過去，企業要研究消費者的需要，設計吸引人的廣告，再由銷售人員解答疑問、促成交易。然而，假如替顧客搜尋資料、比較產品，甚至完成購買的，已經是一個AI代理，企業應該說服誰？更重要的是，當AI選錯商品、誤解條款，或者根據錯誤資料作出建議，最後又由誰承擔後果？
2026年10月30日號《Newsweek》刊登Sarah Abbott、Boris Groysberg與Priyanka Rao合撰的分析文章〈Mind Over Merchant〉，探討AI代理如何改變商業交易。
文章提出一個直接的問題：「Who carries the risk when the customer is code?」中文可以理解為：「當顧客變成程式碼，交易的風險由誰承擔？」這個問題的影響，遠遠超過網購是否更方便，因為它涉及企業如何被挑選、銷售人員何時介入，以及商業承諾究竟由誰負責。
報道以Amazon與外部AI購物代理的衝突作為切入點。按照文章描述，Meta推出的個人AI代理Muse，可以協助使用者發送電郵、填寫表格、預訂行程，並透過支付工具購物，但Amazon隨即禁止Muse代理進入其網站。
Amazon的立場是，代替顧客購買商品的外部應用程式，應該公開表明身分，並尊重零售商是否參與的決定。
文章亦回顧Amazon與Perplexity之間的爭議。Perplexity認為，自己的工具只是代表使用者完成交易，與Amazon作為商家的角色可以互補；Amazon則指控其AI瀏覽器Comet暗中冒充真人顧客，違反平台條款。
這場爭議表面上關乎網站存取與代理身分，背後卻牽涉一個更實際的利益問題：當顧客不再親自瀏覽網站，平台原本依靠人類注意力建立的生意，還能否照常運作？
以廣告為例，商家付費購買曝光，是希望消費者看見產品、點擊頁面，最後下單。如果AI已經代替顧客搜尋、比較，再直接完成購買，顧客可能根本沒有看過那些廣告。
報道指出，Amazon在2026年第二季的廣告業務收入達198億美元，因而AI購物代理帶來的改變，不只是多了一種購物工具，也可能動搖平台衡量流量與出售廣告的基礎。
不過，文章更值得留意的部分，是它把討論由平台競爭推進到企業採購。報道引述Forrester對近18,000名企業買家的調查，94%受訪者在最近一次採購中使用過生成式AI，高於前一年的89%。把AI視為最重要研究來源的受訪者人數，更是把供應商網站、產品專家或銷售代表視為最重要來源者的兩倍。
這意味著，企業與潛在客戶的第一次接觸，可能早已發生在一段AI回答之中，而企業自己卻毫不知情。
一家公司的產品，可能已經被AI列入候選名單，也可能在銷售人員接到電話之前，便遭到排除。影響這個決定的資料，未必由企業提供，企業也未必知道AI看過甚麼、如何比較，又為甚麼得出那個結論。過去，銷售人員可以透過對話了解客戶需要，逐步解釋產品的價值；現在，當真人終於開始交談，客戶可能已經完成大部分篩選，甚至帶着一套由AI建立的判斷而來。
然而，使用AI並不等於完全信任AI。報道引述Gartner對645名企業買家的調查，67%受訪者偏好在沒有銷售代表參與的情況下購買，但同時有69%會找銷售代表核對AI提供的資訊。
這兩個數字並不矛盾，反而揭示一種新的購買方式：買家希望自己掌握研究與比較的過程，到了需要確認承諾、釐清風險的時候，仍然要找一個可以負責的人。
文章用一句話概括這個變化：「It is a division of labor between information and assurance.」意思是：「這是資訊提供與承諾保障之間的分工。」AI可以整理規格、比較價格、分析供應商，卻不會因為交易失敗而自然承擔損失。當產品表現不符預期、交貨出現問題，或者服務承諾無法兌現，買家需要的便不再是另一份資料摘要，而是有人解釋、處理，並對承諾負責。
因此，AI在採購流程中做得愈多，企業反而愈需要清楚界定人的責任。
報道以GEP的採購平台為例，AI代理可以參與尋找供應商、供應商管理與風險監察，也可以協助議價，但涉及敏感或高風險的交易，仍然需要控制措施與人工監督。效率提升，並不會令責任問題自行消失；如果搜尋、比較與執行都交給機器，卻沒有明確的審批與例外處理安排，風險只是被留到出事之後才浮現。
對企業而言，另一個難題是內部分工如何適應這個變化。
營運部門掌握產品、交付與服務的實際資料，技術部門建立AI能夠讀取的系統，行銷部門負責讓市場理解企業的價值，銷售部門則處理客戶關係。
但當AI對公司形成錯誤印象，究竟由哪個部門負責修正？
文章提醒，這需要原本較少合作的部門共同處理，因為買家眼中的企業形象，已經不再只由官網、廣告與銷售簡報決定。
銷售工作的價值，也會隨之改變。當搜尋潛在供應商、整理資料與初步比較逐漸由AI完成，銷售人員便要更專注於理解複雜需要、解釋取捨、確認承諾，以及在出現問題時維持信任。
報道提到，美國銀行把導入AI所節省的時間，定位為深化既有客戶關係的機會，而不只是讓員工服務更多客戶。這個方向值得留意，因為節省時間之後，把時間用在哪裏，才真正決定AI會帶來甚麼商業價值。
文章最後寫道：「Trade between machines will not end human conversation. It will make it rarer and, therefore, more valuable.」中文是：「機器之間的交易，不會終結人與人的對話；它會讓這種對話變得更少，因此也更有價值。」
當一般資料可以隨時取得，真人對話便需要提供更高的價值，讓客戶理解那些無法單靠規格表、評分與價格排序解決的問題。
讀完這篇報道，我認為AI代理帶來的最大改變，是把商業交易中的兩件事分得更清楚：一件是協助我們作出選擇，另一件是為選擇背後的承諾負責。前者正在迅速自動化，後者仍然需要企業建立制度，也需要人去承擔。
未來的競爭，既包括能否讓AI正確理解自己的產品，也包括當AI把顧客帶到面前時，企業能否令顧客覺得，企業提供的產品及服務值得那份信任。