隨著生成式 AI 與 Agentic AI(自主代理 AI) 技術進入商業化應用階段,行銷領域正面臨典範轉移——從單純的工具導入，演進至組織架構與決策模式的全面重構。由《數位時代》攜手《新商業學校》主辦的第七屆 MarTech 行銷科技高峰會，以「MarTech for Impact」為核心議題,匯聚國內外產業領袖與技術專家,聚焦策略思維、技術整合、內容策略、數據治理及組織轉型等關鍵維度,探討在 AI Agent 成為新型態工作協作模式的趨勢下，行銷組織如何在高度自動化場景中持續產生商業影響力，並建立差異化競爭優勢。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和(CH)受邀於高峰會發表專題演講「要讓 AI 懂你的碎片數據到 A2A，行銷怎麼解?」，系統性解構 AI Agent  如何進行思考及和其他的 Agent 進行溝通及分工。

AI 不再只是輔助工具，而是可被「交辦任務」的行銷戰力

吳振和指出，對行銷主管而言，真正有價值的 AI，並非提供靈感或單點產出，而是能被清楚交辦任務、回收成果並持續修正的工作夥伴。Agentic AI 正是這樣的角色——具備理解目標、拆解流程與檢核成果的能力。

在行銷活動規劃中，主 Agent 大腦可將目標拆解，分派給不同專職 Agent，例如：分別負責文案、視覺與投放成效分析等。當產出未符合策略方向時，Agent 能重新修正，而主管只需設定任務目標與驗收標準，即可有效掌控進度與品質。

決策瓶頸，不在 AI，而在數據能否被整合並應用於實際決策場景

針對多數企業普遍存在的數據碎片化問題，吳振和直指關鍵：沒有被整合的數據，就無法成為決策依據。POS、官網、App 與廣告後台各自為政，使行銷團隊難以即時判斷策略成效。

他分享，透過 Agent 串接私有數據庫，結合各自擁有的數據權限，行銷人可直接以自然語言查詢關鍵指標，並即時產出視覺化分析，讓數據真正進入日常決策流程，而非僅存在於報表中。

在 AI 口碑行銷應用上，吳振和提醒，僅依賴公有的 AI 數據，往往只能提供「看似合理」的名單，卻難以落地執行。對決策者而言，風險不在名單不夠多，而在於忽略過往合作經驗與內部評估。唯有讓 Agent 同時存取企業內部 CRM 與歷史合作資料，才能在外部搜尋後進行比對與過濾，確保推薦結果兼顧效率與風險控管，避免決策盲點。

素材產製要能規模化，行銷才跟得上市場節奏

面對跨平台投放與多渠道素材尺寸多元的現況，吳振和以實際案例說明，行銷團隊若仍依賴人工調整，將難以支撐成長速度。透過透過 AgenticAI 思考並將素材產製流程拆解分工給給多個專職Agent 協作，除了 提升效率，更讓行銷素材產出具備一致性與可控性。藉由此案例帶動思考並拆節如何建立可複製、可擴充的產製機制。這種分工模式不只體現了 AI 的思考及拆解工作流程的能力，也將人類世界分工和 AgenticAI 工作模式做了清楚的對照。

自動化流程越多，越需要為風險預留「停損點」

吳振和提醒行銷決策者，導入 AI 並不等於全然放手。當流程涉及多個 Agent 協作時，若缺乏斷點設計，單一錯誤便可能造成連鎖影響。透過在關鍵節點設置資料儲存與中繼機制，即使流程中斷，也能從既有成果續跑，既節省成本，也更有助於專案進度控管。

更重要的是，AI 的導入不僅是一場技術升級，更是一項關乎企業組織文化與決策流程的轉型工程。從資料治理、流程設計到人才角色的重新分工，唯有同步布局，才能確保 AI 不只是概念展示，而是能在企業內部真正發揮效能、創造長期商業價值。

面對 AI Agent 與多任務協作逐步成為行銷與營運新常態，企業也需重新思考自身的導入節奏與落地路徑。若對 AI 應用、數據整合或 Agent 協作模式有進一步討論需求，歡迎與 cacaFly 專業顧問團隊聯繫，攜手探索最契合企業現況的 AI 應用方案，逐步邁向多任務 AI 協作的新階段。