今日 AI 工具｜2026/10/14：Workday Sana，把請假、Onboarding、密碼重設從「找系統／開 Ticket」變成直接交辦｜文章

Workday 把 Sana 正式升成新的 Workday Home，想把企業軟體從「先找正確系統、表單與 Ticket」改成「直接說你要完成什麼」。員工可以用自然語言處理費用核准、請假與 HR／IT 工作，再由 Sana 呼叫正確的 Agent、套用公司既有權限與 Approval；新的 Sana Concierge 更進一步處理 Onboarding、Leave、Payroll 問題、密碼重設與 App Access。不過 Concierge 目前仍只開放 Early Adopter，預計 2027 年第一季才全面推出。

公司裡有一種工作，

每個人都做過，

卻幾乎沒有人喜歡。

例如：

我要請育嬰假，

到底先去哪裡？

Workday？

HR Portal？

Payroll？

找主管？

還是先開 Ticket？

忘記密碼也是一樣。

你真正想做的只是：

「幫我恢復帳號。」

但公司軟體常先要求你知道：

這件事屬於哪個系統。

Workday 現在想把這個順序反過來。

新的做法是：

你先說自己想完成什麼。

剩下該找哪個系統、

哪個 Agent、

哪條公司規則，

交給：

Sana。

Sana 現在直接變成新的 Workday Home

Workday 10 月 13 日宣布，

Sana 正式成為：

新的 Workday Home。

也就是員工打開 Workday 後，

入口不再只是：

功能選單。

Dashboard。

待辦清單。

而是一個：

Agentic Workspace。

Sana 會把：

Tasks。

Decisions。

Meetings。

Agent Activity

集中在同一個入口。

員工可以直接用自然語言說：

自己要完成什麼。

例如：我要請育嬰假

Workday 官方直接示範了一個情境。

一名員工說：

自己 11 月要迎接孩子，

想知道：

可以休多久？

薪水怎麼算？

接下來需要做什麼？

以前這可能要：

找到公司 Leave Policy →

查自己的 Time-off Balance →

問 Payroll →

通知主管 →

填表 →

跑 Approval。

Sana Concierge 的設計則是：

先找到適用 Policy。

帶入這名員工自己的 Workday 資料。

整理：

休假資格。

薪資影響。

下一步。

再協調：

HR。

Payroll。

Manager Approval。

員工不用先知道：

背後到底是哪一套系統負責。

這就是它和一般 AI Chatbot 最大的不同

一般企業 Chatbot 很常做到的是：

「公司育嬰假規定是什麼？」

然後回答你：

一段政策摘要。

Sana 想往下一層走：

回答完之後，把事情真的往下做。

Workday 列出的例子包括：

核准 Expense。

處理 Leave Request。

Password Reset。

Onboarding。

Offboarding。

Payroll Question。

Application Access。

也就是：

從：

Answer

往：

Action

移動。

Workday 自己把這個概念叫「AI is the new UI」

這句話其實很值得注意。

以前企業軟體的介面是：

Menu。

Button。

Form。

Dashboard。

使用者必須先知道：

自己該去哪裡。

未來 Workday 想變成：

你只描述結果。

例如：

「我要休假。」

「這筆費用幫我處理。」

「新員工下週報到，還缺什麼？」

「我進不了這個系統。」

Sana 再判斷：

哪個 Agent 處理。

需要哪些資料。

要跑哪個 Workflow。

哪一步必須交回真人。

如果這種模式真的成熟，

企業軟體最大的改變可能不是：

按鈕變少。

而是：

使用者根本不用知道背後有幾套系統。

但 Sana 並不是自己什麼都做

這裡很容易誤會。

Sana 比較像：

Orchestration Layer。

它收到員工的目的後，

再去找適合的：

Workday Agent

完成各部分工作。

Workday 同一天公布的新 Autopilot Agents，

就分布在：

HR。

Finance。

IT。

例如 Recruitment。

Payroll。

Accounting。

Compliance。

也就是：

Sana 負責：

理解你想完成什麼。

協調工作。

把需要你處理的部分叫回來。

專門 Agent 則負責：

各自真正的企業流程。

一般員工不需要先知道該叫哪個 Agent

這點可能比：

「多了很多 AI Agent」

更重要。

如果公司最後部署：

20 個 Agent，

員工還要先判斷：

「這件事我要找 HR Agent、Payroll Agent 還是 IT Agent？」

那只是把：

App Menu

換成：

Agent Menu。

問題沒有真的消失。

Workday 現在的方向是：

員工只面對 Sana。

Sana 再負責決定：

後面該叫誰。

這才比較接近真正的：

單一工作入口。

權限怎麼辦？

企業 Agent 最大問題之一就是：

AI 到底可以碰什麼。

Workday 表示，

Agent 會沿用公司既有的：

Policies。

Permissions。

Approval Rules。

例如你原本：

沒有權限核准自己的費用，

Sana 不應因為用了自然語言，

就突然替你取得新的 Finance 權限。

需要主管批准的流程，

仍然要：

進入 Approval。

Workday 把這套設計稱為：

Lawful Agents。

但「Lawful」不是法律上的免死金牌

這個 Boundary 很重要。

「Lawful Agent」

是 Workday 對自己產品架構的描述。

意思是 Agent 被設計成：

依公司 Policy、

Permission、

Approval

工作。

它不等於：

任何 Agent Action 都已經由法院或監管機構保證合法。

如果企業本身的：

權限設錯。

Policy 過期。

資料錯誤。

Approval Workflow 設計有漏洞。

AI 仍然可能：

依照錯的規則，

非常有效率地做錯事情。

所以導入這類 Agent 時，

真正重要的仍然是：

原本的企業規則乾不乾淨。

人什麼時候還要進來？

Workday 的設計並不是：

把 HR／Finance 全部交給 Agent。

官方明確表示：

企業可以決定：

哪些 Task 自動跑。

哪些需要 Review。

Agent 最多可以走到哪一步。

什麼情況：

一定由人做最後決定。

例如：

重設密碼

可能很適合高度自動化。

但：

薪資例外。

重大補償。

人員決策。

財務異常。

仍然可能需要：

真人 Judgment。

真正成熟的流程不是：

人全部退出。

而是先把：

「哪些地方不需要人」

和：

「哪些地方一定要人」

分清楚。

Sana 還準備進入 Claude、Gemini、Copilot、Teams、Slack

另一個值得注意的方向是：

Workday 不只希望員工回到 Workday 裡找 Sana。

公司還宣布，

Sana 將進入：

Claude。

Gemini Enterprise。

Microsoft Copilot。

Microsoft Teams。

Slack。

這代表：

你可能正在 Teams 裡工作，

就直接說：

「我下週五要請假。」

背後仍由 Workday：

確認 Policy。

取得權限範圍內資料。

跑正確流程。

而不是：

先離開 Teams →

開 Workday →

再重新找功能。

Workday 與 Anthropic 公布的整合甚至表示，

Workday 的資料與 Business Rules 可以繼續留在 Workday，

Claude 只取得：

完成特定步驟所需要的 Context。

這種設計很重要。

因為企業 AI 真正要跨 App，

不代表：

每個 App 都必須拿到公司所有資料。

所以未來真正重要的可能不是「哪個 AI App 最強」

而是：

工作 Context 能不能跟著人走。

現在企業常見情況是：

資訊在 Workday。

聊天在 Teams。

文件在 Drive。

分析在另一套 AI。

每換一個地方，

Context 就重新開始。

如果 Sana 這種 Agent Orchestration 成熟，

理想狀態會變成：

你在哪裡工作，

流程就跟到哪裡。

但公司的：

Permission。

Policy。

Approval

不會因此消失。

這比「所有資料全部丟給一個超級 AI」

更接近企業真正能接受的架構。

不過今天有一個很重要的 Availability 差異

新的：

Workday Home with Sana

已經開始提供，

但企業管理員仍可以決定：

什麼時候啟用，

以及是否設成預設入口。

真正更像：

「所有 HR／IT 問題先找它」

的：

Sana Concierge

目前則仍在：

Early Adopter。

Workday 預計：

2027 年第一季

才 General Availability。

所以今天不能寫成：

「所有 Workday 客戶現在已經可以讓 Sana 自動處理全部 HR／IT Ticket。」

還沒有。

今天一般人能不能自己去註冊玩？

這不是：

ChatGPT。

Claude。

Gemini

那種一般消費者工具。

它本質上是：

企業 Workday 環境的一部分。

能不能使用，

取決於：

你的公司是不是 Workday 客戶。

公司買了哪些產品。

管理員是否啟用。

你的身份與權限。

所以這篇不是：

「現在去下載 Sana。」

而是值得企業觀察：

工作軟體的入口正在怎麼改。

對公司來說，最值得抄的其實不是 Workday 產品本身

即使你的公司完全不用 Workday，

Sana 的設計還是有一個很值得抄的概念。

不要從：

「我們可以做幾個 AI Agent？」

開始。

先從：

「員工每天為了完成一件事，要找幾套系統？」

開始。

例如：

新員工報到。

請假。

報帳。

密碼重設。

查薪資。

申請軟體權限。

先找出其中：

最常發生。

規則最清楚。

例外最少。

最容易知道完成沒有

的流程。

這些才可能是：

最值得先交給 Agent 的地方。

例如「密碼重設」就比「決定誰該加薪」更適合先做

兩個都是 HR／IT 工作。

但風險完全不同。

Password Reset

規則相對清楚。

身份驗證完成。

符合條件。

執行。

結果也容易檢查。

Compensation Decision

卻可能涉及：

績效。

市場薪資。

公平性。

主管判斷。

預算。

員工關係。

就算 AI 可以整理所有資料，

最後仍然不代表：

應該讓 AI 自己決定。

這正是 Agent 真正落地時：

任務拆解

比：

「模型夠不夠強」

更重要的原因。

Workday Sana 最值得看的不是多了一個聊天框

如果只把今天的發布理解成：

Workday 也做了一個 AI Chatbot，

其實低估它了。

真正的變化是：

企業軟體的使用順序可能正在改。

以前是：

我要完成一件事 →

找系統 →

找功能 →

填資料 →

開 Ticket →

等人處理。

現在想變成：

我要完成一件事 →

**直接說出結果 →

AI 找流程 →

AI 執行能執行的部分 →

需要判斷時叫人回來。**

如果這個方向真的成功，

下一代企業軟體最重要的介面，

可能不再是：

漂亮的 Dashboard。

而是：

你只要說自己要完成什麼。

剩下那些原本使用者必須理解的系統複雜度，

慢慢被 Agent 藏到後面。