AI 代理（AI agent，能自主執行多步任務嘅軟體）成日講要幫你做嘢，但成日出事？點樣先至真正令佢做嘢？
新入職？定係個工具？
Dot Compliance 行政總裁 Doron Sitbon 喺《富比士》撰文話，唔好把 AI 代理當「裝完就要照指令運行」嘅工具，要當做新入職嘅同事帶。佢話挫折感多數來自預期落差，唔係技術本身有問題。同新人入職一樣，企業要畀學習時間、介紹俾團隊、隨時間調整預期，唔好一日就要求佢通曉成個流程。
佢話應該依序做好幾樣嘢：明確定義 AI 代理嘅職責、由少許高價值應用入手、寫好語氣風格指引、建立需要人拍板嘅升級通道、上線前先小規模試行，然後持續考核，避免表現隨時間走樣。佢亦強調培訓唔止教員工用工具，仲要教主管點樣管理 AI 代理。
日本 NTT Data 都有類似框架：依傳統人資模式經營 AI 人力，從職缺説明、甄選、入職培訓、在職進修到「解僱」都有對應流程，並期望 CAIO（AI 長）成為數位勞動力的 HR 主管。
點解呢個框架會出錯？
Atlassian、Cisco、Workday 呢幾間公司已經推出讓 AI 代理同員工並肩工作的產品。但 Gartner 調查話，只有 38% 嘅 HR 同 IT 領導者對 AI 將點影響未來工作有共識。CSA 調查更發現，82% 企業喺過去一年喺公司入面發現過自己完全唔知嘅 AI 代理。
波士頓大學同 BCG 旗下 Henderson 研究所對 1,261 位經理人做實驗，發現已將 AI 代理列入組織架構圖嘅企業，經理人如果被話文件係「AI 員工」而非「AI 工具」所出，揪錯率會下降 16%，亦較唔覺得自己有責任為結果負責。西班牙 HR 媒體 Observatorio de RR.HH. 指，AI 代理無法承擔法律及道德責任，把佢當做員工，可能稀釋真正決策者嘅責任。
阿調搞兩下
呢個「當新人帶」嘅比喻有幾點係真嘅——預期管理、漸進式上線、主管培訓，呢啲講法冇乜問題。但問題喺：如果 AI 代理真係「新入職」，出錯咗邊個執手尾？82% 公司自己唔知有幾多個 AI 代理喺度行，呢個先至係真問題。
每個 AI 代理應該有明確負責人、可驗證嘅成效指標同緊急停止機制，最終責任仍然要由人負責。頭銜改唔改唔重要，管理紀律先係關鍵。
阿調｜深度調教
