SI若不進化到 AI Agent 供應商，可能會倒嗎？！
副研究員林金榮 (2025/11/24) 《永續學院編輯室》
前言
2025 年是 AI Agent（人工智慧代理人）的應用元年。AI的強大功能，很有可能讓台灣的系統整合 （SI）廠商的營收面臨「崩潰」，在這可能危機下，SI廠該如何應對？
本文提出從 RAG 到 Agentic Workflow 的三階段轉型路徑。探討 SI 業者如何利用產業知識 （Domain Knowledge）打造護城河，從販售人力轉向提供「AI Agent」服務，實現商業模式的破壞式創新。
一、 為何台灣 SI 廠商必須擁抱 AI Agent？
1. 傳統「人天計費」模式的崩解
GitHub Copilot 等 AI 程式碼生成工具的普及，大幅縮短了基礎開發時間。若 SI 仍依賴販售工程師的「工時」獲利，營收規模將因效率提升而被迫大幅縮水。
2. 企業需求從「數位化」轉向「智慧化」
客戶（CIO/CTO）的需求已發生「質變」，客戶不再需要更多讓人操作的軟體，而是需要能像員工一樣工作的 AI Agent。
- 過去 (System of Record)：買一套系統來「紀錄資料」（如 ERP）。
- 現在 (System of Action)：買一套系統來「執行任務」。
SI 的角色必須從「整合各種軟體系統」進化為能提供「客製化AI Agent」的廠商，此AI Agent能協助完成客戶的工作。
二、 從 SI 到 AI Agent 廠的三階段演進
SI 廠商的轉型無法一蹴可幾，需依照技術深度與客戶需求，需經歷以下三個階段：
階段 1：資料清洗與建構
- 核心技術：RAG（檢索增強生成）、向量資料庫（Vector DB）。
- 轉型重點：解決企業內部的「資訊孤島」，SI 協助客戶清洗非結構化數據（例：PDF、word、影音），建立企業大腦。
- 目標：讓員工透過自然語言檢索資訊，實現「與數據對話」，提升資訊獲取效率。
系統整合、AI Agent、數位勞動力、RAG、商業模式轉型、台灣產業
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