員工使用 AI 代理來研究、分析、擬定並自動化個人工作流程，而員工則對所有決策與結果負責。
在這個模式中，代理人建議，人類決定。 代理人放大個人能力，卻不轉移責任。
這個模式是什麼
員工 AI 賦能讓每位員工都能擁有一位有能力的助理。 目標是在日常工作中廣泛提升生產力，而非自動化端到端流程。
此模式屬於定義整個系列之「從協助到執行的轉變」中的協助端。 輔助代理人支持擁有完全決策權並採取最終行動的人。 執行人員跨系統執行行動，而人員則監督結果。 這個區別很重要，因為它決定了你需要的治理。 輔助代理具備熟悉且低風險的治理模式。 你不需要明確指派的代理人負責人、正式的風險回應作業手冊，或分散式決策權責，才能讓某人摘要一份文件。
代理人的工作內容
此模式中的代理人處理例行且耗時且需專注且不需判斷的任務：
- 撰寫、編輯及摘要內容，涵蓋電子郵件、文件與簡報
- 端對端的會議準備：產生簡報文件、提供輔助分析，以及可直接交付客戶的簡報，然後在行事曆上排定準備時間
- 自動化會議後續流程：記錄決策、撰寫狀態更新及附加相關檔案
- 透過從網路和工作來源擷取主題，彙整分析並附上引用，並將結果包裝成結構化輸出
- 分類處理與清理行事曆：檢視行事曆安排、標記衝突與低價值會議，並規劃專注時段
- 在 Microsoft 365 中協調以電子郵件、會議、訊息、檔案和資料為基礎的多步驟工作流程
- 回答特定角色知識問題
- 分析資料並產生報告、試算表及有標籤的工作簿
代理人扮演一位稱職的個人助理，讓員工能專注於真正需要人為判斷的工作。
人類的行為
人類在整個過程中保有完整的決策權。 他們審查代理人的產出，執行判斷，並對每一項行動負責。 這種明確的問責模式使此模式易於取得：無需將所有權轉移給代理人，無需重新設計業務流程，也不需要新的治理基礎設施。
操作模型的運作方式
成功部署此模式需要在四個面向進行調整：
| Dimension | 之前 | 之後 |
|---|---|---|
| 人員 | 做重複性任務 | 更快做出更好的決策 |
| 代理程式 | 應用程式內協助 | 嵌入日常工作流程 |
| 治理 | 工具使用政策 | 身分與受資料限制的使用 |
| Metrics | 授權使用方式 | 輸出品質 + 決策速度 + 節省時間 |
最常見的錯誤是將此變更視為技術部署。 這是一個行為改變計畫。 沒有賦能，授權就不會轉化為實際使用量。
目標成熟度輪廓
每個模式在五個能力驅動程式中都有目標成熟度輪廓，評級範圍從 100 級（初始）到 500 級（效率）。 在員工 AI 賦能方面，大多數驅動因素只需達到可重複層級的成熟度，但組織與文化則需要達到已定義的成熟度。
| 能力驅動因素 | 目標層級 | 原因為何 |
|---|---|---|
| AI策略與經驗 | 200（可重複） | 清楚傳達的採用理由，以及一致的體驗。 |
| 商務策略 | 200（可重複） | 光線與結果的對齊。 這種模式能提升個人生產力，且不需重新設計流程。 |
| 治理和安全性 | 200（可重複） | 集中式政策和可接受使用規則就足夠了。 |
| 技術與整合 | 200（可重複） | 標準平台功能就足夠了。 沒有自訂基礎設施。 |
| 組織與文化 | 300（定義） | 打破規模限制者。 領導者以身作則並持續賦能，能將軟體授權轉化為實際使用。 |
若要根據此配置評估您的現況，請參加 代理準備度評估 或探索完整的 代理型人工智慧採用成熟度模型。
關鍵洞察：組織與文化驅動因素要求最高的相對成熟度（300級），因為你要求每位員工改變工作方式。 科技是簡單的部分。 收養才是挑戰。 若沒有領導者以身作則，以及持續提供支持與培力，授權數就不會轉化為實際使用。
規模化障礙：組織與文化。 如果沒有被賦能和鼓勵，採用過程無論科技是否成熟都會停滯不前。
推薦卓越中心結構：集中式
中央卓越中心（CoE）負責設置護欄、管理月台、執行社區計畫並追蹤採用情況。 個別員工會在這些護欄範圍內使用並建置輕量級 Agent。 卓越中心的主要工作是賦能，而非控制。
Tip
這個模式中成敗攸關的角色，是負責推動導入的人。 這是行為改變的問題，不是科技問題。 如果人們不改變習慣，任何事都無法擴大規模。 確保你的領養主管擁有足夠的權限、時間和資源來執行真正的變革計畫。
在 《建立代理型卓越中心》中，了解更多關於結構、角色與風險分級治理的資訊。
你需要什麼、不需要什麼
您需要：
- 領導力榜樣：領導者必須明顯使用並支持代理人，讓員工將採用視為理所當然的行為，而非可有可無。
- 持續賦能：提供培訓、技巧、社群支持及情境學習，而非僅僅提供執照。
- 標準化平台：使用一致的工具組合以降低影子 IT 風險，讓安全路徑變得輕鬆。
- 輕量級遙測：追蹤採用率、使用模式與價值訊號，幫助您辨識哪些方法有效。
- 明確的可接受使用政策：定義客服人員能存取與不能存取的範圍，讓員工了解邊界。
- 變革管理：人們需要明確的許可與鼓勵來改變習慣。 人們很少會在沒有刻意計畫的情況下改變習慣。
你不需要：
- 流程重塑：客服人員只是輔助現有工作流程，而非取代現有流程。
- 網域所有權模型：個人擁有自己的產出。
- 聯邦治理：在這個規模上，中央集權政策已足夠。
- 多代理協調：每位助理只有一個目的。
- 高度 IT 參與：使用者可在不需 IT 參與的情況下開始使用。
價值與成功指標
價值體現在兩個層面：個人經驗與組織成果。 同時測量兩者。 將領先訊號（如採用率）與滯後訊號（如再投資能力）配對，以早期發現價值形成，稍後再證明。 價值衡量是 採用成熟度模型中價值實現維度的一部分。 在這種模式下，它有助於你捍衛持續投資。
價值是什麼樣子
成功落實這種模式的組織回報如下：
- 在日常工作中使用 AI 能大幅提升生產力與信心。
- 隨著情境切換和查找資訊的需求減少，人們能更專注於高價值工作。
- 更高品質的產出，而不只是更快完成任務。
- 透過更充分掌握情境脈絡，更快速且更有把握地做出決策。
- 更有效的協作，重點在於決策而非協調。
需追蹤的成功指標
追蹤一組分布於五個類別且小而均衡的項目。 採用是最早的信號。 商業價值就是證明。
| 類別 | 範例指標 | 它告訴你的 |
|---|---|---|
| 採用與使用（領先） | 活躍使用者相對於已指派授權數、每週和每日活躍度、逐週留存率、跨應用程式的使用廣度、每位使用者的操作次數 | 賦能措施是否有效，且習慣是否正在形成。 問題最先浮現的地方。 |
| 生產力與時間 | Copilot 輔助時數、在草擬、摘要、會議重點回顧及收件匣分流等重複性工作上節省的時間、工作處理時間 | Copilot 每天能減少多少例行工作量。 |
| 品質與決策 | 輸出品質、重製率、決策速度與信心、搜尋資訊所花的時間 | 更快是否也意味著更好，而不只是讓初稿更快完成。 |
| 員工體驗 | 滿意度、使用 AI 的信心、對失去使用權限會感到失望的比例，以及回報開始著手任務容易程度的情況 | 改變是否持久並支持福祉。 |
| 商業價值（滯後） | 將騰出的產能重新投入高價值工作、團隊交付成果的週期時間縮短、避免成本增加、投資報酬率 | 個人的成長是否累積成組織的成果。 |
本文後述的 客戶故事 展示了實務中的良好樣貌：每人每週節省的工時、兩位數百分比的時間回報，以及採用率超過70%。
如何測量
在打造客製化物件前，先使用內建的測量表面：
Viva Insights 中的 Microsoft Copilot 儀表板：顯示組織內的採用率與使用情況，包括活躍用戶、留存率、應用程式使用情況，以及類似組織的基準測試。 任何使用 Exchange Online 的 Microsoft 365 企業或企業客戶都能查看。 不需要付費的 Viva Insights 執照或 Copilot 執照。
Microsoft Copilot 影響報告：一個來自 Viva Insights 的 Power BI 範本，聚焦於 Copilot 輔助工時，並比較 Copilot 與非 Copilot 使用者在會議、Teams 聊天、電子郵件及文件中的狀況。
將遙測數據與兩種方法結合，使數據可信：
- 在推出前設定基準。 記錄今天關鍵任務所需的時間，方便日後展示變更。
- 建立比較小組。 比較 Copilot 使用者與一組相似的非使用者，並加入使用者自行回報的時間，以及省下的時間用在哪裡。 使用資料顯示曾發生某項操作。 有人告訴你它是否有幫助。
在測量前先設定目標
先定義結果，再衡量它。 那些對期望結果達成共識的團隊，比起沒有目標採納的團隊，更有可能成為頻繁且高價值的代理人使用者。 列出每個職位中重要的日常任務，例如經理的會議回顧或溝通的初稿撰寫，並衡量這些情境。
Tip
節省的時間是引導信號，而非目標。 試用可顯示書面工作能即時節省時間，但整體生產力仍持平，因為省下來的時間被零碎耗掉，而沒有轉投入更高價值的工作。 追蹤節省下來的時間用在何處，讓人員持續審查輸出內容的正確性，並避免使用如已購買席位數等虛榮指標。
常見的反模式
這種模式中的大多數失敗，來自於將採用視為一項技術任務。 注意這些模式。
| 反模式 | 外觀 | 怎麼辦 |
|---|---|---|
| 授權失效，未啟用 | 分配座位，然後宣布計畫結束。 使用量會在數週內停滯。 | 持續推動賦能：入職培訓、角色導向提示、支持者與社群。 把執照當作開始，而不是結束。 |
| 領導層保持旁觀 | 領導者贊助預算，但自己從不使用 Copilot。 隊伍讀取信號並等待。 | 讓領導者在自己的工作中使用並示範 Copilot。 以身作則是推動採用最有力的方式。 |
| 過度管治一個簡單的助手 | 將執行等級控制、審查委員會及聯邦所有權套用給繪圖助理。 摩擦會扼殺動量。 | 將治理與風險相結合。 使用輕量化、集中式的護欄及明確的可接受使用政策。 |
| 以 IT 專案的方式運行 | 針對部署與工具支援最佳化程式，而非改變其行為。 以已結案的工單數量衡量採用情形。 | 將其當作變革管理與賦能計畫來運作。 IT 提供平台。 生意推動了這個習慣。 |
| 計算授權，而非價值 | 以已購買席位數（而非實際使用量與節省的時間）做為成功指標來回報。 | 透過輕量級遙測追蹤採用率、使用模式及價值訊號。 報告成果，而非席次。 |
| 使用公司資料的影子 AI | 在缺乏經核准的工具時，員工會將工作內容貼到未受控管的消費級 AI 中。 | 提供一個標準化、企業保護的平台，並明確說明客服人員能存取什麼、不能存取什麼。 |
| 將輸出視為最終輸出 | 人員未經審查就直接發佈 Agent 輸出內容，結果因不精確而出包。 | 務必讓人員持續參與監督。 由 Agent 草擬。 一個人在行動前會核實事實、語氣和判斷。 |
| 一次性訓練 | 一場產品發表網路研討會，之後就沒下文了。 技能和自信會逐漸消退。 | 提供持續、可依自身步調進行的學習，以及即時提示。 依個人步調進行的培訓，效果通常比單次正式課程更好。 |
客戶案例
這些公開的 Microsoft 客戶故事展示了員工 AI 賦能的規模化。 各自皆以大規模部署 Microsoft Copilot 來提升個人生產力為核心，並由人員掌控決策。
| 客戶 | 報告結果 |
|---|---|
| 澳洲聯邦銀行 | 在一萬名Copilot用戶中，有84% 表示他們不會回去。 早期採用者節省了約16% 時間在重複性任務上。 |
| 阿萊吉斯集團 | 超過 18,000 名活躍使用者節省了約 150,000 小時，採用率達 70%。 故事指出文化與對變革的恐懼才是真正的障礙。 |
| EY | 將 Microsoft Copilot 部署給超過 15 萬名員工，並訓練每位員工使用 AI 助理，成為員工建立自己代理的橋樑。 |
| 國際兒童組織 | 員工每月約使用 Copilot 工具 2,000 小時，將時間重新投入到計畫中。 |
| 牛津郡議會 | 透過全市議會的 Microsoft Copilot 節省了 25,200 小時，淨現值估計為 330 萬英鎊。 |
| 健康平權 | 在受過訓練的員工中，Copilot 每月操作次數成長了四倍，從約 50,000 次增加到 220,000 次。 |
| 馬登 | 使用 Microsoft Copilot、Copilot Studio 和 Azure OpenAI 每月節省約 2,200 小時。 |
| 環球報 | 使用 Microsoft Copilot（「Você Mais IA」），每個團隊每月可節省約 2 小時。 |
| 康納格拉品牌 | 已培訓 1,300 名員工參與由員工主導的 Copilot 技能提升培訓，朝 15,000 人的目標邁進。 |
Tip
這些研究一致的結論是，僅靠節省時間並不能推動企業價值。 那些定義員工如何利用回收時間，並將此期望納入賦能計畫的組織，能取得明顯優於僅衡量採用率的組織。
Microsoft 適用於此模式的代理式能力
以下範例突顯了與員工 AI 賦能特別相關的能力。 將這些範例作為起點，將能力與您的情境及使用者區隔匹配，然後探索 Microsoft 代理生態系統以了解完整全貌。
內建於使用者慣用應用程式中的 Copilot
| App | Copilot 為個人所做的事 |
|---|---|
| Word (文書處理程式) | 草擬、重寫、摘要並調整語氣，並以現有檔案和電子郵件為基礎。 |
| Excel | 建議公式、呈現趨勢、建立圖表，並以自然語言進行進階分析。 |
| 簡報軟體 | 根據提示或文件建立簡報，套用您的品牌範本，並重新整理投影片。 |
| Outlook | 總結冗長的對話串、草擬並潤飾回覆，並優先整理你的收件匣。 |
| Teams | 即時總結會議內容，列出決策與行動項目，並回答「我錯過了什麼」。 |
| OneNote | 摘要筆記、草擬計畫與議程，並將頁面整理成任務清單。 |
瞭解詳情：
會議
Teams 會議中的 Copilot 會在會議期間及會議後回答問題、摘要討論內容，並列出待辦事項與負責人。 轉錄必須啟用。
Teams 中的智慧會議回顧會產生持久的會議後回顧，包含 AI 筆記、行動項目及時間軸標記。 本摘要需要 Teams Premium 或 Microsoft 365 Copilot 授權。
讓你的內容超越 Microsoft 365
Microsoft 365 Copilot 連接器可將 Copilot 的涵蓋範圍延伸至 Microsoft 365 以外您工作內容所在的其他系統。 Copilot 擁有超過 100 個預建的連接埠，連接 ServiceNow、Salesforce、Confluence、Jira、Box 和 Google Drive 等來源，能在同一聊天中找到並推理這些內容，引用來源，省去你更換工具的麻煩。 連接器會尊重每個人既有的權限，所以你只能看到你被允許看到的內容。 這些依預設為唯讀。
用於深入工作的推理 Agent
- 研究者 專注於複雜且多步驟的研究。 它將深度研究推理模型與你的工作資料及網際網路結合，產出附有來源依據的分析，例如根據你自己的文件制定的上市計畫。
- 分析師 像專業資料分析師一樣，會對原始數據進行推理。 它能執行程式碼、跨多個試算表運作，並產生洞見與視覺化。
耐用畫布
- Copilot Pages 將 Copilot 回應轉化為一個持久且可編輯的畫布，您可以細化並分享，然後匯出到 Word 或 PowerPoint。
- Copilot 筆記本 將 Copilot 導向一組精心挑選的檔案、頁面和筆記，讓答案能紮根於你選擇的來源。
員工自行建立的輕量化代理程式
- Microsoft Copilot 中的代理建構器是商業用戶建立個人或團隊代理的無程式碼方式。 描述它應該做什麼，指向知識來源，例如SharePoint或網頁資源，新增工具，測試並分享。 例如寫作教練、入職夥伴或狀態更新代理。
- Microsoft Copilot Studio 是為需要連接器、自訂邏輯或同時發佈至 Microsoft Copilot 與 Teams 的更優秀代理設計的低程式碼工作室。 當 Agent Builder 的無程式碼範圍不夠時，就用它。
從範本開始
範本提供了一個經過驗證的起點，讓你花時間客製化，而不是從零開始設計。 這種方法讓從未從零開始建立代理程式的員工更容易著手。
- Agent Builder 中的代理範本會依據 Microsoft 的設計指引與最佳實務。 在 Microsoft Copilot 中，選擇「新代理>」並以範本開始，並以自然語言描述代理。
- 可立即部署的代理程式涵蓋日常個人生產力任務。 符合此模式的例子包括：Plan My Day，它會拉取你的行事曆、電子郵件和任務，告訴你該先專注什麼;狀態更新，將你最近的 Microsoft 365 活動變成可分享的進度更新;以及個人新聞摘要，將 Microsoft 365 上的訊號摘要成個人化且無雜訊的摘要。 先依原樣部署一個，然後再依你的工作需求進行調整。
讓代理人承擔多步驟的工作
隨著 Copilot 的成熟，客服人員從回答問題轉變為執行任務，而你則設定界限並檢視結果。
- Copilot Cowork 負責更長且多步驟的工作，涵蓋文件、會議、電子郵件、Teams 與研究。 它會在你的權限範圍內運作，並回傳最終結果供你檢視，而不只是草稿。 Copilot Cowork 現已全面開放，並使用 Copilot 點數。
- Microsoft Scout 是一個隨時在線的個人代理。 它會在您的 Microsoft 365 應用程式中於背景執行，並在您與貴組織所設定的權限與原則範圍內代表您採取行動，讓其能力從回答問題進一步發展為依您的優先順序採取行動，全程由您掌控。
重用有效的做法
Copilot 提示資源庫 儲存了 Microsoft 策劃的提示以及你和團隊所創建的提示。 重複使用已經能在 Copilot Chat、Teams 和 Outlook 上使用的功能。
如何知道自己準備好了
如果大多數陳述為真，開始這個模式：
- 領導者願意在自己的工作中使用並支持代理人。
- 你可以將預算投入持續賦能，而不只是用於授權。
- 你有一個標準化、受企業保護的 Copilot 平台。
- 你有明確的可接受使用政策。
- 你可以衡量採用率和價值，而不只是分配的座位數。
下一步
或探索完整的 代理式人工智慧採用成熟度模型。
更詳細地探索其他模式：