在 AI 參與的專案執行最後階段才驗收，需建立完整流程，並將風險管理貫穿於使用 AI 工具的全生命周期。

    ■『 提前找出漏洞，3 防線檢視並採人機共決 』
    在設計規畫階段，企業需先確保數據充足且合法，再跳入模型訓練，以免 AI 從起跑點就因資料偏差而學歪。開發時，應進行紅隊測試 （ red teaming ） ，主動扮演攻擊者試探 AI 以提早找出漏洞。
    部署階段，可讓 AI 如實習生在背景給建議、跟著真人做決策，透過比對 AI 與真人專家的判斷落差來驗收。最後在營運階段，必須持續監控模型是否走偏 （ drift ） 或性能衰退。
    NIST 接著給出 3 道防線的設計建議。
    首先是設定信心閾值，如果 AI 對產出的信心分數低於 90% 時，系統自動暫停並請求人類批准。
    再來是針對高風險操作 （ 如資金轉帳 ） 強制設定為人機共決模式，無論 AI 多有把握，執行前都必須經由人類確認。
    最後，企業可採用 「 多代理人制衡 」 架構，設計一個專門負責審查的安全守門員 AI，在內容提交給人類前先進行內部查核與過濾。透過持續的技術驗證和人為監督的多重防線，企業才能將 AI 幻覺風險維持在可控範圍內，確保輸出可信度。
    圖.經理人./請參考網址！