史丹佛大學研究：41%的YC AI代理新創選錯戰場，哪裡才是最佳甜蜜點？

由史丹佛大學研究團隊於6月發布的一篇報告指出，當前熱門的AI代理應用和相關投資，很可能與業界的實際需求存在巨大落差。

《AI代理與職場需求的未來趨勢》這篇報告，訪談1,500名工作者，並結合52位AI專家的能力評估，綜合考量工作者的「需求」與技術的「能力」後，將AI代理的導入優先級別和能力需求分為4大區域：綠燈區、紅燈區、研究機會區和低優先區。

從報告的結果顯示，當前許多AI代理發展可能都選錯了應用，尤其是在「綠燈區」（需求高且技術成熟度高）和「研發機會區」（需求高但技術成熟度低）的應用中，尚未獲得足夠多的關注。

報告更是直接以知名加速器Y Combinator（YC）當中的1,723家AI新創為例子，高達41%的團隊「選錯戰場」，說明目前的偏差有多嚴重。

有需求，不代表有意願

在觀看分析之前，必須先對所謂的「AI代理需求」定義。報告中以「需求-能力」作為兩軸，將職場任務劃分為4大區域。

1. 綠燈區：最容易導入的應用

這類任務同時具備高自動化意願和高技術能力，也就是工作者高度希望AI能接手這些任務，而AI的技術能力也已成熟到足以實現，例如「納稅申報員：安排客戶預約」、「品質控制系統經理：檢查定期報告的品質控制數據」等任務，都屬於高自動化意願且技術可行的範疇。

然而，這份報告也指出，許多位於「綠燈區」的AI代理新創，目前卻未獲得足夠的投資關注。

2. 紅燈區：技術再好可能都沒人買單的應用

這類任務的特點是相關技術成熟，但工作者的自動化意願低。換言之，AI理論上能夠勝任這些任務，但員工卻不希望其被自動化，甚至擔心自己被取代。

換句話說，這個領域的AI代應用必須小心，因為它可能面臨工作者的抵制，例如電腦程式設計師、商業分析師等等工作。

3. 研究機會區：潛力極大的高成長應用

這一區可謂新創的黃金區，因為工作者自動化意願高，但目前技術能力尚不足。

不過報告中也指出，這一區的的重點仍局限於電腦科學和工程領域，例如「電腦和資訊研究科學家：應用理論專長和創新來創建或應用新技術」等。這表明雖然學術界有意識到這些機會，但仍需擴大研究範圍，以涵蓋更廣泛的高需求、高影響力任務。

4. 低優先區：基本上沒人想用

最後這一區就是意願低、技術實現也難的區域，報告中指出像是「藝術總監：向客戶展示最終版面」、「票務代理：追蹤遺失、延遲或轉運的客戶行李」等任務，儘管AI可能具備某些處理能力，但工作者對於其自動化的意願卻很低。

員工對AI的擔憂主要集中在不信任AI系統的準確性、能力或可靠性（45.0%）、對工作取代的恐懼（23.0%），以及AI缺乏人類特質或能力（16.3%）。特別是像「藝術、設計與媒體」這類行業，只有17.1%的任務獲得積極自動化意願，員工明確表示不希望AI參與「內容創作」。

這4個區域的劃分描繪了AI代理在職場中的複雜圖景，也是新創團隊與創投自我檢視的一面鏡子，而報告直接以YC裡面的AI新創拆解，說明當前的「投資錯位」程度。

拆解入選YC的AI新創：41%可能選錯了賽道

該研究以大型語言模型gpt-4.1-mini，從YC官方網站上的5,156家新創中，篩選出1,723家與AI相關的團，並且對應到各個不同的職業領域與需求中，以了解現有投資在上述4大任務區域中的分佈情況。

報告首先指出，YC新創在4個區域中的分佈相對平均。這意味有將近一半的資金流入了不那麼需要AI、或導入AI摩擦較大的低優先區與紅燈區，而報告中指出的實際數字是：41.0%。報告直言，這凸顯了現有投資與實際工作者需求及技術可行性之間存在關鍵的錯位，且許多在「綠燈區」和「研發機會區」的潛力任務仍未獲得足夠的關注。

為了驗證這個落差，研究團隊還分析了Claude.ai的使用數據，發現自動化意願最高的十大職業，在Claude.ai的總使用量中僅佔1.26%，換句話說，人們「現在使用」AI的方式，很可能並不完全等同於他們「想要使用」AI的方式，因此有了這樣巨大的落差。

報告還揭示了入選YC團隊的高度一致性。目前的YC裡面的AI代理應用主要集中在軟體開發和商業分析相關領域，前5大職業包括：電腦和資訊系統經理、電腦程式設計師、電腦系統工程師/架構師、軟體品質保證分析師和測試員，以及商業智慧分析師。這反映了市場的「從眾效應」或對「安全」投資的偏好，但同時也暗示了其他領域的藍海機會。

看穿AI代理的本質：擁抱協作、專注於「溝通」

既然市場上的需求和當前的創新供給可能存在落差，那新創該如何選對出路？

這份報告的其中一個量化評量表「人類代理量表」（Human Agency Scale, HAS），以「希望參與多少工作」分為5個層級，而其中「H3：AI代理與人類形成平等夥伴關係」，成為45.2%的工作者的期望。

這強烈預示著，AI代理的未來更在於增強（augmentation）人類能力，而非單純的自動化（automation）和取代。工作者希望AI能幫助他們擺脫「低價值且重複性高的任務」，從而將時間和精力投入到「高價值工作」中。

另一方面，新創可能要跳脫熱錢流向並關注新藍海。隨著越來越多AI代理應用在資訊處理任務上，傳統上高薪的「分析資訊」等技能將變得不那麼重要，取而代之的是，**「人際溝通」、「組織與規劃」、「指導與激勵他人」、「判斷人事物品質」等需要高度人類判斷、同理心和協作能力的技能將變得日益重要和稀缺。

總體而言，這份報告向所有致力於AI代理領域的新創公司發出了一個清晰的訊息：儘管市場對AI代理的熱情高漲，投資金額屢創新高，但要取得真正意義上的成功和社會影響，創業家必須超越傳統的投資熱點，深入挖掘工作者的真實需求，並勇於在「綠燈區」和「研發機會區」這樣的未被充分發掘的領域進行佈局。