設想這樣的情境：政府宣布對某項攸關公司業務的進口貨品課徵新關稅，並於60天之後正式生效。執行長建議提前進貨（pulling forward），亦即提早採購這項貨品，並在關稅生效之前完成進口，以保護公司的利潤率和市占率。這個方案的邏輯清晰明確，然而幾個星期過去，仍未能按照執行長的期望執行。在採購、物流、財務、法務、行銷、銷售與商品等不同職能反覆修改與妥協之後，公司東拼西湊幾個不理想的方案，而且這些方案都無法趕在關稅生效前取得大部分關鍵貨品。

過去10年間，企業大手筆投資各種更聰明的工具，包括能夠起草文件與摘要報告的AI助手，以及能夠預測需求的機器學習系統。如果運用得當，對於各職能內定義明確、範圍狹窄的任務，這些工具確實能夠提升績效。然而大多數公司尚未解決一個更深層的結構性挑戰：如何運用AI來制定與執行企業整體的決策？這正是下一個全新的領域：能夠跨職能協調決策與知識的人與AI協作系統。

我們稱這類系統為「代理式AI協調系統」（agentic AI orchestration systems）。我們在針對人與AI協作的實地研究中，訪談了沃爾瑪（Walmart）、亞馬遜（Amazon）、愛立信（E...

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