一、AI 代理人時代來臨，企業生產力的再定義

2025年被稱為「AI代理人元年」，這並不是一句行銷口號，而是一個實際發生的現象。當前AI的應用已從生成文字、圖像的基礎能力，進階到能理解語意、執行任務、輔助決策的「代理人」層級，在零售產業中，這代表AI不再只是行銷部門的輔助工具，而是深入企業運營的核心：從客服、倉儲到採購，AI都能透過語言模型的理解力與資料分析能力，扮演自動化執行者與決策建議者的雙重角色。

生成式AI為零售業帶來無限價值與生產力

例如，Google 推出的「Google Agentspace」平台，便整合了多模態搜尋、AI推理與自動化執行三項能力，讓企業能從圖片、影片、文字等資料中搜尋關鍵資訊，進而生成洞察，並立即交付行動指令，讓AI真正成為企業的行動助手。這樣的系統，不僅提高工作效率，也減少了人力重工的浪費，讓員工能將心力投注在更高價值的創新工作上。

二、重塑搜尋與互動體驗，改寫消費行為的入口

AI 不只改變企業內部流程，更深刻地改寫了消費者的搜尋與互動行為。Google 自2024年起推出的 Circle to Search、Lens等視覺搜尋功能，讓消費者可以不再輸入文字關鍵字，而是直接「圈選畫面」就能進行產品搜尋與比價。根據內部數據顯示，每月使用此功能的搜尋筆數超過200億，其中有四分之一具備購買意圖，這樣的行為轉變對零售商而言，是一種全新的挑戰——他們必須讓商品在「看見即搜尋」的場景中脫穎而出。

透過視覺搜尋，購買意願顯著增加

AI正是解法之一，透過生成式AI輔助商品標籤與描述增強，企業可以提升產品在視覺搜尋中的辨識度與相關性。美國超市品牌 Kroger 就藉此為300種商品建立20種以上的進階屬性，幫助消費者在尋找生菜沙拉配料時，快速比對營養成分、口感與搭配建議，不僅提升轉換率，更深化顧客體驗，AI 讓商品資料不再是靜態的資訊，而是能即時互動、反映用戶需求的智慧載體。

三、數據整合與隱私治理，AI效益實現的關鍵前提

當AI逐漸進入企業的每一道流程，最大的挑戰往往不是技術能力，而是資料整合與權限控管，Google調查指出，有89%的企業員工在完成一項任務時，需要查閱超過六個資料來源。資訊散落在CRM、ERP、雲端文件、客服平台之間，成為AI無法發揮效益的最大阻礙，資料越多，反而越亂。

零售企業內部生成式AI應用的挑戰

Google提出以「搜尋－理解－決策」為主軸的企業內部AI整合架構，透過NotebookLM這類生成式AI筆記工具，企業可以將多達300種以上的資料格式整合，並讓AI能夠理解並回應使用者的自然語言查詢，甚至生成簡報、報告或摘要分析，不只讓查資料變簡單，也讓決策更有依據。

分階段運用合適的AI工具，革新零售企業內部工作效率

但當AI代理人能接觸大量企業核心資料時，資訊安全也成為不能忽視的課題，Google 強調其雲端平台在資料隱私、權限控管、合規性與資料主權上的多層防護，並以台灣健保署將糖尿病患資料託管於 Google Cloud 進行AI分析為例，證明 AI 與數據可以在安全基礎上協同發揮最大價值。

生成式AI的應用不再是未來式，而是進行式。

它讓零售企業可以更快速地產出行銷內容、更智慧地理解消費者、更敏捷地優化營運流程。透過AI代理人，企業不再只靠人力堆疊效率，而是靠「智慧工作流」推動生產力升級。這場變革不只是科技驅動的轉型，更是組織文化與決策邏輯的進化。

對於正身處轉型關鍵期的零售業者而言，AI並不是一道選擇題，而是一場必修課，而這門課的核心，不是技術堆疊，而是能否打造出真正解決痛點、提升價值的智慧系統，在AI與數據雙軸驅動的未來裡，企業的競爭力，將不再來自於做得多快，而是能否比別人先一步「做對」。

更多精彩內容可觀看完整影片及下載講義一次瀏覽