62% 的企業嘗試 AI Agent。僅 23% 成功規模化。

McKinsey 數據證實了治理團隊已知的事實：部署差距在於治理、合規和整合。

62%

的企業嘗試 AI Agent

23%

已成功規模化

來源：McKinsey 研究，2026 年 2 月

四個部署障礙

實驗（62%）與規模化（23%）之間的 39 個百分點差距存在，因為有四個障礙。JieGou 解決了其中三個。

~30% 已解決

誰控制 Agent？決策如何稽核？Agent 失敗時會怎樣？沒有治理基礎設施，企業無法在規模上回答這些問題。

~25% 已解決

我們的 Agent 部署是否符合 EU AI Act 要求？NIST RMF？ISO 42001？沒有合規對應，企業寧可延遲部署也不願冒不合規的風險。

~25% 已解決

Agent 如何連接到現有系統？不同供應商、不同協定、不同資料格式。整合摩擦拖慢每次部署。

~20% 超出範圍

團隊如何採用 Agent 工作流程？角色如何改變？變革管理需要組織轉型，僅靠技術無法解決。

超出平台範圍 — 需要組織領導

JieGou 解決 4 個部署障礙中的 3 個（約 75% 的差距）

治理顧慮、合規不確定性和整合複雜性都由 JieGou 的 10 層治理堆疊、三框架合規矩陣和三重協定支援解決。

從實驗到規模化的三個步驟。

計算您的 GovernanceScore，了解 8 個因子的當前治理態勢。

使用三框架合規矩陣將您的治理對應到 EU AI Act、NIST AI RMF 和 ISO/IEC 42001。

透過 90 天企業試點計畫，在 20 個部門部署受治理的 Agent。

62% 實驗。23% 規模化。差距就是治理。用 10 層、GovernanceScore 和三框架合規來縮小它。