想像一家公司有 9 萬名員工。
現在老闆宣布：
每個人都可以有自己的 AI Agent。
它不只是回答：
「這封 Email 在說什麼？」
而是你可以直接告訴它：
「幫我整理這件事，找出需要的資料，再把下一步準備好。」
AI 可以跨不同工作系統，
自己決定中間要走哪些步驟，
最後再把需要人判斷的地方交回來。
聽起來，
這應該就是企業 AI 的終點了。
但 Cisco 真正得到的經驗，
反而是：
把 AI 發給每一個人，只是開始。
真正難的是：
原本那套工作方式，還要不要全部留下？
Cisco 正在把 MyAgent 推給約 9 萬名員工
Cisco 8 月 27 日公開 MyAgent 的最新進展。
這是一個建立在 Cisco 內部 AI 平台 Circuit 上的個人化 AI Agent。
Cisco 表示，
MyAgent 正在向約 9 萬名員工推出。
它和一般聊天式 AI 最大的不同，
是它不只停留在：
問問題、
寫摘要、
產生內容。
Cisco 把它定位成可以進入「有人監督的自主工作流程」。
例如它可以跨：
Outlook、
Webex、
Jira、
SharePoint
等企業系統工作。
員工不是每一步都告訴 AI 要按哪裡。
而是告訴它：
目標是什麼。
背景是什麼。
最後想得到什麼結果。
接著讓 AI 判斷：
中間需要哪些步驟。
這就是 AI Agent 和傳統 AI 助手開始出現差別的地方。
過去是「幫我做這一步」，現在變成「幫我完成這件事」
假設一名員工明天要跟客戶開會。
傳統 AI 的使用方式可能是：
先自己打開 Email。
找到客戶最近的來信。
複製給 AI。
叫 AI 摘要。
再打開會議紀錄。
再把內容複製給 AI。
接著去 Jira 找專案進度。
再把資料整理到自己的文件。
最後才準備明天的會議。
每一個步驟，
AI 都可能有幫忙。
但整條工作流程，
其實還是人自己在搬資料。
MyAgent 想做的事情不太一樣。
員工可以直接給出一個目的：
「幫我準備明天和這個客戶的會議。」
接著 AI 再依照授權，
從不同系統取得需要的資訊、
整理脈絡、
找出未完成事項，
再把結果準備給員工。
真正改變的，
不是其中某一個步驟變快。
而是：
誰負責協調整條流程。
但這時候公司反而遇到一個更大的問題
假設原本一件工作有十個步驟。
公司最直覺的 AI 導入方式，
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。
最後每一步都快了 20%。
看起來很合理。
但 Cisco 自己公開分享企業 AI 經驗時，
特別提醒一件事：
不要只是用 AI 改善原本十個步驟。
應該重新從頭問：
這十個步驟，
今天還需要全部存在嗎？
這就是「使用 AI 工具」和「AI-native workflow」真正的差別。
一個很簡單的例子：三個人確認的事情，還需要三個人嗎？
假設公司每天都要處理一批客戶需求。
原本流程可能是：
第一個人收到 Email。
第二個人把內容分類。
第三個人查 CRM。
第四個人找歷史紀錄。
第五個人整理成工作單。
第六個人分派給負責人。
最後主管再確認。
以前這樣做，
可能是因為每個資訊都放在不同地方。
所以只能靠人：
找、
複製、
貼上、
轉寄、
分類、
再確認。
現在如果 AI 已經可以：
讀 Email、
找到客戶、
搜尋過去紀錄、
整理需求、
建立工作草稿，
那問題就變成：
是不是還需要六個人在中間傳遞資訊？
也許真正的新流程只剩：
AI 先整理。
負責人判斷。
主管在高風險情況才介入。
如果是這樣，
AI 真正省掉的就不是：
「某一步的五分鐘」。
而是：
原本為了搬運資訊而存在的整段流程。
這也是為什麼「每人都有 ChatGPT」不等於公司已經 AI 化
很多公司已經有這種情況。
員工都有：
ChatGPT、
Claude、
Gemini、
Copilot。
每天也真的會用。
可是整家公司工作方式幾乎沒變。
Email 還是照樣轉。
Excel 還是照樣抄。
會議還是照樣開。
同一份資料還是在不同系統重複輸入。
AI 幫員工：
寫得快一點，
查得快一點，
整理得快一點。
可是原本那些工作為什麼存在，
沒有人重新問過。
這就可能出現一個很奇怪的結果：
每個人都更有效率，公司卻沒有少掉多少摩擦。
Cisco 自己已經走過「大家先用 AI」這一段
MyAgent 並不是 Cisco 第一天導入企業 AI。
Cisco 今年 7 月公布另一組內部數據。
公司表示，
內部 AI 平台 Circuit 已有超過 10 萬名使用者，
員工採用率約 90%。
Cisco 也表示，
超過 2.1 萬名工程師使用 AI Coding 工具，
其中超過 80% 每週都會使用。
Cisco 自己估計，
工程師平均每週因此節省約 6 小時，
整體員工平均約 5 小時。
這些都是 Cisco 自己公布的內部數據，
不是外部獨立研究結果。
但更值得看的，
其實不是「每週省幾小時」。
而是 Cisco 接下來做了什麼。
它沒有停在：
「很好，大家都有用 AI。」
而是開始把問題改成：
工作本身能不能重新設計？
省下五小時以後，才是真正困難的問題
假設 AI 每週真的替你省下五小時。
下一個問題是：
那五小時去哪裡？
如果只是：
原本一天處理 20 件事情，
現在變成處理 25 件，
這是一種生產力提升。
但公司還可以問另一個問題：
為什麼原本需要做 20 件？
其中有沒有五件，
其實只是：
找資料、
重新輸入資料、
轉寄資訊、
等待別人確認、
建立重複文件？
如果這些工作本身可以消失，
價值可能比「做快一點」還大。
所以企業 AI 真正進入第二階段後，
問題開始從：
「AI 能幫員工做什麼？」
變成：
「哪些工作根本不應該再用原本的方法做？」
AI Agent 最可能先改掉的，是那些「沒有人真正想做」的工作
很多人的一天，
其實不是全部花在專業工作。
而是被大量小事情切碎。
找昨天的檔案。
確認哪一版才是最新版。
把會議內容整理成待辦。
把資料從 A 系統抄到 B 系統。
查誰還沒有回覆。
追進度。
整理週報。
建立會議前資料。
這些事情通常不是：
公司真正雇用你的原因。
卻可能吃掉大量時間。
而這正是 AI Agent 最有可能先產生價值的地方。
不是替你做最後的專業判斷。
而是把：
搜尋、
整理、
協調、
搬運資訊
這些工作先拿掉。
但這不代表 AI 應該把整條流程全部接管
這也是 Cisco 特別強調的另一面。
MyAgent 的設計不是：
AI 想做什麼就自己做。
Cisco 使用的說法是：
從 human-in-the-loop，
走向 human-in-control。
也就是：
AI 可以負責更多執行。
但人仍然：
設定目的、
做重要判斷、
負責結果。
因為 AI 從「回答問題」進入「真的採取行動」以後，
風險也會跟著放大。
AI 如果摘要錯一封 Email，
人還可以修改。
但如果 AI：
改了專案狀態、
發出訊息、
更新系統、
改變工作安排，
問題就完全不同。
所以 Agent 真正成熟，
不是把人全部拿掉。
而是找到：
哪一步可以讓 AI 自動做，哪一步一定要停下來讓人判斷。
這件事其實和 9 萬人的 Cisco 無關
你可能會想：
這是 Cisco 才需要考慮的問題。
我們公司只有：
3 個人、
5 個人、
10 個人，
哪有什麼工作流程可以重新設計？
其實小公司反而更容易看見。
例如一間五人公司每天收到客戶詢問。
有人把內容複製到 Excel。
有人去查庫存。
有人再回去找之前的報價。
最後老闆確認價格。
真正需要問的不是：
「我們要不要買一個 AI Agent？」
而是先把流程寫出來：
收到什麼？
接下來做什麼？
資料去哪裡找？
哪一步每天都重複？
哪一步只是複製貼上？
哪一步一定要老闆決定？
一旦畫出來，
你通常就會看到：
不是整份工作都能交給 AI。
而是其中某幾個步驟，
非常適合先交出去。
最值得自動化的，往往不是最厲害的工作
很多人第一次想用 AI，
會從最複雜的事情開始。
希望 AI：
幫我決定策略。
幫我直接跟客戶談判。
幫我完全自動經營公司。
但真正容易成功的第一步，
通常非常無聊。
每天都發生。
規則很清楚。
做錯可以發現。
出問題可以停下來。
例如：
整理附件。
分類詢問。
找出缺少的資料。
摘要會議。
比對版本。
建立草稿。
提醒待辦。
這些事情看起來不酷。
可是每天少做一次，
一個月累積起來，
才真的會開始改變工作。
所以 AI 工作流程的第一步，不是挑 AI
這可能也是 Cisco 這個故事對一般人最重要的地方。
AI 工具每天都會換。
今天是一個模型。
下個月可能又有新的 Agent。
如果每次都從：
「這個新 AI 可以做什麼？」
開始，
很容易一直追工具。
更穩定的方法是反過來：
先看自己的工作。
找出：
每天重複的是什麼？
資料在哪裡？
哪些只是搬運？
哪些需要判斷？
哪些動作做錯會很嚴重？
哪些結果很容易人工確認？
然後才問：
「這裡有沒有一步，可以交給 AI？」
這樣 AI 才是進入你的工作。
而不是你的工作一直追著 AI 跑。
9 萬個 AI Agent 真正值得看的，不是 9 萬這個數字
Cisco 把 MyAgent 推向約 9 萬名員工，
當然是一個非常大的企業 AI 實驗。
但真正值得看的不是：
「Cisco 有 9 萬個 AI Agent。」
而是它開始把企業 AI 從：
回答問題，
推向：
完成工作。
當 AI 開始真的完成工作，
公司就不得不重新問：
哪些步驟 AI 做？
哪些人做？
哪裡必須停？
誰負責最後結果？
原本十個步驟，
到底還需要幾個？
這些問題，
才會決定企業最後得到的是：
一個更快的聊天機器人，
還是：
一套真正不同的工作方式。
未來真正 AI-native 的公司，
可能不是員工使用最多 AI 的公司。
而是某一天回頭看，
發現很多以前每天都在做的事情，
已經根本不需要做了。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
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