許多企業在導入 AI 時，常將其視為單純的 IT 專案，目標是安裝某個軟體或開發幾個功能。然而，荷蘭大型合作保險公司 Univé 的案例告訴我們，AI 的真正價值不在於工具本身，而是在於將 AI 轉化為一種組織能力，讓每一位員工都能成為 AI 的創造者。
對於初入職場的工程師或產品經理來說，理解這種從工具到能力的轉型至關重要。這不僅是技術問題，更是關於治理、領導力與工作流程重新定義的實務課題。
將 AI 視為組織能力而非 IT 實作
大多數公司試圖透過增加 AI 解決方案的數量來擴大規模，但 Univé 的策略是創造更多能使用 AI 的開發者。他們將 AI 導入視為一場組織轉型，目標是讓所有員工都能安全、負責且有效地使用 AI。
這種思維的差異在於，IT 實作關注的是功能是否上線，而組織能力關注的是員工是否具備重新定義自己工作的能力。當員工不再等待中央 IT 部門開發功能，而是能自行利用 ChatGPT Enterprise 構建解決方案時，企業的創新速度會呈指數級成長。
治理是創新的加速器而非阻礙
在企業環境中，安全與合規通常被視為創新的絆腳石。但 Univé 採取了相反的策略：將治理（Governance）直接設計在部署流程中，而非事後補救。
治理在這裡解決的核心問題是信任。如果員工擔心資料外洩或違反法規，他們就不敢嘗試。Univé 建立了嚴格的防護欄，包括企業級身份驗證、權限繼承（Permission Inheritance，確保 AI 只能存取員工本身有權查看的資料）、隱私評估與明確的人為問責制。
當安全底線被明確定義且可信時，治理反而成了加速器。員工在有保障的環境下敢於實驗，從而快速地將想法轉化為實作。
從單一提示詞到 Agentic Workflow 的演進
Univé 的實務應用展示了 AI 在知識工作中的演進路徑。最初是簡單的對話，接著是自定義 GPTs，現在則邁向 Agentic Workflow（代理工作流）。
所謂的 Agentic Workflow，是指 AI 不再只是被動回答問題，而是能主動執行一連串的任務。例如在寵物保險理賠流程中，AI 代理能主動彙整理賠文件、審核獸醫發票、核對保單條件並標記異常項。
這將工作模式從 搜集資料 $\rightarrow$ 閱讀 $\rightarrow$ 結構化 $\rightarrow$ 決策 轉變為 AI 準備 $\rightarrow$ 人類決策。原本需要數小時的準備工作被縮短至數分鐘，而理賠專業人員則能將精力集中在最需要人類判斷的決策環節。
這種模式在核保（Underwriting）流程中同樣有效。AI 代理會在核保人員上班前，先將工作隊列結構化，標記出高風險案例並提供相關證據。這意味著專業人員不再浪費時間在尋找資訊，而是直接進入高品質的決策階段。
實務上的成功指標與啟發
Univé 的成效數據非常顯著：97% 的授權被激活，85% 的用戶每週活躍，且員工自發創建了約 1,500 個自定義 GPTs。
這給我們的啟發是，衡量 AI 成功的標準不應僅僅是生產力提升了多少百分比，而應關注持續的採納率（Sustained Adoption）與員工能力的成長。
對於工程團隊而言，這意味著我們在設計企業級 AI 工具時，應該提供足夠的靈活性讓用戶自行定義流程，同時在底層構建極其堅固的權限與安全框架。
結論
AI 不會取代員工，但學會利用 AI 重新定義工作的員工將會定義組織的未來。Univé 的案例證明，當領導力提供方向、治理提供信心、而員工擁有重新設計工作的權限與時間時，AI 才能真正成為企業的競爭優勢。
來源：openai.com (Univé builds an AI-ready workforce)
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。