Google Cloud 一位高階主管表示，希望從 AI 獲取真正價值並成功部署的企業，應專注於建立以信任、透明度與互通性為基礎的 AI 工作流程，並輔以務實、系統化的治理。

每週不斷問世的新 AI 模型，讓這個領域宛如一場漫長的宣傳循環——對於試圖釐清究竟需要什麼才能讓 AI 工作流程發揮效益的企業而言，這是一片令人困惑的景象。要超越 AI 模型、工具與代理的承諾，企業應避免對技術抱持不切實際的期望，而應建立正確的基礎，以打造基於信任、透明度與互通性的實用 AI 應用。

「互通性與開放性是兩個非常關鍵的概念，透明度也是如此，」Google Cloud 產品管理總監 Michael Clark 在 AI Business 的 Targeting AI 播客節目中表示。

對開放性的重視反映了更廣泛的產業趨勢：隨著企業從試行單一 AI 工具邁向部署多代理系統，包括 Google 在內的廠商已支持開放互通標準，例如 Google 於 2025 年與數十家合作夥伴共同推出的 Agent2Agent 協定，讓不同廠商的 AI 代理得以交換資訊。

Clark 指出，能與其他系統串接的系統，是生成式與代理式 AI 應用成功的核心。舉例而言，AI 代理若要在客服場景中發揮作用，企業必須與各種不同的系統達成互通。

「在許多客服中心，人們處理客戶問題時仍相當依賴人工操作，並未使用 API 或其他工具，」Clark 說。「因此，這意味著要嘛引入代理，要嘛取得企業其他部門運作狀況的相關情境資訊，並能夠採取行動。」

Clark 補充，情境資訊也是區分代理式應用成敗的關鍵因素。

「我們看到情境包括音訊與視訊，某些情況下甚至包括光達等其他類型的資訊，以及金融串流資料等，幫助代理做出日常決策，」他說。

除了互通性與情境之外，企業還需要治理與信任——隨著歐盟及其他地區的監管機關陸續推出 AI 法規，對部署高風險 AI 系統的企業課以義務，這項議題已變得日益迫切。

「身為企業，要非常清楚地了解你想要的成果，並了解自身的風險承受度，」Clark 說。「一旦識別出風險，凡超過該門檻的事項，都要納入人類監督。」