想像一家公司有 9 万名员工。
现在老板宣布：
每个人都可以有自己的 AI Agent。
它不只是回答：
「这封 Email 在说什么？」
而是你可以直接告诉它：
「帮我整理这件事，找出需要的数据，再把下一步准备好。」
AI 可以跨不同工作系统，
自己决定中间要走哪些步骤，
最后再把需要人判断的地方交回来。
听起来，
这应该就是企业 AI 的终点了。
但 Cisco 真正得到的经验，
反而是：
把 AI 发给每一个人，只是开始。
真正难的是：
原本那套工作方式，还要不要全部留下？
Cisco 正在把 MyAgent 推给约 9 万名员工
Cisco 8 月 27 日公开 MyAgent 的最新进展。
这是一个创建在 Cisco 内部 AI 平台 Circuit 上的个人化 AI Agent。
Cisco 表示，
MyAgent 正在向约 9 万名员工推出。
它和一般聊天式 AI 最大的不同，
是它不只停留在：
问问题、
写摘要、
产生内容。
Cisco 把它定位成可以进入「有人监督的自主工作流程」。
例如它可以跨：
Outlook、
Webex、
Jira、
SharePoint
等企业系统工作。
员工不是每一步都告诉 AI 要按哪里。
而是告诉它：
目标是什么。
背景是什么。
最后想得到什么结果。
接着让 AI 判断：
中间需要哪些步骤。
这就是 AI Agent 和传统 AI 助手开始出现差别的地方。
过去是「帮我做这一步」，现在变成「帮我完成这件事」
假设一名员工明天要跟客户开会。
传统 AI 的使用方式可能是：
先自己打开 Email。
找到客户最近的来信。
拷贝给 AI。
叫 AI 摘要。
再打开会议纪录。
再把内容拷贝给 AI。
接着去 Jira 找项目进度。
再把数据整理到自己的文档。
最后才准备明天的会议。
每一个步骤，
AI 都可能有帮忙。
但整条工作流程，
其实还是人自己在搬数据。
MyAgent 想做的事情不太一样。
员工可以直接给出一个目的：
「帮我准备明天和这个客户的会议。」
接着 AI 再依照授权，
从不同系统取得需要的信息、
整理脉络、
找出未完成事项，
再把结果准备给员工。
真正改变的，
不是其中某一个步骤变快。
而是：
谁负责协调整条流程。
但这时候公司反而遇到一个更大的问题
假设原本一件工作有十个步骤。
公司最直觉的 AI 导入方式，
通常就是：
第一步加 AI。
第二步也加 AI。
第三步也加 AI。
一直到第十步。
最后每一步都快了 20%。
看起来很合理。
但 Cisco 自己公开分享企业 AI 经验时，
特别提醒一件事：
不要只是用 AI 改善原本十个步骤。
应该重新从头问：
这十个步骤，
今天还需要全部存在吗？
这就是「使用 AI 工具」和「AI-native workflow」真正的差别。
一个很简单的例子：三个人确认的事情，还需要三个人吗？
假设公司每天都要处理一批客户需求。
原本流程可能是：
第一个人收到 Email。
第二个人把内容分类。
第三个人查 CRM。
第四个人找历史纪录。
第五个人整理成工作单。
第六个人分派给负责人。
最后主管再确认。
以前这样做，
可能是因为每个信息都放在不同地方。
所以只能靠人：
找、
拷贝、
粘贴、
转寄、
分类、
再确认。
现在如果 AI 已经可以：
读 Email、
找到客户、
搜索过去纪录、
整理需求、
创建工作草稿，
那问题就变成：
是不是还需要六个人在中间传递信息？
也许真正的新流程只剩：
AI 先整理。
负责人判断。
主管在高风险情况才介入。
如果是这样，
AI 真正省掉的就不是：
「某一步的五分钟」。
而是：
原本为了搬运信息而存在的整段流程。
这也是为什么「每人都有 ChatGPT」不等于公司已经 AI 化
很多公司已经有这种情况。
员工都有：
ChatGPT、
Claude、
Gemini、
Copilot。
每天也真的会用。
可是整家公司工作方式几乎没变。
Email 还是照样转。
Excel 还是照样抄。
会议还是照样开。
同一份数据还是在不同系统重复输入。
AI 帮员工：
写得快一点，
查得快一点，
整理得快一点。
可是原本那些工作为什么存在，
没有人重新问过。
这就可能出现一个很奇怪的结果：
每个人都更有效率，公司却没有少掉多少摩擦。
Cisco 自己已经走过「大家先用 AI」这一段
MyAgent 并不是 Cisco 第一天导入企业 AI。
Cisco 今年 7 月公布另一组内部数据。
公司表示，
内部 AI 平台 Circuit 已有超过 10 万名用户，
员工采用率约 90%。
Cisco 也表示，
超过 2.1 万名工程师使用 AI Coding 工具，
其中超过 80% 每周都会使用。
Cisco 自己估计，
工程师平均每周因此节省约 6 小时，
整体员工平均约 5 小时。
这些都是 Cisco 自己公布的内部数据，
不是外部独立研究结果。
但更值得看的，
其实不是「每周省几小时」。
而是 Cisco 接下来做了什么。
它没有停在：
「很好，大家都有用 AI。」
而是开始把问题改成：
工作本身能不能重新设计？
省下五小时以后，才是真正困难的问题
假设 AI 每周真的替你省下五小时。
下一个问题是：
那五小时去哪里？
如果只是：
原本一天处理 20 件事情，
现在变成处理 25 件，
这是一种生产力提升。
但公司还可以问另一个问题：
为什么原本需要做 20 件？
其中有没有五件，
其实只是：
找数据、
重新输入数据、
转寄信息、
等待别人确认、
创建重复文档？
如果这些工作本身可以消失，
价值可能比「做快一点」还大。
所以企业 AI 真正进入第二阶段后，
问题开始从：
「AI 能帮员工做什么？」
变成：
「哪些工作根本不应该再用原本的方法做？」
AI Agent 最可能先改掉的，是那些「没有人真正想做」的工作
很多人的一天，
其实不是全部花在专业工作。
而是被大量小事情切碎。
找昨天的文件。
确认哪一版才是最新版。
把会议内容整理成待办。
把数据从 A 系统抄到 B 系统。
查谁还没有回复。
追进度。
整理周报。
创建会议前数据。
这些事情通常不是：
公司真正雇用你的原因。
却可能吃掉大量时间。
而这正是 AI Agent 最有可能先产生价值的地方。
不是替你做最后的专业判断。
而是把：
搜索、
整理、
协调、
搬运信息
这些工作先拿掉。
但这不代表 AI 应该把整条流程全部接管
这也是 Cisco 特别强调的另一面。
MyAgent 的设计不是：
AI 想做什么就自己做。
Cisco 使用的说法是：
从 human-in-the-loop，
走向 human-in-control。
也就是：
AI 可以负责更多运行。
但人仍然：
设置目的、
做重要判断、
负责结果。
因为 AI 从「回答问题」进入「真的采取行动」以后，
风险也会跟着放大。
AI 如果摘要错一封 Email，
人还可以修改。
但如果 AI：
改了项目状态、
发出消息、
更新系统、
改变工作安排，
问题就完全不同。
所以 Agent 真正成熟，
不是把人全部拿掉。
而是找到：
哪一步可以让 AI 自动做，哪一步一定要停下来让人判断。
这件事其实和 9 万人的 Cisco 无关
你可能会想：
这是 Cisco 才需要考虑的问题。
我们公司只有：
3 个人、
5 个人、
10 个人，
哪有什么工作流程可以重新设计？
其实小公司反而更容易看见。
例如一间五人公司每天收到客户询问。
有人把内容拷贝到 Excel。
有人去查库存。
有人再回去找之前的报价。
最后老板确认价格。
真正需要问的不是：
「我们要不要买一个 AI Agent？」
而是先把流程写出来：
收到什么？
接下来做什么？
数据去哪里找？
哪一步每天都重复？
哪一步只是拷贝粘贴？
哪一步一定要老板决定？
一旦画出来，
你通常就会看到：
不是整份工作都能交给 AI。
而是其中某几个步骤，
非常适合先交出去。
最值得自动化的，往往不是最厉害的工作
很多人第一次想用 AI，
会从最复杂的事情开始。
希望 AI：
帮我决定策略。
帮我直接跟客户谈判。
帮我完全自动经营公司。
但真正容易成功的第一步，
通常非常无聊。
每天都发生。
规则很清楚。
做错可以发现。
出问题可以停下来。
例如：
整理附件。
分类询问。
找出缺少的数据。
摘要会议。
比对版本。
创建草稿。
提醒待办。
这些事情看起来不酷。
可是每天少做一次，
一个月累积起来，
才真的会开始改变工作。
所以 AI 工作流程的第一步，不是挑 AI
这可能也是 Cisco 这个故事对一般人最重要的地方。
AI 工具每天都会换。
今天是一个模型。
下个月可能又有新的 Agent。
如果每次都从：
「这个新 AI 可以做什么？」
开始，
很容易一直追工具。
更稳定的方法是反过来：
先看自己的工作。
找出：
每天重复的是什么？
数据在哪里？
哪些只是搬运？
哪些需要判断？
哪些动作做错会很严重？
哪些结果很容易人工确认？
然后才问：
「这里有没有一步，可以交给 AI？」
这样 AI 才是进入你的工作。
而不是你的工作一直追着 AI 跑。
9 万个 AI Agent 真正值得看的，不是 9 万这个数字
Cisco 把 MyAgent 推向约 9 万名员工，
当然是一个非常大的企业 AI 实验。
但真正值得看的不是：
「Cisco 有 9 万个 AI Agent。」
而是它开始把企业 AI 从：
回答问题，
推向：
完成工作。
当 AI 开始真的完成工作，
公司就不得不重新问：
哪些步骤 AI 做？
哪些人做？
哪里必须停？
谁负责最后结果？
原本十个步骤，
到底还需要几个？
这些问题，
才会决定企业最后得到的是：
一个更快的聊天机器人，
还是：
一套真正不同的工作方式。
未来真正 AI-native 的公司，
可能不是员工使用最多 AI 的公司。
而是某一天回头看，
发现很多以前每天都在做的事情，
已经根本不需要做了。
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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