謝昀澤指出，代理式AI的核心價值在於結合機器人流程自動化（RPA）的執行能力與大型語言模型（LLM）的理解能力，使AI不再只是回答問題，而是能獨立完成任務。他舉例，已有台灣信用卡業者導入代理式AI處理機場接送服務，從需求輸入、媒合方案到付款皆可自動完成，大幅提升服務效率。
在企業營運上，代理式AI亦可應用於供應鏈流程，例如發票與訂單核對。傳統自動化系統遇到掃描文件、手寫單據或系統介面變動時容易失效，但代理式AI可自動讀取郵件附件、擷取資料並登入ERP系統比對，若出現異常還能整理原因並生成報告，交由人員確認。謝昀澤表示，這類「數位員工」可24小時運作，特別適合客服互動、行政流程與資料整理等高頻且低風險任務。
然而，代理式AI的風險亦不容忽視。謝昀澤指出，當AI具備操作系統與支付權限後，「好心辦壞事」的情境開始浮現，例如誤判任務導致錯誤消費，甚至誤刪重要資料。若授權過大或管理不當，AI行為可能從便利工具轉變為企業營運風險。
此外，目前代理式AI仍處於發展初期，穩定性與成功率仍待提升。以線上訂票為例，流程常因人機驗證、登入機制、網頁變動或支付安全等環節而中斷。謝昀澤形容，現階段代理式AI更像「聰明但經驗不足的實習生」，具備理解能力，但尚未能穩定完成複雜任務。未來若平台開放標準API並提升工具成熟度，AI才有機會成為可靠的數位勞動力。
他強調，並非所有企業都適合立即導入代理式AI。企業若缺乏成熟的生成式AI使用經驗、良好的數據品質與資安治理，或流程未標準化，導入AI反而可能放大錯誤風險。若內部規則混亂、資料品質不佳，AI不僅無法發揮效益，甚至可能造成營運災難。
針對企業導入策略，謝昀澤提出三項治理原則。首先，建立隔離環境，透過沙盒與虛擬機限制AI運作範圍，並搭配API閘道器防止資料外洩與提示詞攻擊；其次，設定行為護欄，確保AI僅具有限權限，關鍵決策仍需人類把關；第三，建立緊急中止機制，當系統出現異常時可即時停止運作，避免風險擴大。
從被動回應的生成式AI走向主動執行的代理式AI，企業應用正迎來關鍵轉折。謝昀澤認為，未來五年企業內部的AI代理數量可能快速成長，甚至超過人類員工，企業競爭力將取決於是否能有效且安全地管理這批「數位員工」，誰能駕馭AI，誰就有機會在下一波產業變革中勝出。
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