當一家擁有 11,000 名員工的全球科技服務公司決定擁抱 AI，挑戰不只是導入新工具，而是重新思考工作流程、領導行為，以及團隊協作的方式。Endava 的 CTO Matthew Cloke 在接受 OpenAI 訪談時，分享了他們如何將 AI 嵌入整個軟體交付生命週期，從需求蒐集到部署，甚至讓法務和財務團隊也開始使用 AI 代理。這不是一個關於工具的故事，而是一個關於工作方式如何被重新設計的故事。
從工程團隊開始，但瓶頸很快轉移
Endava 的 AI 轉型最初從軟體開發團隊開始。當開發者嘗試 AI 輔助編碼和代理式工作流程時，他們很快發現瓶頸不再是工程產出，而是需求蒐集、商業分析、規劃和利害關係人協調。Cloke 表示，他們開始挑戰自己：「我們能多快產出需求？能多快為客戶提供正確的商業解決方案？」
於是，OpenAI 的技術被嵌入到整個 DavaFlow 生命週期中——從會議準備、商業規劃，到產品探索、軟體工程和部署。Cloke 直言：「DavaFlow 的每個部分都在使用 OpenAI 技術。」
AI 代理成為日常運作的一部分
對 Endava 來說，AI 不是一個獨立的專案，而是融入日常工作流程。領導團隊使用代理來總結專案、自動化溝通、管理收件匣，並進行非同步協作。法務團隊用 AI 簡化研究和文件處理，專案經理用 Codex 生成治理報告和總結工程進度，商業團隊則用 AI 生成的輕量應用取代了繁重的試算表規劃。
Cloke 提到一個內部定價討論的例子：員工完全跳過試算表，直接建立了一個單頁定價應用，團隊可以立即互動。他說：「這完全改變了對話的方式。」
關鍵原則：行為改變，而非軟體導入
Endava 在 11,000 人的全球團隊中推廣 AI，總結出幾個重要原則：
- 把 AI 採用視為行為改變，而不是軟體導入專案。
- 領導者必須親自使用 AI，才能帶動組織全面採用。
- 創造實驗空間，即使結果不完美也沒關係。
- 讓非技術團隊提早參與，而不是最後才加入。
- 親身體驗是克服懷疑的最快方式。
- 讓 AI 成為日常工作的一部分，而不是一個獨立的倡議。
這些原則背後的核心是：AI 不是一個「額外」的工具，而是解決問題時的第一個想法。Cloke 說：「要成為 AI 原生的 Endava，就是先想到用 AI 解決問題，而不是最後才想到。」他甚至開玩笑說：「如果沒有代理在背景運行，我會覺得自己在浪費時間。」
對產品建構者的啟示
Endava 的經驗對產品建構者至少有兩個啟示。第一，AI 轉型的瓶頸往往不在技術，而在於工作流程的設計。當工程產出不再是限制時，需求定義、跨部門協作和決策速度就成為新的關鍵。產品團隊應該思考如何用 AI 代理來加速這些「非工程」環節。
第二，AI 的採用需要從上而下和從下而上同時進行。領導者要親自使用 AI 來示範，同時也要給團隊空間去實驗，即使結果不完美。Endava 將 AI 流利度納入招聘和晉升的標準，這是一個強烈的訊號：AI 不再是選配，而是必備能力。
下一步：從生產力層到營運模式
Endava 認為，企業 AI 的下一個階段是「編排」——結合模型、代理、工作流程和人類專業知識，成為整合系統。Cloke 說：「我們對結合這些工具所能創造的工作流程感到非常興奮。」從推理模型到 Codex 代理，再到自動化和企業級協作，AI 不再只是生產力層，而是成為營運模式本身。
對於還在早期階段的組織，Cloke 的建議很直接：親自開始使用這些技術。「未來已經到來，你只需要投入其中。」
這不是一個遙遠的願景，而是 Endava 已經在實踐的現實。對於產品建構者來說，關鍵問題不是「要不要用 AI」，而是「如何重新設計工作流程，讓 AI 成為解決問題的第一個想法」。
參考來源
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