趨勢觀察／iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉 AI 戰略重構 克服三痛點

進入2026年，生成式AI已演進為「生產引擎」，更在生成式AI基礎上主動學習，產生AI代理人服務，對人才培育、組織轉型都面臨結構性的挑戰。iKala共同創辦人暨董事長程世嘉指出，目前來看，軟體開發業者已率先完成轉型，但企業要全面落實生成式AI進入系統，甚至導入AI Agent（AI代理人），仍須克服技術以外的流程與資源壁壘。

程世嘉也觀察，儘管AI技術已足夠聰明，甚至進入「代理對代理（A2A）」時代，但在多數專業領域與日常生活，AI Agent的「全代理」尚未達成閉環。AI代理技術進步到可以幫工程師寫程式、校正程式，個人感受技術一日千里，但一般企業導入卻相當慢，甚至認為AI只是對話，出現宛如「平行世界」的體感差異。

改善企業應用牛步化

他認為會有如此情況，主要是組織內部的三大卡點，首先是流程整合落後，當流程（例如電商與金流）尚未完全自動化時，AI就會只停留在資訊提供階段，缺乏「最後一哩路」的執行權限。

其次是法規與信任度，包括政府與社會對AI的信任度不足，導致法規多採取白名單或嚴格審核，限制了AI Agent落地速度。第三個卡點則是異質系統整合難度高，企業內部累積數十年的傳統舊系統（Legacy Systems）互不相通，導致AI缺乏足夠且標準化的數據來協助決策 。

程世嘉認為，面對以生成式AI基礎發展出的AI代理，企業也要進行戰略重構，以美國重要企業來說，現階段正在全面累積算力，並視之為資產，也就是不僅將AI視為軟體服務（SaaS）費用，更是視為「核心資產」與「資本支出」，大規模囤積算力資源。

接著是以自有數據建立主權 AI（Sovereign AI），建立屬於自己的模型能力與算力主權，這部分包括自有數據的微調（Fine-tuning）與資安控管。程世嘉表示，目前大家覺得AI在企業的轉型應用遠慢於個人感受，正因為資料整理難度高，一個AI專案從發想到實際上線產出營收，往往需要一年以上的時間。

技術、創造力間找定位

也因AI已經從對話快速進展到生成式AI、再進展到代理AI或AI代理人，幾乎接替基本的工程師工作，人才也立刻面臨現實的挑戰。

程世嘉指出， 個人生產力的「奇點」已經到來，人機協作的十倍速時代已經在軟體開發領域出現。他提醒程式設計人員，目前程式設計正從專業技術轉化為「通識能力」，未來人才的核心價值已不在於「會寫代碼」，而在於如何有效指揮AI Agent、創造新需求。

「業界可說僅需要具備深厚專業知識、能精準定義問題的『資深以上』人才 。未來工作者如何在技術（AI執行）與創造力之間尋找新定位，是2026年最重要的職涯命題」。