「你很容易看到山頂，但很難找到通往山頂的路（You can often see the mountain top but not the trail leading there.）。」AWS Summit Taipei 2026盛大展開，AWS台灣總經理王定愷在會中的「AI Agent時代CEO領導力午宴」引用Amazon創辦人Jeff Bezos的這段話開場，點出生成式AI與雲端技術的相乘後，正帶來前所未有的機會，但強大的效應背後也可能暗藏巨大的風險反噬。在探索如何前往AI之巔的途中，如何找到一條安全、合規的路徑，成為當前企業面對AI浪潮最大的管理課題。
「安全性是首要任務（Job Zero）。」他指出，如果沒有建立強大且安全的環境，企業就無法在其上建構任何AI應用。尤其生成式AI的應用正從過去的內容生成、摘要或知識查詢，走向能夠直接修改資料、執行任務的AI Agent；面對開始具備「行動能力」的AI，企業下一階段的關鍵能力在於建立AI安全邊界（AI Guardrails），「圍好這道護欄，企業員工才能在安全可控的範圍內盡情發揮創造力、探索AI，進而創造價值。」
AI越自主，企業越需要建立邊界
OpenAI Codex企業產品負責人Rohan從不同層次剖析AI治理，首先在模型層（Model Layer），企業需要選擇安全可靠、適合企業環境部署的雲端環境，確保AI能力建立在可信任的基礎上，例如在Amazon Bedrock上使用模型。AWS有著明確的共同責任模型（Shared Responsibility Model），符合所有國際安全標準，並在全球擁有數十項安全合規認證及不同加密技術，打造極度安全的環境。
其次是代理層（Harness Layer），企業必須像管理員工一樣管理Agent存取權限，清楚定義不同Agent可以使用哪些資料、系統與功能。此外，還有對Agent行動本身設定的安全規則，例如是否在沙盒環境中運作、哪些操作需要人工批准。
王定愷特別提醒「責任歸屬」與「可追溯性」的重要性，以免在發生問題時出現無人承擔最終責任的情況。AWS與openAI共同協作處理雲端所發生的所有活動，無論是誰存取了什麼資料，採取了什麼行動，做出了什麼樣的決策……每一個步驟都能「追根究底」，確保一切始終都可追溯、可問責。
安全VS.創新：無需取捨，而是相輔相成
許多企業擔心，嚴格的AI治理會降低創新速度；Rohan則認為，安全與創新並非二選一，關鍵在於建立「既安全又靈活」的治理模式。
「如果沒有設置好安全邊界，你就無法信任Agent；缺乏信任而無法放手讓Agent執行操作，那它就發揮不了太多作用。」相對地，越安全，就代表能用AI執行更多任務。「充分發揮AI Agent的作用，讓他們為您處理越來越多的工作，解決方法實際上通常關係到如何利用AI來提高安全性。」例如Anthropic的Claude Code透過自動審核程式碼，來解決大量程式碼人工難以處理的問題，關鍵在於找出需要Agent確保動作安全性的關鍵時刻，並根據信心分數判斷需要交由真人處理，或直接由AI進行審核。
「如果您在安全方面遭遇瓶頸，其實這是可以解決的。」Rohan表示，只需要發揮創意，並與像AWS、OpenAI等已經取得成功經驗的夥伴合作，實際瞭解其運作方式，以及如何將這些技術應用到自己的系統之中。
數據治理，才是AI創新真正的起跑點
談到AI創新的成功關鍵，王定愷則回歸到數據治理的重要性。他強調，企業導入AI時，不能只關注模型能力，而必須同步檢視自身資料基礎。當資料分散於不同系統、缺乏一致標準，AI即使具備強大能力，也難以產生可靠結果。
因此，AI轉型的第一步，不是追求更多應用，而是建立讓資料能安全流動、被正確使用的基礎環境。「沒有高品質的數據，就沒有高品質的AI。」企業若希望AI真正創造價值，必須先處理資料品質、資料整合與權限管理問題。
王定愷以東元電機的AI導入經驗為例，東元導入AI的第一步，並不是立即開發應用，而是整理企業數據、先打通資料孤島，建立共同資料平台，再透過員工提案與內部競賽，鼓勵不同部門提出AI應用情境，逐步發展不同AI應用場景。
當AI成為同事，組織也要重新設計
除了技術與治理，AI也正在改變組織運作方式。Rohan提醒，真正能推動企業AI轉型的關鍵，在於高階管理者是否具備足夠企圖心。「我們發現，最成功的企業都有來自執行長、技術長與資安長由上而下的倡議，以找出真正具有野心的方法來進行變革；不僅是提升工作效率，而是從根本上創造改變。」這些改變可以是重新思考企業流程、工作模式與商業模式。
除了由上而下的承諾，改變也能來自由下而上的推進。他觀察，企業內部最有效率的AI使用者，往往不是職位最高的人，而是那些具有高度好奇心、願意探索新工具的人。建議企業從小型應用開始，找到企業內部最有好奇心、最願意探索AI的員工，讓他們成為推動轉型的力量。
AWS則指出，AI最擅長的是執行任務與協調工作，但企業不能讓AI取代人類判斷。領導者需要重新思考：哪些工作應交由AI處理？哪些決策能力必須留在人身上？
因此，CEO在AI時代的關鍵任務，是回答更根本的問題：企業希望AI改變什麼？哪些流程應該重新設計？哪些能力應該由AI放大？哪些判斷能力必須保留在人身上？從HR的角度來看，AI時代企業也不能只是縮減人力，而要重新設計工作方式，培養能與AI協作、具備跨領域判斷能力的人才。
從實驗走向商業成果，AI最後仍要回到價值衡量
當企業投入AI，最終仍必須回答董事會最關心的問題：這項投資創造了什麼價值？例如，針對台灣許多企業面臨的資源有限、人才短缺等難題，Agentic AI能夠提供直接的幫助，例如有效加速工作流程。Rohan以openAI Codex產品為例，該團隊不久前還只有50人，卻能創造數十億的營收，就是藉助Agentic AI來達成任務。「部署AI Agent最簡單的方式，是讓每位員工都能使用像openAI Codex或Amazon Quick等工具，它們能以您未曾想過的方式自動化其個別工作流程，實現由下而上的自動化。」
王定愷則強調，AI應用必須與企業核心目標連結，而非停留在技術展示。建議企業回歸最基本的損益，檢視AI是否降低成本、提升效率、增加營收或改善獲利。「損益表始終是驅動AI最有效的機制。」例如許多台灣企業正赴美設廠，考慮到系統整合及IT基礎設施導入的方便性和成本效率，許多企業選擇使用AWS Outposts雲端來取代傳統的IT部署，省下了大量的時間、人力與成本。
同時，企業不必等待所有條件成熟才開始。王定愷建議採取低風險、低成本的方式快速嘗試，在實際使用過程中持續調整，逐步找到最適合自身產業與組織的AI模式。AI Agent時代，企業競爭的核心，已不再只是誰擁有更強大的模型，而是誰更早建立起治理AI、管理AI、放大AI價值的能力。建立AI邊界，不是限制創新，而是讓企業更有信心探索未知。
