當前企業面臨的數位轉型浪潮，已不再僅止於導入單一應用，而是進入以人工智慧（AI）驅動營運模式重塑的新階段。特別是在生成式AI（GenAI）與智慧代理（Agent）技術快速成熟的推波助瀾下，企業正從傳統軟體導入轉向由Copilot與Agent組成的智慧組織架構，將工作流程、決策過程乃至營運效率全面升級。
微軟（Microsoft）Power Platform企業副總裁Ryan Cunningham日前在公開的技術分享會中指出，企業正走向一個由AI驅動、由代理協作、由人機共創的新型組織模式，這不僅是技術創新的問題，更是組織營運系統的深度重構。
在這樣的轉變過程中，企業面臨的挑戰遠超過單一工具的部署。傳統資訊系統與營運流程是在生成式AI尚未普及的時代建立，這些既有環境複雜而龐大，包含人力操作、紙本表單、孤立資料庫與封閉式應用程式介面。企業必須在這些既有基礎上導入自動化代理，逐步推進AI成熟度，才能真正實現10倍級營運效能的躍升。Cunningham以美國大型運輸企業CSX為例，展示企業如何從單一Copilot助理開始，逐步擴展到整合多個Agents的智慧營運架構，並最終建立起持續改善的組織文化。
Copilot與Agent重塑企業營運系統的新中樞
Cunningham以一個家庭故事作為開場，他提到自己九歲的兒子在使用Copilot App時，透過一連串對話從惡作劇靈感一路探索到自製懸浮船（Hovercraft）的構想，展現生成式AI所帶來的創造力與互動性。但他隨即點出，企業應用AI並非如此單純。對許多企業決策者來說，一旦見識到AI的「魔法時刻」，便會期待團隊能以十倍速度完成軟體開發或流程改善，然而這種期待背後其實蘊藏龐大的技術與治理複雜度。
企業的營運環境不是一張白紙，而是歷經數十年累積而成的系統與流程。許多企業早在生成式AI興起之前，就已建立起ERP、SCM、CRM等複雜系統，這些系統往往缺乏開放的介面，也沒有為自主代理預留整合空間。與此同時，新創企業則沒有這些包袱，能夠直接以AI為核心設計營運模式，進而挑戰市場現有秩序。Cunningham將這類企業稱為「前沿企業（Frontier Firm）」，它們思考的不是漸進式改進，而是規模級的躍進。
對多數傳統企業而言，問題在於如何像前沿企業那樣運作，逐步推進AI成熟度。Cunningham描述了一個三階段的成熟模型：第一階段是讓每一位工作者都擁有AI助理；第二階段是讓人員能夠指揮多個Agents共同完成任務；第三階段則是讓Agents逐漸具備自主運作能力，由人類進行監督與治理。這個過程需要的不僅是工具，更是營運模式的轉型。
他以CSX的安全與法規遵循（Safety and Compliance）作業為例，傳統上這些流程仰賴紙本與人工電話通報，回報延遲且錯誤率高。透過導入AI Agent，CSX能夠自動完成合規報告、通報主管機關、重排列車路徑，並由人員透過統一介面進行監控與決策。這不僅改善效率，更是將企業營運系統的中樞從人工驅動轉變為AI驅動。
從單一助理到多代理協作 企業AI成熟度的實踐路徑
Cunningham進一步展示如何從一個簡單的Copilot工具開始，逐步建構完整的多代理營運系統。首先，他示範在Microsoft 365 Copilot中呼叫「Researcher」代理，針對CSX近季事故回應時間上升的問題進行調查。Researcher並非直接給出答案，而是像一位團隊成員一樣主動詢問區域、營運重點等澄清問題，接著依序蒐集報告、分析資料，最終產出一份結構化的分析報告，並建議在Power Platform中使用特定提示（Prompt）來改善流程。
接下來，他將這段提示輸入Power App，展開與多個Agent的協作過程。首先是「Process Agent」，負責解析業務流程、使用者角色與需求。接著「Data Agent」會分析企業內部資料來源，建立關聯式資料模型，並允許人員以圖形化方式共同編修資料結構。最後，「Technology Agent」則會根據前兩者的成果，推薦應用程式（Applications）、AI Agent與自動化流程的組合，形成完整的解決方案藍圖。
更進一步，Cunningham示範如何在Copilot Studio中建立具體的代理。代理的「程式碼」不再是傳統語言，而是以自然語言描述的工作流程，例如「當事故發生時，請依序完成以下步驟」。關鍵在於代理不只是聊天機器人（Chatbot），而是擁有實際行動能力的軟體實體。藉由Model Context Protocol（MCP）標準與1,500多個現成連接器（Connectors），代理可以直接與企業內部各類系統互動，包括沒有現代API的老舊應用，透過模擬操作界面來完成任務。
例如，在CSX的示範中，當事故資料被輸入後，多個代理會同步啟動：法規遵循代理查詢資產資訊、班組調度代理安排替補人力、路線可用性代理重新規劃路線。這些代理在Copilot Studio中被視覺化、可測試並可編排，形成一支「虛擬團隊（Virtual Team of Agents）」。
值得注意的是，這套架構並非侷限於單一模型。Cunningham展示如何將在Azure AI Foundry中後訓練（Post-train）的DeepSeek推理模型（DeepSeek Reasoning Model）整合至Copilot Studio，讓資料科學團隊的成果能被企業內部其他開發計畫快速重用。這種結合企業內部AI能力與代理開發環境的方式，使企業得以大規模推動多專案AI落地。
建立持續改善的營運文化 AI轉型的關鍵不在工具
技術架構建好只是起點。Cunningham強調，AI解決方案的部署日是改進的起點，而非終點。企業必須建立持續改善（Continuous Improvement）的文化，才能在非決定性（Non-deterministic）與高度變動的環境中不斷優化代理效能與人機協作模式。這正是Power Platform與Copilot Studio的價值所在，讓更多業務人員能快速參與改進，而不再完全依賴專業開發團隊。
他示範如何利用Power Apps快速建立事故追蹤介面，透過Generative AI自動產生React程式碼，並由「Developer Agent」接手實作。這種方式讓流程專家能像擁有一名24小時待命的軟體工程師，快速完成應用開發與改進，並保有企業級的資料連結與治理能力。
在這樣的架構下，企業應用不再只是靜態的表單與表格，而是實時顯示代理活動的資訊流。管理者能隨時檢視代理自動完成的工作、進行抽查，也能即時介入未完成的任務，與代理共同完成流程。透過這種人機協作迭代，企業能不斷縮短事故處理時間，並持續提升營運敏捷度。
Cunningham提到，CSX的案例只是整個企業營運的一小部分。真正的轉型來自於將這種代理協作與持續改進的模式，重複應用在財務、人資、供應鏈、前線營運等各個環節。唯有透過成熟的平台與工具，企業才能將零散的流程改善匯聚為整體營運系統的演進。
以人為本的技術轉型 創新不在工具而在人
Cunningham指出，全球各地已有不同產業實踐這種AI轉型策略。例如北美大型銀行在4,000多個分行導入代理，電信公司利用代理即時監控供應鏈狀態並調整計畫，零售商則透過代理改善退貨與退款政策，每年節省上百萬英鎊。這些案例的共通點在於，真正的創新來自於企業內部的實踐者，而非技術供應商本身。
他強調：「我們所建構的，只是工具。真正的創新，是企業如何使用這些工具，成為更好的製造商、更具前瞻的金融機構，或是效率提升十倍的零售業者。」這正是企業領導者與技術決策者在這個AI時代所肩負的任務：不只是導入工具，而是重塑組織運作方式，推動持續改善的文化，最終打造以AI為中樞的未來型組織。