自主 AI（Agentic AI）正推動全球 IT 部門進行根本性重組，75% CIO 將在 2025 年投入更多時間於 AI 和機器學習相關項目。這項技術突破除了改變工作執行方式，更迫使 IT 領導者重新思考組織架構、安全風險管控和員工技能培訓策略。與過去的雲端基礎設施和 DevOps 轉型相比，自主 AI 時代的來臨，標誌著 IT 組織架構必須進行更深層次的調整。根據 Gartner 預測，到 2028 年將有 33% 企業軟件應用程式嵌入自主 AI 功能，而 Deloitte 研究顯示，25% 目前使用生成式 AI 的企業將在 2025 年啟動自主 AI 試點項目。
本文將探討 CIO 在自主 AI 時代重組 IT 部門的五大關鍵問題：人機協作模式、敏捷團隊演進、治理架構調整、變革管理以及新技能需求，為企業數碼轉型提供實用指引。
自主 AI 重新定義 IT 使命與優先項目
自主 AI 與傳統 AI 工具的根本差異，在於其目標導向的自主決策能力。Globant Enterprise AI 技術長 Gastón Milano 指出：「IT 團隊正在擴展能力，以擁抱更動態的跨職能協作，整合人類專業知識與 AI 驅動的代理程式。IT 角色不再只是治理，而是編排新的工作流程」。
這種轉變反映在 CIO 的策略重點調整上。根據 CIO.com 2025 年度調查，75% CIO 將花費更多時間在 AI 和機器學習相關項目上，這一比例超過了網絡安全（65%）、產品開發（56%）和資料分析（56%）。Typeface 首席產品官 Vishal Sood 表示：「IT 不再是後端功能，而是戰略神經系統。組織必須從管理基礎設施轉向編排智能，將 AI 代理程式嵌入每個業務流程」。這種轉變要求 IT 領導者在加速創新的同時，確保系統韌性和營運效率。
人機協作：重新定義工作分工模式
在評估自主 AI 在任何部門的角色時，CIO 應該首先釐清哪些任務將由 AI 代理程式執行，哪些需要人類監督。Cisco 企業連接與協作部門主管 Anurag Dhingra 認為：「敏捷團隊需要掌握協作多工處理，確保人員和機器之間的無縫交接和反饋循環」。實際應用案例顯示，Databricks 的 CIO Naveen Zutshi 表示：「AI 代理程式能夠處理例行的服務管理任務，從故障排除到事件解決，並能預測性能問題並執行修復，減少 IT 專業人員的手動和管理工作負擔」。
這種人機協作模式在軟件開發領域尤其明顯。Cisco 目前有 70% 開發人員每月至少使用一次 AI 編程工具，如 Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot。CIO Fletcher Previn 觀察到：「隨著 AI 在編程方面變得更加出色，我們正在重新審視既定的工作流程和生產力概念」。
多學科敏捷團隊的 AI 時代演進
傳統的多學科團隊專注於 IT 技能整合，但自主 AI 的出現要求團隊將 AI 代理程式視為團隊成員。這種轉變除了改變團隊組成，也重新定義了績效評估標準。Dhingra 指出：「產品負責人必須定義適合 AI 的用戶故事，規劃時應該考慮哪些任務最適合 AI 處理，工程師將越來越多地與 AI 協作進行編碼、測試和部署。傳統的速度等指標將不再足夠，需要新的指標來衡量 AI 增強環境中的團隊績效」。根據研究顯示，AI 驅動的管道自動化讓分析師能夠獨立建立和管理管道，而工程師則專注於擴展和自動化基礎設施。這種角色重新分配反映了技術能力的民主化趨勢。
治理與支援功能的戰略調整
雖然 AI 和自動化將提高營運效率，CIO 仍需向管理層說明 AI、資料和安全功能所帶來的擴展責任和規模需求。Bedrock Security 首席安全官 George Gerchow 強調：「為自主 AI 重新思考 IT 架構，需要對資料治理和組織流程進行根本性改變，因為傳統的安全檢查點必須演進為以機器速度運行的嵌入式治理」。
在安全挑戰方面，53% 企業將資料私隱和合規視為最大擔憂，40% 企業認為與傳統系統整合是重大挑戰。Qwiet AI 行政總裁 Stuart McClure 指出：「2025 年我們正見證網絡安全透過自主 AI 應用的專業化轉變，多個專業化 AI 代理程式協作處理安全營運的不同方面」。實務上，38% 組織已實施偏見審計和人工審查流程，另有 36% 使用偏見檢測工具。這些措施反映了企業對建立可信 AI 系統的重視。
變革管理與組織協調的新挑戰
Workday 研究顯示，82% 組織正快速部署 AI 代理程式以減少工作負荷（88%）並推動更快創新（82%）。然而只有 45% 員工願意接受 AI 代理程式分配任務，僅 30% 願意被 AI 管理。
AppDirect 技術長 Andy Sen 觀察到：「IT 部門不再只是技術實作者，而是成為推動者和顧問，確保 AI 負責任地部署，並賦能不同業務單位利用 AI 推動創新」。這種角色轉變要求 CIO 發展新的能力，包括產品管理、流程工程和變革領導。實際案例中，德國製造商透過 Beam AI 的自主 AI 解決方案，實現 96% 訂單更新自動化，手動處理時間減少 89%，手動錯誤減少 23%。法國農業信貸銀行使用 AI 代理程式處理客戶投訴分類，回應準確率達 95%，整體處理時間顯著縮短。
新技能需求與人才培育策略
世界經濟論壇報告指出，到 2027 年全球超過 40% 工作者需要重新培訓，AI 和自動化是推動因素。Tines 現場技術長 Brad Rumph 表示：「自主 AI 將要求 IT 專業人員將重點從執行任務，轉向指導和監督自主系統。關鍵是從執行者思維轉向編排者思維」。
新興的 GenAI 角色包括：AI 資料品質專家、AI 診斷師和 FinAI 專家。這些角色代表現有職位的技能延伸，而非完全替代。76% 大型企業報告缺乏 AI 技能人才，44% 表示這正在拖累進度。技能轉型不僅涉及技術培訓，更要求建立適應性能力。LinkedIn 分析指出：「關鍵不在於預測哪種技術棧或角色會存活，而在於建立適應性肌肉來轉換、領導和保持相關性」。企業成功的關鍵在於從戰略性試點開始，而非全面推出。Cloudera 2025 年調查顯示，96% 組織計劃明年擴大 AI 代理程式使用，84% 認為代理程式對保持競爭力至關重要。自主 AI 時代的 IT 重組已不再是「是否」進行的問題，而是「何時」和「如何」進行。成功的 CIO 將透過明確目標設定和個人化溝通，確保員工認同新方向並理解變革的價值所在。
