Morningstar 透過在 Asana AI Studio 中使用由 AI 提供支援的工作流程，每年節省 60 萬美元

重點摘要

挑戰

• 營運效率低下且技術堆疊複雜，導致難以按照積極的成長目標快速擴展工作。

• 員工使用不同的工具來管理工作，導致資訊孤立，且優先順序不明確。

• 領導層缺乏對團隊端到端藍圖的可視度，因此很難管理風險並做出明智決策。

• 由於缺乏管理資源、追蹤專案和接收新工作的標準化方式，導致資源過度使用和錯過期限的情況發生。

• 研究團隊使用的是一套過時的內部內容管理系統，導致內容發佈速度放慢，也阻礙了內容的擴散。

解決方案

• Morningstar 的核心業務部門採用 Asana 來管理工作、連結資料並將業務流程標準化。

• 部分團隊使用 Asana AI Studio，協助將接收工作自動化、簡化請求評估流程，並加快內容製作速度，從而騰出時間專注於更具價值的工作。

• 透過將多種工具和工作流程整合至 Asana，團隊減少了手動投入量，並消除了多餘的系統。

• 由於對工作請求和進行中的專案擁有清晰的可視度，領導者可以做出以資料為依據的決策，從而指導規劃和策略。

• 標準化的接收流程 (包括部分由 AI 提供支援的流程) 改善了跨職能部門的藍圖規劃、優先順序安排和交付時程。

成果

• 研究團隊採用 AI 支援的內容管道，每年可節省約 14,976 個工時，相當於額外節省 60 萬美元。

• 透過使用 Asana AI Studio 進行自動化接收和分流，退休團隊將請求審核時間縮短了兩週。

• 透過使用 Asana 簡化工作流程並提高效率， Morningstar 的中央技術團隊每年節省了 1,972 個工作日，估計可節省 758,600 美元的成本。

• 在整個組織範圍內，團隊能夠更快地做出以資料為依據的決策，並且透過更有效的優先順序安排、更清晰的交付時間軸以及更準確的資源預測，取得更好的成果，其中一部分要歸功於由 AI 支援的工作流程。

• 透過減少手動投入量和低優先順序的工作，團隊能夠專注於高影響力的計劃，並更有效地進行大規模協作。

2025 年工作創新獎得主

Morningstar 因其策略性地運用 AI 來推動大規模執行而獲得 Asana 的 AI 遠見工作創新獎。 面對日益複雜的情況和不斷增加的需求，該組織策略性地運用 Asana AI Studio 來簡化跨職能工作，包括從研究內容管道到產品接收和優先順序排定等各個方面。 透過 AI 驅動的自動化、工作分配和報告功能，團隊減少了手動投入量、縮短了時間表，並大幅節省了成本。 現在，團隊在一個統一的系統中工作，這個系統能夠減少低價值的工作，讓他們能夠專注於最重要的事務。 Morningstar 的轉型不僅僅是使用 AI，更關乎明智地運用 AI 來實現真正的商業價值。

Asana 幫助我們提高效率，從而實現可擴展的效率並促進所需的成長。 我們已經消除了整個組織內部協作的障礙。”

使用 Asana 進行請求追蹤

透過 AI 支援的接收流程，將零散的請求轉化為策略藍圖

Morningstar 的退休產品團隊最初是透過手動、臨時的流程來追蹤產品請求。 由於沒有標準化的接收流程，請求會從各個方向湧入：電子郵件、聊天和走廊對話，而且通常缺乏評估價值所需的情境資訊。 對所有請求都說「好」，導致承諾過多、藍圖分散，而且無法評估真正的業務價值。 

為了應對這項挑戰，退休團隊使用 AI Studio 建立了一個結構化的架構，以管理從接收請求到衡量影響力的整個產品生命週期。 現在，請求會依據一致的標準進行評估，工作量會得到準確預測，而藍圖也會集中管理並保持在目前狀態。 因此，團隊將審查時間表縮短了兩週，並從被動式執行轉變為以價值為導向的策略性規劃。

我們的藍圖制定流程是被動式且手動的。 我們使用 Asana AI 的最終目標是讓這個流程更具策略性，這樣我們就能快速優先處理那些能夠提高營收和加快上市速度的工作。”

透過 AI 強化的接收流程和工作流程，改善優先順序之安排及規劃

• 所有請求均透過集中式的 Asana 接收系統提交，而 AI Studio 會自動為請求命名、辨識資訊缺漏並產生標準化的摘要，以便進行評估。

• 複雜的請求會遵循專門的工作流程，並根據商業價值、複雜性和成本進行系統化評分，使產品團隊能夠根據資料來核准、推遲或拒絕請求。 

• 請求獲得核准後，規則會驗證資料的完整性，並自動將項目分配至適當的藍圖。

自動化的文件記錄和成果追蹤可提高效率並促進當責

• 藍圖項目已完成後， AI Studio 會根據任務資訊產生版本資訊。 如果需要更多詳細資料，產品經理會自動收到通知，請他們新增更多詳細資料。

• 自動化規則會自動建立後續任務和子任務，以便根據預期成果衡量每個藍圖項目的成功與否。

以前，我們需要兩週的時間來審核請求，並收集繼續處理請求所需的資訊。 現在，我們可以省去花費在手動反覆溝通上的時間，因為 Asana AI 一開始就能識別並擷取我們需要的資訊。”

適用於內容規劃的 Asana

透過由 AI 驅動的自動化，簡化研究內容工作流程

以前，管理 Morningstar 跨部門的內部研究內容既緩慢、各自為政，又成本高昂。 研究團隊依賴一套過時的系統來追蹤內部內容，需要在彼此脫節的工作流程和工具之間進行手動協調。 經常透過電子郵件或聊天功能分享最新資訊，導致在付費、贏得和自有媒體頻道上出現延遲並錯失擴大影響力的機會。

為了使其工作方式現代化，該組織將其舊有系統替換為在 Asana 中由 AI Studio 提供支援的集中式研究內容管道。 現在，來自研究、編輯、文案編輯、媒體和行銷部門的近 300 位專案關係人可以在單一平台上進行協作，透過共同的可視度和自動化推動每個步驟。 結果：建立了一個精簡且可擴展的系統，每年可節省近 15,000 個小時和 60 萬美元，讓團隊能夠專注於策略性工作。

Morningstar 全力投入 AI 開發。我們的公司目標是繼續利用 AI 的進步，為外部客戶和內部員工推動創新。 我們的團隊正在建立的 Asana 工作流程正在實現這一目標，同時也協助我們提高效率，並消除整個組織內部協作的障礙。 ”

具備內建 AI 的集中式管線可確保速度和一致性

• 作者透過標準化表單提交內容，此表單會自動在內容管線專案中建立一個任務。

• AI Studio 會分析表單中的輸入內容，以便指派專案關係人、設定文案編輯的截止日期，並標記缺少的資訊。

• 如果需要更多資訊， AI Studio 會為作者產生後續評論和子任務，從而盡量減少延遲和手動跟進的需求。

• 內容標記為「已就緒」後，AI Studio 會為編輯者觸發後續步驟，並管理來回的編輯流程，在編輯就緒、送回或已完成時通知專案關係人。

• 專案關係人會收到關於重要里程碑 (包括發佈日期) 的通知，無需手動追蹤。 

• 所有內容提交內容都會匯入 Asana 中的集中式專案，從而為研究、編輯、行銷和營運團隊建立單一事實來源。

自動化提升產出和影響力

• 隨著內容接近完成， AI Studio 會將任務轉移至適當的行銷和媒體專案看板，以便擴大影響力。

• 專案關係人會自動收到內容狀態通知，便於查看即將推出的內容。

藉由 Asana，我們團隊能夠跨職能協調由編輯者、行銷人員和產品負責人組成的跨職能團隊，確保團隊的全球思想領導力內容保持一致。 它是我們的單一事實來源，有助於避免因左手不知道右手在做什麼而產生的成本。”

使用 Asana 進行工作接收

透過精簡的流程提高效率

在使用 Asana 之前，Morningstar 的中央技術團隊沒有標準化的方式來接手或啟動工作。 他們依賴 Word 文件來追蹤每年從整個組織收到的數百個請求。 這種手動流程無法提供所需的架構，以便妥善確定專案請求的範疇、資源、預算並進行核准，導致待辦項目堆積如山，且專案的範疇和目標也不清楚。

藉由在 Asana 中建立標準化流程，團隊能夠將工作接收自動化，並簡化優先順序的排定。 這種方法使他們能夠在業務擴展的同時，有效地管理不斷增加的工作負荷。

藉由將接收請求標準化，團隊可更快執行工作

• 在 Asana 中，工作接收流程已經標準化並自動化，因此可以更輕鬆地快速評估請求、排定其優先順序並加以核准，且一致性更高。

• 新的工作請求透過 Asana 表單提交，並自動填入共用專案中，確保所有必要資訊都能被擷取，以便立即查看和採取行動。

• 自訂欄位可用於追蹤標準化的評估標準，協助專案關係人就核准和優先順序作出更快速、更一致的決策。

在 Asana 中，我們的接收流程有助於我們以更有效率、更有條理的方式發揮我們以行動為導向的文化，因此我們能以正確的方式將時間用在正確的事情上。”

有助於進行優先順序之安排及規劃的明晰（度）

• 由於所有工作都整理在相互關聯的專案和專案集中，因此主管能夠全面掌握工作流程的每個階段。

• 由於能夠靈活地剖析工作資料，團隊可以更妥善地評估工作的風險和價值，從而就優先順序作出更明智的決策。

• 透過專案集中已核准的專案，團隊可以輕鬆報告進度，並說明其與高層目標之間的關聯，從而使領導者能夠更有效地評估工作量、進行規劃並跨職能部門進行協調。

在使用 Asana 之前，我們在沒有管理的情況下，到處啟動各種專案。 現在，我們能夠在工作進入時有效地進行分流，這使我們能夠在業務成長的同時完成更多工作。”

藉助 Asana 進行資源管理

透過更明智的資源配置決策，最大化團隊的影響力

在改用 Asana 之前，Morningstar 的團隊沒有明確的方法來排定工作的優先順序，因此他們對每一個請求都表示同意。 這導致團隊承諾過多、過勞且表現不佳。

有了 Asana，團隊可以全面掌握專案的生命週期和進行中的工作，從而更輕鬆地瞭解工作量，並策略性地將資源分配給優先專案。 此外，他們還擁有支持這些決策的資料。

用於管理資源的策略性系統可簡化工作

• 專案集可讓領導者從高階檢視所有執行中的專案、其狀態以及所分配的資源。

• 透過更深入地瞭解需要完成的事項、由誰負責以及為什麼需要完成，團隊就能專注於接受具高影響力的計劃。

• 這種更佳的可視度也有助於團隊識別工作量風險、讓工作回歸正軌，並在專案延遲時提前通知專案關係人。

在將專案移轉到 Asana 之前，我們總是承諾過多工作。 現在，我們擁有更多智慧，也擁有更多資料。 我們知道自己能夠承擔哪些工作，也知道自己不能承擔哪些工作——而且我們可以就優先順序以及專案如何與我們的策略計劃保持一致進行適當的對話。”

用於有針對性規劃的即時資料

• 領導者透過工作量規劃，獲得跨工作分組的人員配置高階檢視，並優化資源配置決策。

• 取得準確的工作資料和報告，有助於團隊確認哪些專案與業務目標有連結，哪些專案沒有連結。

• 透過明晰即將到來和正在進行的工作對工作量的影響，領導者可以與專案關係人進行明晰且有資料支持的權衡討論。

在您同時說明自己不會做的事情之前，您還沒有真正的策略。 現在，我們有一個能夠讓我們說「不」的流程。 我們還有關於為什麼要說不的統計數據，這有助於我們清楚傳達重點：我們有優先事項，也有非優先事項。”

結論

透過結構、明晰（度）和 AI 來推動更聰明的成長

隨著 Morningstar 在瞬息萬變的環境中不斷發展，他們正在為創新奠定面向未來的基礎。 有了 Asana，團隊就能更有效率、更穩定地完成工作，並透過精選的 AI 支援工作流程，簡化複雜的流程、改善優先順序安排，並加快交付速度。 Morningstar 設想了一個未來，在這個未來中，組織將在建立適當的防護機制的前提下，策略性地運用 AI 來提升生產力、品質和參與度。 隨著他們的擴展，Asana 和 AI Studio 將在改變工作完成方式方面發揮關鍵作用：促進更明智的決策、更快速的執行，並在整個企業中產生更有意義的影響。

運用 Asana 及其功能，徹底改變了我們團隊的工作方式，以及我們與專案關係人的合作方式。 每個人都清楚知道誰、什麼、何時、何地、為什麼以及如何進行，這對於我們今天取得成功，以及為我們未來的成功奠定基礎，都是至關重要的要素。”