雖然越來越多企業採用人工智慧工具來提升單一任務效率，但真正的挑戰是如何將這些分散的 AI 能力整合到跨部門的工作流程中，打破碎片化，才能實現企業層級的全面自動化轉型與生產力提升。
隨著人工智慧（AI）技術日益普及，企業員工已普遍將 AI 工具應用於文件起草、資訊分析及行政加速等日常任務，許多組織也將自動化導入財務處理與員工支援等領域。然而，根據《Digital Journal》的分析，儘管 AI 獲得廣泛採用，但這並不等同於企業能實現全面的轉型。真正的挑戰在於如何將這些分散的 AI 能力有效連接起來，讓工作能夠跨越部門、系統與人員的界限順暢流動，避免重複遇到組織壁壘。
目前，企業面臨的關鍵問題是「碎片化」。企業往往針對特定職能（如財務、人資、採購、客戶服務）導入專屬軟體，即便將 AI 加入各個環節能提升個別任務效率，卻無法解決這些功能之間轉換的效率瓶頸。例如，一套加速處理發票的 AI 系統或許能讓某個財務流程更有效率，而員工協助工具也能減輕回應例行性人資問題的負擔，但這類單點式的生產力提升，卻不一定能轉化為公司層級的整體效益。這也顯示企業必須從單純的任務自動化，轉向更全面的工作流程轉型。
為此，AI 協調（AI orchestration）的概念應運而生，其目標是協調不同的 AI 功能、軟體系統及工作流程，而非讓它們各自獨立運作。隨著 AI 從僅提供答案的系統，發展到能自主執行或協調行動以達成目標的「代理式 AI」（agentic AI），AI 協調的重要性更為凸顯。長遠來看，企業的目標不再是要求 AI 工具摘要供應商文件，而是讓 AI 系統支援跨越不同階段與應用程式的整個流程，同時仍保留適當的人為控制。專家建議，企業應從更宏觀的問題出發，思考「為達成此商業成果需要做什麼？」，而非僅僅尋找「AI 能在哪裡節省某人十分鐘？」
將 AI 應用於更廣泛的業務流程中，也意味著潛在錯誤的後果將更為嚴重。因此，企業在連接跨系統的 AI 時，必須仔細思考權限管理、資訊安全、資料品質、責任歸屬，以及何時仍需要人工授權。加拿大特許專業會計師協會的調查指出，加拿大會計專業領域中，AI 的組織使用率已從 2023 年的 5% 大幅躍升至 2026 年的 43%。儘管 80% 的受訪者表示 AI 提高了生產力，但僅有 37% 的組織表示 AI 對收益產生了直接影響，且只有 22% 的組織成功將 AI 擴展到多個業務單位。調查更發現，受訪組織平均使用 183 種 AI 工具，但 85% 的受訪者表示缺乏能連接這些技術的系統，僅 15% 的 AI 投資能作為共享智慧的統一系統運作。
《Digital Journal》的報導強調，計算軟體許可證、聊天機器人或個別應用案例，只能顯示 AI 的部署程度，卻無法說明技術是否真正改變了組織的運作方式。更具意義的衡量指標應包括流程週期時間、錯誤率、例外處理率以及可量化的商業成果。未來，互聯的 AI 並非意味著完全取代人力，而是系統承擔更多例行性工作後，員工將轉而負責監督產出、管理異常情況，並在自動化流程無法涵蓋的特殊情境下進行判斷。下一階段的企業 AI 發展，將考驗組織能否透過連接實際業務流程中的 AI 功能，將技術潛力轉化為持久的營運改進。競爭的關鍵已從企業擁有多少 AI，轉變為組織能否有效協同其 AI、資料、應用程式與人力。