系列視頻
業務編排與自動化實戰指南
從 AI 試點邁向企業級規模化應用
邁向可信賴 AI 成果的六個實用步驟
工作模式不會在一夕之間徹底改變，而是在企業持續做出選擇的過程中逐步演進：哪些工作需要維持高度可預測性、哪些更複雜的工作適合由 AI 協助，以及當更多人員、系統與技術參與其中時，該如何持續確保流程穩定可靠。這正是現代企業需要一套「行動系統」的原因。
在六集的「業務編排與自動化指南」系列中，我們將循序探索企業邁向 AI 規模化應用的關鍵課題：為什麼 AI 試點往往難以進一步擴展、何時應以確定性自動化作為基礎、AI 代理能在哪些環節創造價值、如何透過編排串聯完整流程，以及測試、安全與治理如何確保系統在正式環境中穩定可靠地運作。
系列中也將穿插實際示範，將這些概念具體呈現，並說明它們如何應用於真實的企業流程。
第 1 集：AI 試點陷阱
上線日期：8 月 27 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：Feiran Hao，UiPath 定價與產品策略副總裁
許多看似前景可期的 AI 試點，在最初的新鮮感與熱度消退後，往往就會逐漸失去動能。本集將探討所謂的「第三個月問題」（Month 3 problem）、個人生產力提升與可衡量企業價值之間的落差，以及企業在早期針對應用案例、權責歸屬、系統整合與營運模式所做的關鍵決策，如何為 AI 試點建立一條真正可行的正式上線之路。
第 2 集：將可預測的工作自動化
上線日期：9 月 3 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：Kuber Sharma，UiPath 平台產品行銷資深總監
哪些工作仍應以「確定性」為優先？本集將探討哪些工作需要每次都以相同方式執行、何時確定性執行是更高效的選擇，以及程式開發代理如何讓自動化的建置與維護變得更快速、更輕鬆。
第 3 集：在工作變得複雜時使用代理程式
上線日期：9 月 10 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：Judy Lee，UiPath 產品行銷經理
本集將探討 AI 代理的商業價值：如何將雜亂的文件、模糊的判斷，以及充滿例外情況的工作，轉化為可靠且可執行的行動；同時確保每項結果都有相應依據，並清楚界定 AI 可以做出哪些決策、又有哪些決策不應交由 AI 處理。
第 4 集：協調代理程式、機器人和人員
上線日期：9 月 17 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：
Arun Mehta，UiPath 產品管理資深副總裁
Mounish Kothapally，UiPath 首席產品經理
當所需能力都已就緒後，編排便能將它們整合為一個權責清晰的業務流程，讓工作可以跨越不同系統、團隊、審批環節與例外情況持續推進，同時始終維持完整的可視性與控制力。
第 5 集：建立信心，再擴大規模
上線日期：9 月 24 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：Colleen Bensen，UiPath 代理式測試產品行銷經理
如果無法持續測試自動化、AI 代理與軟體交付所依賴的軟體和工作流程，企業就難以有信心地擴大其應用規模。這正是「關燈測試工廠」（Dark Testing Factory）的概念：一套在人工指引下全天候運作、持續自我改進的品質系統，讓企業隨時掌握哪些軟體與流程已經達到可發布的標準。
第 6 集：在信任、安全與治理的基礎上擴展規模
上線日期：10 月 1 日
主持人：Evanna Kearins，UiPath 國際市場長暨全球需求開發資深副總裁
嘉賓：
Scott Roberts，UiPath 資訊安全長
Rajiv Dattani，AIUC 共同創辦人
Sheron Chakalakal，UiPath 治理、風險與合規主管
系列最終集將聚焦於如何在信任基礎上擴展業務編排與自動化：透過平台級安全治理，全面涵蓋每一位參與者與每一項操作；同時以獨立驗證證明 AI 代理能夠在正式環境中值得信賴地運作。