主題演講：歡迎來到人機團隊的未來

早安，歡迎來到紐約工作創新峰會。

好的。 那麼，我們為什麼都來到這裡？ 我們在此學習。 在接下來的一天中，我們將舉行一些精彩的場次。 我們在此建立連結。 看看您的左邊，再看看您的右邊，您周圍圍繞著一些科技界最能激勵人心的領導者。

我們也來到這裡，為未來、工作的未來以及自主式工作的未來汲取靈感。

首先，我想感謝 LTSC 的共同主辦方，他們與具有遠見、追求長期發展的公司合作。

讓我們從居家生活開始我們的旅程。

在家中，我們看到與 AI 代理程式合作帶來了巨大的生產力提升。 它們協助我們進行研究。 它們幫助我們進行創作。 它們協助我們規劃。

但不知為何，當談到工作時，它們就是，嗯，沒什麼用。

您所看到的是，您在工作生活中一直期待的這種高生產力尚未實現。

這是為什麼呢？

工作生活與家庭生活有五個不同之處。

第一個是名為「知識」的小東西，這基本上意味著，在生活中，您唯一需要考慮的背景資訊就是您自己腦海中的資訊，您可以輕鬆地將其喚起。

但在工作中，過去做事方式的成功路徑存在於他人的腦海中。 這就是為什麼如果您曾經有實習生加入您的團隊，您會發現需要花上幾週的時間來讓他們熟悉工作，以便他們知道誰知道什麼，以及我們在這裡是如何做事。

工作也與您的家庭生活不同，因為在工作中，事務會橫跨多個系統。

數十個、數百個系統，以及多位人員。

事實上，是很多人。 現在，當您在家中與其中一位客服人員互動時，您唯一需要協調的人就是您自己。

也許是您的配偶，也許是您的孩子。

但在工作中，您必須與 10、20、30 個人進行協調，才能完成最簡單的事情。 你知道嗎？ 他們都有自己的意見。

他們對事情應該是什麼樣子、應該是什麼感覺都有自己的看法。 他們有自己的標準。 他們有自己的偏好。

這與您的家庭生活截然不同。

最後，在家中，您只需要關心您自己的資料。 您可以選擇要分享的資料量。

但在工作中，這個選擇其實並非由您決定，因為您還有一個叫做客戶資料的小東西，它非常珍貴。

這就是為什麼工作與居家生活有所不同，也是為什麼 Asana 著手建立人類代理人作業系統的原因，我們在這個系統中解決了工作環境的所有這些情境挑戰。

我們從 Work Graph 開始這段旅程。

工作圖表實際上是一個動態的總帳，記錄了誰在何時執行什麼任務，以及過去是如何完成工作的。 這能確保任何開始根據工作圖表工作的代理人都已擁有該歷史紀錄，已擁有該知識。

其次，Asana 現在透過我們的連結工具橫跨 500 個系統。 這意味著我們的 AI 幕僚長 Dash 可以推斷出所需的工作流程。若您在日常工作中尚未認識 Dash，今天許多人將會認識它。 它可以接收模糊的提示，將其轉換為工作流程，再轉換為一組任務，並實際完成工作。

現在，在協調人員方面，我們首先為每個人提供一個多人協作工具。

我們有一個單一畫布、一個單一總帳，每個人都能在此查看哪些事項有截止日期，誰接下來需要做什麼。 有了這個多人協作工具，協調的挑戰、來回溝通的困境都已不復存在。

我們已預先建立隊友。

隊友是像人類一樣行事的執行者。

我們定義並建立了 30 個這樣的角色，讓您的團隊今天就能開始完成工作。

但隊友的厲害之處在於，您可以以多人模式與隊友互動，這意味著您可以將所有這些偏好、團隊成員的所有喜好注入隊友中，告訴隊友您希望事情的呈現方式、您希望輸出的呈現方式，以及要利用哪些輸入。

有了範圍限定的代理程式，這些隊友就都能進行程式設計。 只能設定為存取您希望其存取的資料。

只會花費您希望它們花費的成本。

您可以為每個隊友定義核准鏈，使其遵循現有的階層結構。

這就是人類代理人作業系統，我們已解決了實現企業 AI 生產力的五大挑戰。

一起來看看一個真實的範例。 這個真實範例是 Cindy。

Cindy，她一開始過得很開心。 她從事客戶支援工作。

她找到了一個適用於客戶支援的新工具。 她想向整個團隊推出該工具。

她已盡佔先機。 她知道自己的預算是多少。

她知道自己正在考慮哪些廠商。 她已經發出提案徵求書。

但像 Cindy 這樣的人，通常只會提出一個簡單的提示：「我們需要一個新的客戶支援工具」，然後她就會面臨現實。

現實很殘酷。

現實是 100 個子任務。

我實際上是手動寫下其中一些與我相關的任務。 光是為了讓新的客戶支援團隊開始運作，就有許多任務要完成…… 讓工具啟動並運作。

所以這有很多任務。

如果這些任務以某種方式是線性的，那可能很簡單，但實際上，當您開始工作時，就會發生這種情況。

您會迷失在這些來來回回的交接事項中。

我知道我們有些人此刻正痛苦地皺著眉頭，因為這一切都太熟悉了。 因為在工作中，我們花費時間做的事情往往是工作附帶事務，而不是工作本身。

這就是許多團隊的現實情況，他們被我所說的「工作漩渦」所困擾。

一定有更好的方法。

Cindy 對於這款新客戶支援工具的希望和憧憬剛剛破滅，因為這正演變成一個長達八、九、十週的專案，而這只是為了選擇一家廠商。

我們來看看是否能協助 Cindy。

現在有了 Asana，您的新入口是 Dash，您的 AI 幕僚長。

Dash 會問 Cindy 今天我們要做什麼。 我想選擇一家新的客戶支援供應商。

但 Dash 並非從空白畫布開始。

Dash 會立即擷取 Work Graph。

Dash 瞭解您公司所做的一切。

事實上，在此範例中，Dash 能夠查看並弄清楚，我們過去是否曾引進過新廠商？ 我想我們有。 那其中涉及哪些內容？ 我會查看所有過去的專案、所有過去的預算、所有過去的目標、已作出的決策、會議，並找出實際上需要執行的 100 項任務，我可以將它們都井然有序地列在一個畫布上。

您知道嗎？ 我會做得更多一點。

我大概知道誰是誰。 我會指派需要執行這項工作的人員，這樣我現在就有一個完成這項工作的機制了。

您會在這裡看到一些不尋常的人被指派到這項工作。 一些我們可能從未見過的人物。

這些是隊友。

這些是預先建立的隊友。

事實上，此時我將向您介紹其中三位隊友。 安全審查人員、定價分析師、專案助理。 這些是預先建立、預先組裝的隊友。

事實上，Asana 在處理工作方面擁有豐富的經驗。 因此，我們建立了 30 位預先建立的隊友，我們知道這些隊友對各位都會很有幫助。

我們深入瞭解了這些隊友的每個角色，為他們培養了技能，並對他們進行了培訓，以便我們確切知道如何為您提供最大的幫助。

這些就是您的預先建立的隊友。 突然間，Cindy 的生活變得好多了。

在單一環境中，她能夠協調多個工作流程，這些工作流程中既有人類也有代理程式。

對 Cindy 來說，最顯眼的是廠商的選擇。

這已經過了安全檢視。 已經通過要求。

很遺憾，某家供應商尚未通過預算要求。 報價為 60 萬美元。 她每年只有 $500,000 的支出預算。

但別擔心。

這家公司的其他人已預先建立了一個談判代理程式。

此談判代理程式已預先設定好行為準則。 它確切知道要遵循哪本談判教戰手冊。 它知道自己的預算限制，也知道財務部門中誰有權核准哪些層級的事項。

這就是為您的代理程式設定範圍的構想。 此代理程式已預先設定範圍。 代理程式開始工作。 它會針對此優惠方案進行處理。 它確實回覆了 Cindy。 它為她提供了一個新的建議還價提案。 已選取供應商。

生活很美好。

與其花上八週的時間來回溝通，實際上，這幾天內就能完成。

所以我想問大家一個問題，在你們的任何團隊中，是否有任何工作流程是你們想讓其具有代理功能的？ 您今天打算將哪些工作流程代理化？

在接下來的節目中，我們希望向您指出，無論您是從事行銷、IT、策略營運、研發，還是整個組織的流程產生器，建立主體工作流程都比您想像的要容易。

因為有了 Asana，我們為人類與 AI 代理程式團隊提供了作業系統，讓大家能夠一起協作工作流程。

現在，我將把話筒交給我們的產品長 Arnah Bose，她將進一步介紹各位今天如何建立這些工作流程。 感謝您。

大家好。 最近好嗎？ 還好啦…… 對。 讓我們來提振一下精神。 就是這樣。 對。

很高興看到紐約觀眾的活力。 我是 Arnab。 我是 Asana 的產品總監。

今天我想向各位介紹的是 Dan 所展示的內容，但會更深入地講解詳細資料。

他展示的是跨多個系統的協調執行，然後藉助工作圖的強大功能建構所有內容。這種情境圖是我們在 Asana 十多年來一直在建構的。

在我的區段中，我將談論如何藉助 Stack.ai 的力量善加運用 Work Graph 的情境，以協調跨多個系統的行動，以及如何透過反覆使用該端到端流程，將資料寫回 Work Graph，以便每次發生異常情況或有新的協商時，該資料都會記錄在該情境系統中，並成為可重複使用的知識。

因此，有幾個不同的主題需要涵蓋。 其中之一是協調執行。 藉助 Work Graph 的力量，如何讓這項功能變得更好？ 我們又該如何將這些執行、這些重複的執行轉換為知識，以便下次您執行經過協調的工作流程時，能夠更加順暢。 準確度也更高。

因此，我們正在後端執行所有這些工作，藉助 stack.ai 的強大功能與多個系統進行連結，而 stack.ai 現在已成為 Asana 的一部分。

因此，我想帶您更深入地瞭解 Dan 剛才介紹的談判步驟。

客戶收到的是新廠商的報價，金額為 $575,000，遠超過 $500,000 的預算。

當報價送達時，我相信你們大多數人在日常工作中都曾見過，它很可能以 PDF 的形式送達。

PDF 中有條款與細則。 有細則。

要弄清楚這是否是您可以直接核准的事項並不容易。

Stack Overflow 在幕後所做的是，它已著手審查客戶已核准的所有歷史報價。 它讀取了所有這些 PDF 檔，並將其轉換為支援 RAG 的知識庫。 這意味著您可以非常快速地進行檢索，您可以在這些非結構化資料上執行代理式工作流程。

因此，所有這些有趣的細小條文詳細資料都與每使用者每席次的成本、合約中是否有退出條款、成本是否包含支援成本有關。所有這些因素都讓分析變得更加複雜，因為這不是簡單的查詢。 現在，Stackie，我可以在後端進行比較。 因此，我們基本上已將所有這些非結構化資料轉換完畢，以便您在後端連結多個系統。

那麼，Stack 工作流程的作用是什麼？ 它會分析已核准的項目。 它會查看具體的新報價以及所有條款與條件，並決定是否應提出還價。 還價應為 489,000 美元，並提供 15% 的折扣。

但這是一家新供應商。 我們過去實際上並未經歷過此流程。

因此，在這個情況下，您不能直接以完全自動化的方式執行該動作。

我們認為，當人類和 AI 代理能夠以團隊的形式合作時，就能實現最佳的成果。

對吧？ 我們相信，如果客戶和企業能夠與自動化和 AI 合作，就能蓬勃發展。 因此，Stack 可以透過其 190 多個與 Asana 的連結器，自動為該核准工作流程建立一個完整設定的專案。 其中將包含報價的具體詳細資料。 其中會包含詳細資料，例如我們應該從財務或法律角度進行哪些調查，並指派這些子任務，以及引入人力團隊。 這就是人類和 AI 代理程式在同一份總帳上工作，共同合作，這就是我們所說的協調執行。

因此，當該還價準備好供核准時，財務團隊會說：「嘿， 看。 我們希望有一年期的退出條款。

也許法務核准團隊會說，我們想加入一些底線。

人類提供的所有資料現在都記錄在 Work Graph 中。 因此，這些資料會記錄在任務中，現在可供 Stack AI 工作流程在下次發生類似異常情況時使用。

因此，我們在這裡展示的內容，以及我們所說的協調執行真正指的是，您不僅能獲得這個功能完備的工作流程產生器，它能連結多個記錄系統、多個後端系統，您知道，您之前已經見過許多這樣的系統，但它是由 Work Graph 提供支援的。 因此，它從情境資訊開始。 它也由 Work Graph 和 Asana 提供的所有功能提供支援，因此當發生異常情況時，您可以讓人類團隊參與協作、協調並確定正確的後續步驟，並且您可以持續改善該流程。 這就是我們所說的知識累積。 Asana 提供累積知識，並協助您建立公司大腦。當 AI 代理程式與您的團隊、與您的真人互動時，所有這些互動都會被記錄下來，以便 AI 代理程式在下次執行時有更出色的表現。 執行、保留、改進。 一遍又一遍地重複這個循環。

所以，Asana 的 Stack 就像一個實際的執行引擎，是一個無程式碼產生器。 它擁有超過 500 項整合。 如您所見，它支援「人機協作」。 現在，它完全由 Work Graph 提供支援，不僅適用於初始情境，而且當它擷取到一些例外情況時，還可以將所有這些情境資訊推回 Work Graph。

我想介紹一下 OG，也就是建立 Stack.ai 的人。 歡迎 Stack dot ai 的共同創辦人 Bernard 上台。

謝謝你，Arnav。

大家好，很高興來到這裡。

我叫 Bernard。

正如 Arnab 稍早展示的那樣，在 Stack dot ai，我們賦予企業能力，讓他們能夠透過 AI 代理程式來轉換最複雜的工作流程。

透過 Stack dot ai，您可以建立 AI 代理程式團隊，這些代理程式可連接到 500 多個企業系統，並像任何員工一樣使用自己的電腦、終端機和網路瀏覽器進行操作，讓它們能夠處理最繁瑣的流程，並將其擴展到 AI 中。

與 WarGraph 搭配使用時，Stack AI 代理程式可以在企業實際執行工作的情境中運作。 誰在執行什麼工作？ 目標是什麼？ 並在單一實體和計劃下運作。

如今，像 LifeMD、Exeter、Wild Retirement 和 BA Systems 等公司都在與 Stack dot ai 合作，以大規模推動其一些最複雜的工作流程。

其中一家公司就是 SciMotion。

二十多年來，SciMotion 作為一流的供應商，透過為所有患者和客戶提供專業服務，特別是與執業人員合作，提供個人化照護。

然而，提供如此高水準的個人化照護可能非常昂貴且複雜。

他們收到一組病歷後，可能需要花費長達兩小時的時間，在 SAP 中查看庫存，在 SharePoint 中查看病患資訊，在完整指令碼和自家資料中查看不同的實驗室結果，並將所有資訊整合為一個完善的個人化品牌。

他們知道這不是正確的做法。 而在 AI 時代，他們可以改變現狀。 透過 Stack dot ai，他們採用了一種新的代理程式方法。他們表示，他們將所有這些資訊整合起來，建立了一個 AI 代理程式團隊。在 Stack AI 平台上，每當有新訂單送達時，該團隊就能查詢補充品庫存的所有資料、所有患者資訊和實驗室結果，將處理時間從兩小時縮短至僅五分鐘。

作為此過程的一環，他們能夠在讓人類參與的情況下完成這項工作，其中每個關鍵決策都始終需要專業人員評估並核准任何重大決策。

今天，我們不僅能從我這裡聽到這些資訊，還有其他好處。 SignMojian 的首席營運長 Max Perisky 也將加入我們的行列，他會現場分享這段故事，並談談他自己的經驗。 歡迎，Max。 就是這樣。

很高興見到你。

很高興見到你，Max。 感謝你從紐約加入我們的行列。 我很感謝。 既然今天有您在場，您知道的，這…… 能聽聽您是如何走到這一步的故事，那就太好了。 您如何看待透過 stack.ai 建構醫療包的此流程？ 當然可以。

嗯，你知道的，我認為…… 這件事的起點是，你知道的，我是首席營運長。 實際上，我被告知我是第一位在此活動中登上 Asana 舞台的首席營運長，因為過去我們不一定有理由來到這裡。 但我的工作實際上是…… 哇。 我沒想到我會因此獲得掌聲。 我的工作實際上是建立基礎架構和策略，以減少客戶的阻礙，我們的客戶是醫療保健專業人員。

因此，為了實現這一目標，大約一年前，我曾想過，也許有辦法讓 AI 協助解決其中一些問題，正如您所說的，將這些組成部分結合起來。 所以我突發奇想，某個週末我開始試用一些現有的代理程式，並成功驗證了這個概念。但我對文件管理和網路搜尋的效率不太滿意。 我找到了 Stack，並開始試用免費版本。我能夠建立一個代理程式，為我的銷售團隊解決這個問題，幫助他們真正快速為客戶創造價值並進行部署。 我們實際上是在付費之前就已經部署了它。

我記得，我記得。 現在他們確實付費了。

現在我們有付費了。 是的。 這就是我來這裡的原因。

好的。 但這很好。 我知道您透過它獲得了許多效率，例如自動化營收方面的營運、臨床層級的營運，正如我們向您展示的那樣，包括建立藥品包裝等所有事項。 我很好奇，有了這些效率，您可能騰出了許多新的時間。 這對 Zimmergen 這家公司有什麼幫助？

嗯，有幾件事。 我們一開始是將此工具部署給銷售人員使用，以協助他們快速創造價值。 我們有 300 多種產品。 所以，想像一下，這些產品的設計都是為了成為臨床工具。 因此，它們有著細微差異。 它們很複雜。

因此，我們剛剛更換了銷售團隊的很大一部分人員。 因此，您有很多新進人員必須學習 300 種產品，並在正確的時間將正確的產品交付給正確的人員。 因此，這確實有助於為該流程鋪路，並在某種程度上加快了他們的學習曲線。 那是第一次的「概念驗證」。 接著我們想，不妨將它提供給客戶，這就是我們現在透過 Catalyst 正在進行的部署工作。

太棒了。 現在，希望我們很快就能取得更多成功。 太棒了。 非常感謝您參與我們的節目，Max。 非常感謝。 期待未來許多年能繼續攜手合作，你知道的，一起邁向成功。

是的。

感謝您的邀請。

好的。

感謝您的參與。 乾杯。 感謝您。

所以，是的。

所以我們聽到了 Max 的現場分享。 他很樂意分享他故事的所有詳細資料。 那麼，如果我們看看幕後，會是什麼樣子呢？ 您如何將這些構想付諸實行？ 我們將介紹另一家公司的故事，這家公司與 SimoGen 非常相似，

這家公司叫做 Aiuhealth，也提供個人化照護和保健食品。

Aiuhealth 在類似的領域運作，面臨完全相同問題。 他們必須建立一個系統，讓他們能夠輕鬆取得病歷，並從中查詢一系列系統、查詢網路，以及收集資料，以便針對此問題提供客製化解決方案，從而實現醫療方案的個人化。 如您在螢幕上所見，他們打造了一個 AI 代理程式，確實能夠接收患者識別 PDF 檔案，查詢所有這些系統，查詢整個指令碼工具，然後將所有結果彙整成一個個人化套裝方案，為您提供資料來源的引用資訊，以及資料的來源為何。

不僅如此，還能讓您清楚掌握所有操作的追蹤紀錄。 並將這些內容整合到 mFrame 檔案結果中。在思考和收集所有這些資料的過程中，它在幕後做了哪些工作？ 在 Stack.ai 中，如您在螢幕上所見，他們建置了一個代理工作流程，該流程會從使用者那裡接收訊息、檔案以及一組完整的指令碼應用程式開發介面 (API) 規格。 接著，它將連結至由 Claude 提供支援的框架，該框架包含針對其問題的自訂提示，並將其連結至 SharePoint 中的關鍵知識庫、Whole Scripts 中的資料，還會連結至網頁瀏覽器，具備傳送電子郵件、搜尋網路的功能，運作方式與其他任何個人 AI 代理程式一樣，但針對其使用案例進行了量身定制，以便在有新請求時，能夠觸發所有這些系統。

結果是，一旦他們能夠完成此流程，就能獲得個人化的計畫。 從業人員可以取得所有資料、進行摘要、取得結果的來源、向代理程式提供意見回饋，並共同努力提供個人化體驗，此體驗不僅可用於支援此客戶，還能以人機協作的方式強化他們的其他營運。

雖然您可以一直繼續使用 FIBA 並透過它進行操作，但這還可以更進一步。

IU Health 將此進一步發展，透過 Asana 將其與 WarGraph 連結，並能夠做到以下這一點：每當他們的臨床研究部門在評估新的調查或評估新的現象時，他們都可以將其與此代理程式連結，並直接從 Asana 任務中觸發，以便此 AI 代理程式能夠查詢相同的資訊，並將其整合為一個共同的結果。

這是企業軟體和企業內部 AI 代理的未來。 一個單一位置，AI 代理程式可以在此處使用所有這些工具進行操作、處理非結構化資料、執行非結構化操作，而人類可以掌控全局、提供回饋並給予所有指導。

當然，這不僅僅是最後一步。 還有很多地方可以發展。 而今天，我們…… AI 代理程式和人類在不同的計劃中運作。 未來，兩者都需要在單一的共同營運計畫下運作。 您將瞭解 Asana 如何解決這個問題。 為此，Asana 的行銷長 Prachi Gore 將加入我們，並稍微分享一下這個未來。 感謝您。

謝謝你，Bernard。 正如他所說，為了實現充滿活力的企業的承諾，您需要代理程式跨多個系統運作，我們剛剛也看到了這一點。 但您也需要人類，也就是說，我們、我們的團隊，要共同努力實現相同的目標、相同的計劃，並完全共享公司的情境資訊。

這一切都歸功於 Agentic Work Management。

正如 Dan 所述，Agentic Work Management 配備 30 位 AI 隊友，他們具備預先訓練的技能、受到管控，並為您準備就緒。

每位 Asana 使用者還可以存取一位名為 Dash 的個人幕僚長。 Dash 會追蹤您在電子郵件、會議和所有專案中的所有工作內容，因此它確切知道您正在進行哪些工作。

它還可以代您採取行動，例如在會議結束後設定後續任務，以便您專注於最重要的工作。

我們還提供了 20 多項整合，涵蓋我們每天使用的各種工具，例如 Figma、Databricks、HubSpot、Google Drive，讓您能夠從單一位置執行所有工作。

全球一些最大的品牌也使用 Asana。 但今天，我想深入瞭解一家名為 Skydance 的公司。 Skydance 製作了我們最喜歡的一些節目。 對我來說，那就是《海綿寶寶》和《黃石》。

但在所有電視節目、直播中，他們製作體育、新聞、動畫節目。

他們有數千名員工每天都在努力將想法轉化為內容，協調多項發佈工作，並將新節目推向市場。

為了做到這一點並持續擴展營運規模，Skydance 需要一種方法，在持續成長的同時，也能讓團隊保持步調一致。

這就是 Agentic Work Management 派上用場的時候，它是一個讓他們的團隊和代理人能夠在相同的目標下，根據共享的背景資訊共同合作的平台。

關於 Skydance，我想分享一個範例。 Pluto TV 的一個由三人組成的營運團隊，透過將 AI 隊友引入其工作流程，得以每月管理 750 份內容。

同樣地，在 CBS News，AI 已經在對所有支援請求進行分類，並在人類實際介入之前建立結構化的工作。

不過，讓我們聽聽他們自己的說法。

我們有一些宏大的目標，為了實現這些目標，您需要有可靠的合作夥伴、穩健的系統，以及對 AI 的強大採用。

我們的卡車正駛下來。

我們希望成為一家以科技為先的媒體公司，融合好萊塢的創意與矽谷的創新精神。

我們不是傳統的公司。

在幕後，我們為世界上最具創造力的人提供支援。 曾經有一段時間，文化非常分散。

派拉蒙的規模非常龐大，有數百個部門和事業處。 隨著 AI 在工作空間中快速發展，它造成了許多資訊孤島。

每個人都在各自不同的工作流程中運用 AI。 隨著變革的到來，這使得提供支援、擴展和更新變得困難。

這實際上是 AI 的關鍵環節，如果您沒有安全的資料存取權限，或者您…… 如果資料散落各處，您的 AI 就會失敗。

Asana 為 AI 奠定了基礎。

AI 建置在工作已經進行的地方。

這並非額外的點擊或另一個畫面。 它就在您已經在使用的對話框中。

易用性是採用功能的關鍵。 使用 AI 隊友只需按一下按鈕。

情境視窗只需幾秒鐘，這太瘋狂了。

Asana 讓我們能夠追蹤不同的 AI 功能、誰經常使用這些功能、他們的商業企劃案，並真正瞭解投資報酬率，還能將這些使用案例分享給業務的其他部門。

老實說，我們之所以選擇 Asana，是因為他們主動協助我們瞭解自己的業務。 您不會經常看到廠商這麼做。

我將 Asana 視為我們的長期合作夥伴。

現在，我想請 Skydance 的執行副總裁兼資訊長 Laksh Nathan 上台分享更多資訊。

大家好。 感謝您的邀請。

Laksh，感謝您的參與。 您的團隊表現出色。 但請告訴我們，將 AI 代理程式整合至工作流程的過程如何？ 跟我們分享一些幕後花絮吧。

你知道的，從一開始，我們就是一個非常複雜的組織。 我們是創意工作者。 我們是一家新聞組織。 我們是辦公室員工。 所以我認為，光是我們文化的多元性就……

對我們來說，這是一塊非常開放的畫布。 因此，我們能夠開始審視每個流程，將其簡化，並讓客服人員協助建置，這對我們來說非常棒。

太棒了。 您介意舉個例子，或深入說明某個部分，以展示日常工作的實際情況嗎？好的。

所以，嘿，你看，我們有大量 AI 工具、合作夥伴和所有類似的東西。

很有趣的是，我們使用 Asana 來追蹤所有這些內容。 最棒的一點是，由於我們要處理許多不同的小組，這些小組必須進行審查，就像您之前看到的客服人員一樣。將所有這些團隊集中在一個平台上，讓他們各自的背景資訊進入系統，然後實現自動化，這對我們來說是天翻地覆的改變。

太棒了。 Lax，再次感謝您的參與，並恭喜您取得如此出色的成果。 非常感謝。 讓我們為他熱烈鼓掌。

現在，我想請 AgenTik Work Management 的資深副總裁兼總經理 Kirk Miles 上台。

哇。

是不是很棒？

看到 Skydance 如何使用我們的 AgenTeq 套裝軟體，真是太有趣了。 大家好。 我是 Kirk Miles，負責領導 Asana 的 AgenTeq Work Management。

您已經聽過這個故事，現在我來向您展示背後的產品。

今天，我們將與一位行銷活動營運經理一起踏上旅程，瞭解她如何運用 Agentic Work Management 的優勢，應對一週的工作以及一項非常臨時的行銷活動。

但在我開始之前，我想先向您介紹一些您會看到的新功能。

首先是 AI 會議，它能將通話內容轉換為實際能夠完成的行動項目。

接下來是「頁面」，它能將您的文件轉換為您的團隊可以據以工作的動態計劃。

最後是表格，它可以將您的商業資料從試算表中取出，並將其移至…… 將其移至工作實際進行的地方旁邊。

所有這些都存在於 Work Graph 中，因此您的真人隊友和代理程式隊友都可以依據相同的共用情境資訊進行操作。

說到這裡，讓我們開始吧。 我想向您介紹 Sarah。 Sarah 在一家媒體公司負責領導行銷活動營運。

今天是週五下午，她剛剛收到一項臨時請求，要求她在一週內完成一項重大發佈，並附帶一個龐大的成長目標。

Sarah 很緊張。 坦白說，如果我被要求在不到一週的時間內推進一項重大發佈，我也會感到壓力。

但別擔心，Asana 會為她提供支援。 讓我為您說明如何辦到。

在此情況下，請求實際上是在 Asana 之外的 Slack 中開始的。

成長主管 Michael 在創意請求頻道發佈了請求，AI Studio 會自動擷取該請求，建立任務，填入有關活動、預算的詳細資料，並將所有需要查看該任務的協作者新增至任務中。

它會與 Michael 進行後續追蹤，以確認區域範圍，並根據他們的資產庫進行核對。

在此情況下，它發現其中一項資產未獲准在歐洲、中東和非洲地區使用，因此為 Sarah 建立了一個子任務，讓她在推動活動之前先取得品牌和法務部門的簽核。

一起來看看該資產庫，因為它是以表格的形式建立的。

其中，每一列都是不同的視覺化資產，包含其權利期限、區域核准以及相關行銷活動等詳細資料。

讓我們放大檢視 EMEA 欄，因為這是 Sarah 與她下週發佈之間最大的問題。

那麼，讓我們進入週一。

Sarah 知道在不到四個工作日內有許多事情需要完成，因此她立刻著手進行。 她請 Dash 在 Asana 中為法務和品牌團隊撰寫一個頁面，概述發佈的背景資訊、資產的範圍、歐洲、中東和非洲地區的缺口，以及週二的核准期限。

它從資產庫中的接收任務中擷取情境資訊，建立一個頁面草稿，並與法務和品牌部門分享。法務和品牌部門立即進入該頁面，並留下內嵌評論，表示：「讓我們進行通話，討論歐洲、中東和非洲地區的視覺資產。」

第二天，他們加入通話，並使用… 已啟用 AI 會議。

會議結束後，文字紀錄和摘要會自動發佈至行銷活動專案，並與所有與會者分享，同時也會填入建議的行動項目和負責人。

當 Sarah 到辦公桌前時，她查看了清單，並確實看到法務團隊的成員已經領取了一項。 她核准了其餘的項目，其中包括一項指派給行銷活動協調員隊友的法律免責聲明。

活動協調人起草法律免責聲明，並點選法務以供核准。

法務簽核後，資產庫會立即自動更新。

而 Sarah 如此擔心的歐洲、中東和非洲地區核准也立刻變為綠色。

到了星期二結束時，Sarah 感到樂觀。 她之前不確定，但現在她覺得他們真的能夠完成這項任務。

那麼，讓我們進入週三。

似乎沒有什麼緊急情況，但由於需要協調五個團隊，還有超過 20 項交付項目，Sarah 想確保一切順利，因此她詢問了 Dash。

Dash 標記了一件事。

付費社群媒體團隊昨天錯過了期限，今天的審查存在風險。

Sarah 只需要給出一個回覆。

將付費社交媒體的交付項目延後至今天，將 Priya 的任務重新指派給 Marcus，並將所有任務標記為高優先順序。

Dash 會預覽即將進行的每個變更，因此在 Sarah 核准之前，不會有任何變動。 她一批准，所有任務就會立即更新。

到週三結束時，所有 20 項交付項目都已核准，此發佈已準備就緒。

那麼，讓我們快進到星期五。 產品已發佈。 Sarah 感到非常放心，非常興奮，但她的工作還沒有結束。

她的副總裁希望收到狀態更新，以瞭解發佈的追蹤情況，而她正準備坐下來手寫這份更新。

她… 當她開啟任務時，已建立的…… 行銷活動分析師是她團隊中某人建立的隊友，主動出現並表示願意接手。

這位隊友具備自訂技能，能夠理解她的副總裁偏好的報告格式，並能透過 Databricks 連線擷取績效資料，以及預算與實際數值的比較。

她結束了該任務，系統從所有五個行銷活動中擷取了績效資料，包括付費社群媒體廣告的調整以及實際績效與計畫的比較。

Sarah 實際上是提示它說，我寧願…… 我希望以簡報取代簡介。

它辨識出這是一項週期性工作，因此主動提出每週五執行此任務。 她同意了。

現在，每週五，她的隊友都會自動彙整一份具有精美品牌風格的簡報，摘要說明所有宣傳活動的最新進展，供 Sarah 與她的副總裁分享。

過去需要花費她整個下午才能完成的事情，現在只需要幾分鐘。

在此情況下，Sarah 更新一行內容，然後將其傳送給她的副總裁。

她的副總裁對此印象深刻，她將報告轉發給她的行銷長，並對 Sarah 大加讚賞。

所以是 5 個團隊、超過 20 項資產，不到 1 週的時間。

從請求接收到協調會議，再到核准追蹤和報告，所有這些都因為位於 Work Graph 中而得以實現。

至於這些新產品，我很高興地在此分享，Pages 今天已正式推出，而 AI 會議和表格將於本月稍後推出。 如果您想進一步瞭解，歡迎到展覽廳參觀，我們很樂意為您提供示範。

因此，我想請 Arnaud 回到台上，進一步分享我們在 Agentic Work Management 之外所開發的內容。 感謝您。

謝謝你，Kirk。 這是不是很棒的示範？ 大家喜歡這個示範嗎？ 是嗎？

同樣地，Kirk 展示的是跨系統的協調執行，以及我們為 Work Graph 帶來的所有新功能，以便為其新增越來越多的情境資訊。 頁面、會議，所有這些非結構化資料構成了讓人類和代理程式更順利協同工作的基礎。

接下來，我將介紹我們在此平台上建立的三款全新代理程式應用程式。 這些應用程式的每一個都繼承並受益於平台功能，並且不斷進步，但它們是專為特定團隊而設計的。

我們今年稍早在 Wiz London 發布了這些應用程式，截至上個月，這些應用程式都已正式推出。 這三款 AI 代理程式應用程式現在都已正式推出。 您可以立即購買。 我在此區段的目標是讓您對每個應用程式都感到興奮不已，以至於在演講結束後，您會蜂擁而出，前往展覽館的示範攤位參觀。 我們打造了哪些產品？ 我們為企業中的每個員工服務中心建立了 Asana Service Management，無論是 IT 技術支援中心、財務、設施、人力資源部 (HR) 還是法務部門。

我們為需要使用 AI 來掌握所有客戶請求的代理商和專業服務團隊打造了 Asana Client Management。 他們如何維持獲利？ 他們如何透過單一工作空間管理所有這些客戶關係？

接著是 Command by Asana。 Command by Asana 將徹底改變研發團隊、負責建置所有公司營運所依賴軟體的工程團隊建置這些產品的方式。 他們如何取得共識，並以最快的方式打造出最優質的產品？

首先，讓我更深入地探討一下 Asana Service Management。 再次強調，服務管理目前已全面開放使用。

它專為所有這些內部服務台使用案例而設計。

我們的核心觀點是，過去或舊式的服務管理系統旨在將故障修復的支援單轉至佇列，但這種做法已不再適用。 這已經不夠用了。 對吧？ 每個企業都需要一種方法，能夠使用自我學習的知識庫自動回答員工的問題。 這就是 Asana Service Management 所具備的功能：自我學習的知識庫。

對於需要完成的動作，例如新員工到職的使用案例、公司內部有人變更事業處或部門，我們可以在幕後利用 Stack.ai 協調多個系統的功能，自動執行這些動作，在正確的時間為他們提供對工具的存取權限。 也就是說，可以自動解決支援單。

最後，我們從所有客戶資料中得知，有很大一部分的支援單無法直接解決。 它們不是故障修復。 因此，我們能夠繼續處理一張聯絡單，並將其自動升級為一個專案，其中包含所有必要的背景資訊，以便人員就該專案達成共識，並完成複雜的變更管理工作流程。

所有這些功能均已預先建置，並與您的 IT 團隊所使用的系統整合，無論是人力資源部 (HR) 的 Workday、招聘部門的 Greenhouse、財務管理的 Brex 或 Ramp，未來還會有更多整合，所有這些都由 Stack dot ai 提供支援。 Stack.ai 有 500 多項整合。 我們會逐步將所有這些整合至 Asana Service Management。

此外，像 Arri Behavioral Health 這樣的客戶已經預測，在推出 Asana Service Management 後，他們將釋放出約五分之一的內部員工技術支援中心工作量。 我稍後將在分組會議上與他們的資訊長對談，所以請務必參加該場會議。

現在來談談 Asana Client Management。 正如我所說，專業服務公司和代理機構…… 在座有多少人從事專業服務工作或在機構中工作？ 有幾個人舉手了。 對吧？ 您正在管理專案，想要確定人員配置計劃，但您還必須與客戶協調所有這些行動。

Asana Client Management 將客戶入口網站帶入 Asana，讓您與客戶以及為其提供服務的專案團隊的所有對話都能集中在一處。 這意味著 AI 代理程式和人類都支援該特定參與度和客戶，他們談論的都是相同的資料情境。 因此，我們正將 AI 隊友、AI Studio 工作流程以及您從 Kirk 那裡看到的所有核心平台元件的強大功能帶入這些客戶關係參與度中。

超級、超級酷。 我們已經看到像 Liminal、iRead and Company 和 Gravitate 等客戶善用 Asana Client Management，並在今日取得了非凡的成功。

最後但同樣重要的是，Command by Asana。

我相信在場的各位都聽說過光是在 2026 年，程式碼撰寫代理程式就取得了所有這些了不起的進展。 現在產生程式碼變得非常便宜。

每隔一段時間…… 而且，你知道的，每隔幾週就會有新的程式碼模型。 建立產品變得非常簡單。 您不再需要取得電腦科學學位。 所有這類語言都存在於虛擬空間中。

但現在發生的情況是，瓶頸已經轉移了。

在交付高品質產品方面，瓶頸已轉移至協調、策略，以及讓所有人都對不該建置的內容取得一致共識。 什麼是品味？

AI 代理程式無法自行判斷不該建置什麼、實際上應該在發佈中包含什麼，或端到端流程的狀態為何。 是否以高品質交付？ 它是否真的符合我們的產品發佈指引時間表？

Command by Asana 是一款規劃產品系統，旨在讓所有人員保持資訊同步，並自動將工作交接給 AI 代理程式，以最快的方式從構想階段發展為高品質的完整產品。 這將軟體工廠的概念從僅僅產生程式碼提升到以超快速度建立端到端產品。

我們非常高興能與 OpenAI Codex、SpaceX AI 的 Cursor 和 GitHub Copilot 合作，將此付諸實現。 超級、超級酷。

就是這樣。 我們在這個平台上建置了三款代理應用程式，這些應用程式為公司內的新型採購中心或新角色注入了強大動力。

強化服務台，使客戶管理、專業服務和所有機構使用案例都達到超優化，並將每個研發團隊轉變為完整的軟體工廠。

一起來看看一位我相信紐約的每個人都很熟悉的客戶。 他們也正踏上代理式旅程。

以下是紐約大學的故事。 播放影片。

我們必須要求自己達到非常高的標準。 人們對紐約大學抱有最高期望。

紐約大學有 18 所學院、65,000 名學生、數萬名教職員工和超過 700,000 名校友。

作為一個機構，這是一個非常高的標準。 這是一種卓越的標準。

我們的責任是讓整個組織、教職員工和學生做好準備，以適應未來的工作。

在一個絕對會包含 AI 的世界中，我們希望變得更有效率、更有效益。

有數十所不同的學院，各自營運自己的環境。 牙醫學院與史登商學院會有不同之處。

我們負責管理超過 150 萬筆記錄的資料庫。 專案非常複雜，且依賴於全校數以萬計的合作夥伴。

這確實可能導致許多系統重疊，以及缺乏明確的優先順序。

當所有事情都急迫時，就沒有任何事情是急迫的。

管理這件事本身就是另一份全職工作。

若要讓 AI 發揮作用，我們需要一個相互連結的基礎。

這就是 Asana 為我們帶來的改變。

它將我們的作業與不可妥協的要素、資料安全、隱私權和治理連結起來，讓我們能夠為 AI 建立架構和基礎。

我們有一套系統性工作的方法，能夠提供自主權和可視度，以確保每個人都能維持資訊同步。 我們不再需要猜測這是否會影響到多位人員或多所學校。

我們可以仰賴 Asana 來找出我們應該關注的缺口，以便盡快且盡可能準確地解決問題。

對我們的學生、員工、教職員和校友來說，大學的連結性越高，就越是一所優秀的大學。

Asana 是我們讓學生和整個大學為在 AI 驅動的世界中工作做好準備的理想平台。 我們希望盡可能地實現這一目標。

大家早安。 哇。 真是令人驚豔的觀眾群。 我們玩得開心嗎？ 是的。

所以那段影片生動地展示了…… 當組織以單一系統運作時，會是什麼樣子。

沒有人比紐約大學全球服務交付副總裁 Michael Worden 更適合談論這個話題了。 歡迎，Michael。 您好。

很高興見到你，Michael。

很高興見到您。

從影片中，我相當清楚地看到，紐約大學是一個極為複雜的系統，有許多學院在運作上享有高度的獨立性。 所以我必須問一下，你們是如何讓所有人都依據同一個共用計劃進行工作的？

您說得對。 大學非常分散，遍佈於整個…… 就 NYU 而言，我們遍佈全球各地。 是的。 我們開始看到 Asana 出現在許多不同的地方。 對我們來說，自然而然地會想：如果我們將其視為一個平台，而非大家正在使用的單一產品，會怎麼樣？ 當我們詢問平台上積極參與的同仁時，大家一致認為這是我們正確的前進方向，這也是我們未來發展的關鍵。

聽起來很棒。 隨著 AI 開始成為該共用計劃的一部分，您認為 Asana 會如何為您提供協助？

因此，AI 絕對是每個人最關心的議題。 作為一所大學，我們必須小心翼翼地駕馭 AI。

當然。

它將成為未來的一部分，但我們也希望教導學生如何有效使用它，只在真正合適的地方使用它。 但當我們回顧今天看到的所有範例時，我們認為有許多不同的方式可以將有時無法完成的工作自動化，而我認為這就是我對 AI 出現在 Asana 平台中感到非常興奮的原因。

太棒了。 我們很高興能有您作為我們的客戶，非常感謝您，Michael，感謝您分享您的故事。

感謝您。

好的。 我必須問一下，在座有多少人是從事服務交付團隊的工作，無論是 IT、人力資源部 (HR)、設施、財務或法務部門？

請舉手。 哇。 你們很多人。 所以這個是為你們準備的。

Arm 稍早為我們預覽了 Asana Service Management，這是一款專為像各位這樣的服務團隊設計的 AI 原生企業服務管理系統。

現在，我想透過向您展示在像 NYU 這樣的分散式環境中，這究竟是什麼樣子，來讓它變得更加真實。在這種環境中，許多不同的團隊必須依據同一個共用計劃進行工作。

因此，在我的示範中，我會使用同樣位於紐約的 Acme 大學。 它可能以紐約大學為範本，也可能不是，我不知道。

他們的使命非常簡單：為學生提供出色的學習體驗。 其中一部分意味著要非常快速地解決學生的請求，以便他們能夠回到學習中。

現在，讓我們跟著 Zoe，一位普通的學生 AI 研究員。

一天早上，Zoe 買了咖啡，來到她的 AI 研究實驗室，但突然間，她的識別證無法使用。

在沒有 Asana 之前，這意味著需要打一通電話、發一封電子郵件，或者非常不方便地走回校園。

但有了 Asana Service Management，她可以直接在 Asana 入口網站中記錄她的請求。

服務 AI 會檢查她的身分、存取權限，並為她發放 24 小時的臨時存取碼。

沒有任何聯絡單會送達設施部門，也沒有任何人員參與其中。

Zoe 在幾分鐘內就回到她的研究實驗室。

但無論您是否相信，現在的學生除了 AI 研究之外，還會考慮其他事情。

因此，那個週末，Zoe 開始規劃她的春假。

因此，她進入學生事務的 Slack 頻道，詢問假期安排。

這次，服務 AI 搜尋了知識庫，但找不到最新的答案，因為知識庫會隨著時間的推移而過時。 聽起來很耳熟嗎？

因此，在此情況下，服務 AI 將問題轉交給學生事務部的 Zach，而 Zach 則回覆了問題。

但你知道嗎？

服務 AI 意識到，嘿，在一年中的這個時候，如果 Zoe 在詢問這個問題，那麼一定還有 100 名其他學生也在考慮這個問題。

因此，它根據 Zach 的回覆建立了一篇知識庫文章草稿，並請 Zach 審查及核准。

現在，下一個詢問春假問題的學生可以立即獲得答案，而 Zach 不必再回覆並重複同樣的內容 99 次，這對 Zach 來說是好事。

接著，春假來臨了。 Zoe 和她的朋友們玩得很開心。 我很懷念春假，不過沒關係。

她回來後發現她的筆記型電腦在海灘上被偷了。 那她該怎麼做？ 首先，她立即在 Slack 上回報此事件。

由於該裝置已在服務資產管理中對應至 Zoe，因此 Asana 知道哪台裝置被盜。 無需進行偵查工作，也無需向 Zoe 提出無數問題。

此時，Zoe 和服務 AI 會對該裝置進行遠端鎖定，然後立即建立新筆記型電腦的採購申請，並在整個流程中向她提供最新資訊。

因此，Zoe 拿回了她的筆記型電腦，並繼續進行她的 AI 研究。

您知道嗎？ 所有這些辛勤工作都得到了回報，因為在年底時，她的研究專案取得了巨大的成功。

而她在學生事務處的朋友 Kira 決定為她的實驗室舉辦一場派對來慶祝。

猜猜看？ 這絕對不是一個故障排除的支援單。

這涉及場地、餐飲、預算核准，以及許多來自不同團隊的不同人員。

因此，在這種情況下，Asana 基本上只需按一下即可建立 Asana 專案。

所有截止日期、所有者、相依性都會從 WorkGraph 中預先填入。

各位，這就是 Asana Service Management 的強大之處。透過此功能，簡單的請求會自動得到解決，您的知識庫會隨著時間的推移變得越來越智慧，並保持最新狀態，而複雜的請求則會成為 Asana 專案，所有情境內容都會保留在一個稽核紀錄中。

因此，如果您已準備好變更服務團隊的營運方式，請到展覽會場找我們。我和我的團隊以及其他 Asana Service Management 專家可以在那裡為您講解您的個人化使用案例。

非常感謝，我們稍後再見。

現在，我想歡迎我的同事 Kelly，她是我們美國政府團隊的負責人。

謝謝，Jen。 大家好。 這個早晨確實令人振奮，這還只是最保守的說法。 你們都學到了一些新事物，一些可付諸行動的事物，而只要來到這裡，就等於踏出了邁向未來工作方式的第一步。

因此，我想請大家進行一些互動。 請舉手示意，今天在場的觀眾中有多少是 Asana 的客戶？ 讓我們看看。 大家好。

這群觀眾看起來很棒。 我很想拍一張照片。 無論您與我們合作了六年、六個月還是六天，您一直都在 Asana WorkRef for AI 中建立背景資訊。

這點很重要，因為當您引導隊友加入時，當您與 Dash 互動時，它已經具備您、您的團隊和您的業務在 Asana 中運作方式的背景資訊。

我們已經有一些優秀的客戶正在這麼做，因此我想邀請各位和我一起祝賀 2026 年工作創新獎的得獎者。 如果您在畫面上看到自己，請恭喜自己。 對吧？ 一些出色的公司。

做得好。

現在，對於那些不在這裡或正努力成為獲獎者的公司，你們可能會想，我該如何吸收今天在這裡學到的一切？

正如我所說，首先，你們來到這裡就已經邁出了第一步，我將為你們提供下一步的藍圖。 所以我們從小處著手。 哪些是容易著手的？ 仔細思考一至兩個可以辨識的工作流程，也就是最耗費人力的工作流程。 您希望擺脫哪些工作？

其次，讓您的隊友加入。

這些隊友將與您的團隊合作，將您的工作流程代理化。

第三，與 Dash 互動。 思考一下 AI 今天如何在 Asana 中協助您完成工作。 這些功能現已全部推出。

但您不必獨自完成這項工作。 我們有出色的合作夥伴，隨時準備好協助您在整個過程中取得成功。 因此，我想感謝今天在此列出的所有合作夥伴，感謝你們的合作、贊助，以及對讓所有共同客戶取得成功的承諾。

成功當然離不開社群，因此，如果說有一件事我會敦促各位去做，那就是加入 Asana 社群。 我們喜愛我們的社群。 因此，無論您是長期使用者還是首次使用產生器的人，這裡都有適合每個人的位置。 在這個地方，您可以瞭解使用案例，瞭解產品的最新及最佳功能，並進行專業交流。

非常感謝您今天與我們一同參與，並與我們一起邁出迎接未來工作挑戰的第一步。 我們在此陪伴您走過這段旅程。 出發吧。