📌 本文重點：AI Delegator、Copilot 限制、ibo.ai 任務執行能力、自動決策流程、企業 AI 價值進化
過去一年，微軟與 Google 大力推動「AI Copilot」概念，讓 AI 在 Office、瀏覽器、工作流程中協助使用者撰寫、總結、推薦。
這讓許多企業開始想像：是不是只要部署一個 Copilot，所有問題都能解決？
但實際情況是：Copilot 還只是「輔助角色」，無法真正接手任務、主動處理流程或串接多系統。
企業真正需要的，是下一代 AI 角色：AI Delegator。
🤔 Copilot 是誰？Delegator 又是誰？
- Copilot：幫你加速，但仍需你主導（如寫信、整理資訊）
- Delegator：理解目標後，自主安排、執行與協調整個任務（如收款流程、客服轉派、報價通知）
簡單來說：
Copilot 是助理，Delegator 是代理人
Copilot 只會執行你下的指令，Delegator 會自己安排怎麼做
⚠️ 為什麼 Copilot 在企業流程中遇到瓶頸？
以下是許多企業導入 Copilot 類工具後的痛點：
| 情境描述 | Copilot 的限制 |
|---|---|
| 📄 需要根據多個系統資料彙整資訊 | 無法整合 ERP / CRM / Excel |
| 🔄 希望能自動啟動任務流程 | 無觸發規則與任務管理能力 |
| 👥 不同角色協同處理需求 | 無角色設定與權限區分 |
| 📬 任務完成後需通知相關部門 | 無郵件 / API / 通知整合 |
這些需求都超出了一般 Copilot 的設計範疇。
🚀 ibo.ai 如何成為企業的 AI Delegator？
ibo.ai 從設計之初就不只是「輔助型 AI」，而是以「任務代理人（Delegator）」為目標開發的平台。
🧠 主要差異在於三個面向：
1️⃣ 目標導向，而非輸入導向
使用者不需每次都輸入詳細 prompt，只要定義目標：
「幫我完成 A 公司的報價流程」
ibo.ai 就會：查詢 CRM → 製作報價單 → 寄出 → 記錄任務
2️⃣ 自主排程與判斷
ibo.ai 可以根據內部邏輯判斷何時要：
- 延後回覆
- 尋求人類審批
- 直接完成交付
3️⃣ 串接真實系統與流程
- ERP、CRM、客服工單、雲端表單、內部 API…
- 都能成為 ibo.ai 的行動場域，讓 AI 不只會說話，還會做事
🏢 實戰應用案例：ibo.ai 如何成為 AI Delegator？
▶️ 案例一：內部請款流程自動處理
使用者：「幫我處理這筆 5 萬元請款」
ibo.ai 執行：
- 驗證發票資料格式與供應商資料
- 自動填入請款系統
- 寄送請款審核通知給主管
- 根據結果自動回覆供應商進度
▶️ 案例二：客服案件分類與轉派
使用者：「這位客戶說發票打錯了」
ibo.ai 執行：
- 理解為「發票異常」類別
- 查詢 ERP 與對應銷售資料
- 自動建立工單並指派給財會人員
- 記錄與追蹤處理進度
🆚 Copilot 與 ibo.ai Delegator 模式對比
| 功能項目 | Copilot | ibo.ai Delegator |
|---|---|---|
| 會主動執行任務 | ❌ 等人下指令 | ✅ 理解目標後自動行動 |
| 支援多步驟流程 | ❌ 無狀態記憶 | ✅ 任務流程引擎 |
| 支援系統整合 | 限定在特定產品內 | ✅ 跨系統、跨平台整合 |
| 支援角色權限與審批 | ❌ 無細節控管 | ✅ 多角色流程與通知設定 |
| 支援中文與在地流程 | 多為英文優化 | ✅ 支援繁中 + 本地情境流程 |
🧭 結語：AI Delegator 是企業真正的「執行 AI」
AI 要從 Copilot 邁向 Delegator，關鍵在於三件事：
- 要能接收任務目標，而非只是回答問題
- 要能串接系統與流程，而不只是寫文字
- 要能獨立決策、行動與回報，而不只是等人下指令
ibo.ai 做到了這三點，幫助企業打造真正「能執行、能分工、能記憶」的 AI 員工。
📩 你需要的不是助理，而是可以信任的 AI 執行者。
現在就到：https://www.ibo.ai/contact 留下你的需求，讓 ibo.ai 成為你企業任務的 Delegator。
🔗 延伸閱讀與資源：
👉 ibo.ai 官網：www.ibo.ai
👉 大世科官網：www.etatung.com
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