讀完這篇文章，你將清楚了解 Gemini Spark 的定義、它如何在企業環境中實際運作、與 Microsoft Copilot 的本質差異，以及在決定是否將其納入 AI 策略之前，必須向供應商提出的關鍵問題。
什麼是 Gemini Spark？
Gemini Spark 是 Google 於 2026 年 Google I/O 大會推出的全天候企業 AI 代理，內置於 Google Workspace，能夠主動跨 Gmail、日曆、Docs、試算表及 Meet 編排複雜工作流程，無需用戶逐一發出指令。它代表從「提示回應式助手」到「主動式代理」的根本轉變。
2026 年 5 月，Google 在 Google I/O 大會正式推出 Gemini Spark。這不是另一個聊天助手，也不是另一個自動完成功能。Gemini Spark 是一個能夠主動、持續運作的 AI 代理，它在 Google Workspace 的各應用程式之間自動協調工作流程，無需用戶手動觸發每一個步驟。
對企業主管而言，這個區別至關重要。過去的 AI 助手需要你「問」才能「答」。Gemini Spark 則以代理（agent）模式運作，主動監察業務環境，識別任務，並在設定的授權範圍內自主執行。這是 Google 企業 AI 策略的一次重大升級，也是所有使用 Workspace 的企業必須評估的戰略議題。
Gemini Spark 如何在企業環境中運作？
Gemini Spark 透過感知、規劃、執行三層代理框架運作，能夠跨 Google Workspace 應用程式自主編排多步驟任務。它依據管理員預設的業務規則和授權範圍行事，並在執行高影響力決策前向用戶確認，確保人類監管始終在場。
Gemini Spark 的運作架構建立在三個核心層面之上。
感知層（Perception Layer）
Spark 持續監察你的 Workspace 環境，包括電郵往來、日曆安排、文件更新及會議記錄，建立對任務優先級的動態認識。它不等待你的指令，而是主動識別需要處理的工作。
規劃層（Planning Layer）
基於感知到的信息，Spark 制定多步驟執行計劃。例如，當它偵測到一個客戶項目的截止日期迫近，它可能自動起草進度更新電郵、重新安排相關會議，並在試算表中標記未完成的行動項目。
執行層（Execution Layer）
Spark 在企業 IT 管理員設定的授權邊界內執行任務。高影響力行動（如發送外部電郵或修改共用文件）會觸發人工確認提示。這個設計確保 AI 自主性與企業管控之間的平衡。
對企業 IT 及合規團隊而言，這個架構意味著 Spark 並非不受管控的自動化，而是在可審計框架內運行的協作代理。
與舊版 Google Workspace AI 功能有何本質差異？
舊版 Gemini for Workspace 以單次提示互動為主，需要用戶主動請求才執行任務。Gemini Spark 則持續主動運作，能夠跨多個應用程式自主發起和完成多步驟工作流程，不再依賴逐步指令。這是從「工具」到「代理」的根本轉變。
要理解 Gemini Spark 的戰略意義，必須先釐清它與前代功能的本質區別。
2023 年至 2025 年期間推出的 Gemini for Workspace 功能，本質上是提示回應式的：你在 Gmail 中點擊「幫我撰寫回覆」，AI 撰寫草稿；你在 Google Meet 中點擊「生成摘要」，AI 生成摘要。每個 AI 行動都需要一個明確的用戶觸發。
Gemini Spark 打破了這個模式。它不等待你的提示，而是根據你設定的業務目標和規則，持續分析工作環境並主動採取行動。
從企業投資回報的角度，這個轉變意義重大：員工不再需要花額外的時間「使用 AI」，AI 會主動減少他們處理重複性任務的工作量，讓他們專注於更高價值的判斷與決策工作。
Gemini Spark 與 Microsoft Copilot：企業如何選擇？
Gemini Spark 與 Microsoft 365 Copilot 都是企業級 AI 代理，但生態系統整合深度不同。Spark 深度整合 Google Workspace，Copilot 深度整合 Microsoft 365。選擇應基於組織現有的基礎設施和核心業務工作流程所在的平台，而非單純比較功能清單。
這是每位企業主管在評估 Gemini Spark 時都會提出的問題。以下是一個結構化的比較框架。
生態系統整合深度
若你的組織主要使用 Google Workspace（Gmail、Google Drive、Google Meet），Gemini Spark 的整合優勢顯著。若環境以 Microsoft 365（Outlook、Teams、SharePoint）為核心，Copilot 的整合深度更高。混合環境則需評估哪個平台承載更多關鍵業務工作流程。
數據治理與合規模型
兩個平台都提供企業級數據隔離承諾，但具體的合規認證、數據駐留選項及審計能力有所不同。香港企業需特別關注個人資料私隱條例（PDPO）合規要求及數據跨境傳輸規定。在部署前，應要求供應商提供針對香港法規的具體合規文件。
定價結構
Gemini Spark 作為 Google Workspace 特定版本的功能推出，定價與現有 Workspace 授權掛鉤。Microsoft Copilot 則以額外的每用戶月費計算。具體定價應向各供應商的香港業務團隊索取最新報價，並以三年總擁有成本（TCO）作為比較基準。
企業導入 Gemini Spark 的治理與安全考量
企業導入 Gemini Spark 時，核心治理考量包括：授權範圍的精細設置、審計日誌的完整性、員工數據隱私的保護，以及與現有 IT 安全政策的整合。這些考量應在試點前而非試點後處理。
任何全天候主動運作的 AI 代理都會引發企業合規與安全疑慮。以下是關鍵的治理議題，建議在採購決定前逐一確認。
授權邊界的精細設置
IT 管理員需要為 Gemini Spark 定義清晰的授權邊界，包括：它可以自主發送哪些類型的通訊、可以修改哪些文件及數據集，以及哪些行動必須觸發人工審批。邊界設置越精細，風險就越可控。
審計與可解釋性
Google 為 Gemini Spark 提供完整的行動日誌，記錄代理執行的每個步驟及決策依據。這對於需要滿足合規審計要求的金融服務、專業服務及醫療行政等行業尤為重要。在評估過程中，應要求供應商演示審計日誌的具體格式與可導出能力。
員工數據隱私
由於 Spark 需要存取員工的電郵、日曆及文件，企業必須在部署前制定明確的員工數據使用政策，並取得必要的告知同意，以符合香港個人資料私隱條例（PDPO）的要求。這不只是法律問題，也是員工信任問題。
如何評估 Gemini Spark 是否適合你的組織？
評估 Gemini Spark 適配性的框架包含五個維度：Workspace 使用滲透率、IT 治理成熟度、變革管理準備度、ROI 基準線，以及與現有自動化工具的重疊分析。五個維度都需評估，缺一不可。
在決定是否投資 Gemini Spark 之前，建議使用以下五維度評估框架，並為每個維度評分，以判斷組織的整體準備度。
維度一：Workspace 使用滲透率
你的組織有多少核心業務流程已在 Google Workspace 上運行？若 Workspace 是主要生產力平台，Spark 的投資回報潛力更高。若核心流程分散在多個非 Google 平台，整合成本將大幅削減預期回報。
維度二：IT 治理成熟度
你是否已有明確的 AI 工具採購及管理政策？Gemini Spark 的效益在治理框架成熟的組織中才能充分發揮，並降低合規風險。
維度三：變革管理準備度
你的員工是否準備好與主動式 AI 代理協作？這不只是技術問題，更是文化適應問題。導入前需評估員工對 AI 自主行動的接受程度，以及組織的變革管理能力。
維度四：ROI 基準線
在導入前，量化你希望 Spark 解決的具體效率痛點。若無法定義成功指標，就無法向管理層或董事會証明投資回報。
維度五：現有自動化工具的重疊分析
你是否已有其他自動化工具（如 Zapier、Make、Power Automate）處理類似任務？部署前需評估工具重疊風險，避免重複投資並制定清晰的整合或取代路線圖。
懂 AI，更懂你。這五個維度的評估結果，將直接決定 Gemini Spark 在你的組織中能創造真實價值，還是成為另一個被低度使用的訂閱服務。
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