今天，我將與 Atlassian 的共同創辦人暨執行長 Mike Cannon-Brookes 對談。Atlassian 是一家許多公司賴以運作的企業，它提供 Jira 和 Trello 等重要的平台工具，協助團隊組織與管理大型專案。這些工具也用於建立共享的公司資訊資料庫，並整體推動工作進展。
正如 Mike 所說，Atlassian 的所有產品都是單一核心平台的不同呈現，這也深刻影響了 Atlassian 的組織結構與產品開發方式。
這也意味著 Atlassian 正處於 AI 改變企業運作方式的中心。AI 工具或許能檢視所有不同的工具和系統，並直接為你讀取資訊，這可能讓大型企業轉移至 Atlassian 平台的吸引力降低。或者，如果你相信所謂的「SaaS 末日論」（SaaSpocalypse），AI 甚至可能直接為你建立所有這些工具，從而摧毀整個 SaaS 業務類別。
顯然，Mike 對此有許多反駁的觀點。因此，我們花了一些時間深入探討設計的價值、人類用戶的重要性。我們也討論了 AI 如何實際提升 Atlassian 工具的使用率，以及未來幾年這些發展的樣貌。
當然，AI 也改變了 Atlassian 本身。與許多其他科技公司一樣，Atlassian 今年稍早也進行了一輪裁員。Mike 表示他認為公司需要不同「技能組合」，因此我詢問他這種技能組合是什麼，以及 AI 如何改變經營軟體公司的意義。
但 Mike 對於 AI 的局限性也直言不諱。他甚至願意反駁像 Cloudflare 執行長 Matthew Prince 這樣的朋友，Matthew Prince 曾在節目中談到 AI 將淘汰他所謂的「衡量職位」。這是一次愉快的對談，特別感謝 Mike 在澳洲 Atlassian 總部錄製節目。
這意味著他在凌晨五點進行了一場關於組織架構的深度對話。好的，Atlassian 執行長 Mike Cannon-Brookes，我們開始吧。
Mike Cannon-Brookes，您是 Atlassian 的共同創辦人暨執行長。歡迎來到 Decoder。謝謝邀請。我很高興能與您對談。您現在在澳洲嗎？是的。對您來說是明天了。明天會發生什麼事？是今晚。這裡是美好的一天，看起來很美，似乎會是個很棒的日子。
在目前的 AI 新聞週期中，我感覺自己可以直接要求知道明天會發生什麼事，每個人都能理解這個問題背後的急迫性。Atlassian 有很多事情正在發生，您的產品也有許多進展。SaaS 業務和一般商業流程的概念本身，也正經歷著巨大的變化。
讓我們從頭開始。我想人們都認識 Atlassian，也知道 Jira。我剛開始職涯時是 Trello 的用戶。請您告訴大家，您認為 Atlassian 今天是什麼樣的公司？
Atlassian 是一個平台，讓企業能夠跨團隊協作並管理工作。我們將企業的業務團隊和技術團隊連結起來，在單一平台上處理最具挑戰性的工作問題。這適用於任何以技術為導向的組織。對於任何以軟體和技術為核心競爭優勢的組織，我們提供一個廣泛的平台。它讓他們能夠在內容上協作、管理專案，並釋放團隊和組織的知識。這涵蓋了從業務、策略、營運到服務團隊的所有領域。我們現在提供的平台非常龐大。
就目前的工作型態而言，以及隨著我們在企業中加入越來越多 AI，未來的工作可能會是什麼樣子？或許這有點過於簡化，但我一直認為 Atlassian 是一家提供工具的公司。這些工具旨在幫助團隊規劃他們明天要做什麼。Jira 就是一個完美的例子。你不會在 Jira 中進行軟體工程，但 Jira 協助你組織龐大的軟體工程師團隊，提交工單並排定問題和任務的優先順序。
很久以前我是 Trello 的用戶。我現在的人生目標是永遠不使用任何企業軟體。我覺得如果你能成為一個在頭等艙使用 iPad 的人，那就是真正成功的標誌。我正在努力，雖然還沒達成，但這是我的目標之一。然而，我曾是 The Verge 的執行編輯，我的工作就是每天查看 Trello，確保每個人都在正確的時間做正確的事情。我一直認為 Atlassian 的產品屬於這類，旨在組織公司的流程。
AI 正在改變這種情況。您對 Atlassian 的這種理解有所改變嗎？它是否因為 AI 而加速變化？
了解個人層級（如 Trello）、團隊層級（如 Jira），或組織層級（如我們用於大規模策略與營運的 Strategy Collection）所需完成的工作，這絕對是我們工作的重要部分。了解流程的現況，這與其說是待辦工作，不如說是關於流程本身。
如果你將企業視為一個由多個流程組成的系統，那麼企業中的一切都是某種系統。它是所有這些流程的集合，而我們執行這些流程的效率決定了企業的運作狀況。這些基本原則並未改變。這些流程的運作方式、運行的數量以及如何了解現況，也都沒有改變。
我們將 Jira 視為工作的「人類參考點」。當我們這樣說時，這是一個非常有趣的術語，因為正如您所說，工作並非在 Jira 中完成。開發人員、行銷人員和財務人員都不「生活」在 Jira 中。Jira 是一個具有高度協作功能的流程引擎，它讓團隊能夠了解他們自己、同事以及整個組織正在做什麼。
這就是為什麼代理程式和 AI 等技術將會提高這些流程的速度。在許多方面，它們將提高某些流程的可靠性、品質和輸出的一致性。
它們也更加強調人類的判斷、直覺、獨特的人性部分以及起始點。我們的職責是確保所有這些仍然清晰易懂，讓任何人都能在企業的任何層級了解到底發生了什麼事。人們正在做什麼？我們是否成功地完成了我們正在努力的目標？無論是在財務銷售交易中的服務功能，或是例外服務台要計算本季度銷售中給出了多少例外情況。
又或者是一個工程團隊試圖弄清楚：「到處都在發生事情。我們這個月建了什麼？或者下個月要建什麼？」所有這些事情在企業中要大規模、大量地完成都非常困難。
您所開發工具的一個重要特點是「可讀性」，也就是使用者體驗。例如，您有一個龐大的銷售人員例外情況資料庫，您需要查看儀表板來了解公司的運作狀況。或者您有一大堆任務，Jira 能讓您在不同抽象層級上，隨時查看有多少任務正在完成。這對人類管理者來說非常重要。企業在導入 Atlassian 類型的軟體後，許多能力的釋放都來自於能夠以更高的規模查看和協調更多事物。
即將到來的轉變是，這些資料庫可能不再由人類查看，或者它們將被輸入到更綜合的資料庫中。AI 也可能在不同抽象層級上生成其他類型的資訊。我知道您有一個名為 Rovo 的產品，在某些方面感覺像是 Atlassian 的新面貌。這條路徑是什麼？最終狀態會是什麼樣子？
毫無疑問，AI 將協助許多這些流程，也將接管流程中的某些步驟。目前大多數企業都有一個流程，並利用 AI 自動化其中 80% 的步驟。這可能不是指進度的 80%，而是指廣度。如果您再次考慮剛才提到的銷售交易例外處理流程，如果 AI 能處理 80% 的例外情況，例如客戶要求 45 天而非 30 天的付款期限，並且我們能撰寫一份相對易讀的文件，AI 就能很好地閱讀文件並判斷：「是的，這個沒問題。」
但總會有客戶需要更複雜的例外情況。他們可能會說：「我希望以這種方式在 90 天內付款，而且我還需要這個和那個。」這就需要交由人類憑藉直覺和判斷力來處理。因此，現在 80% 的情況可能更容易透過 AI 完成，因為它在處理我們業務中特定部分的規則方面非常擅長，這很棒。它將提高流程的速度和品質。
這並不會消除了解現況的需求。企業中的某個人仍然需要知道：「我們給出了多少例外情況？」在大多數這些領域中，企業會找到更多方法來擴大規模並提高效率。他們也會找到更多方法，利用 AI 創造更高品質的產品和服務。我經常看到他們以人們意想不到的方式利用 AI。
這不僅僅是關於機械化的效率。現在有大量以前無法衡量和理解的品質，可以被量化和理解。交易例外處理流程就是一個很好的例子，因為它實際上是一個非常人性化的流程。它通常不是由規則驅動的。規則驅動的部分很容易，而那些非規則驅動的部分則更複雜，需要判斷力。
對於該流程，企業仍然需要知道：「我們是否需要為此流程增加更多人手？我們是否需要改變它？有多少工作正在通過它？」您仍然有很多工作需要了解企業內部的整體工作流程。隨著工作量的急劇增加，這會變得更加複雜。
我之所以這樣問，是因為我接下來要問一系列關於所謂「SaaS 末日論」的問題。我很好奇您認為像 Atlassian 這樣的工具供應商，在那些將不斷吞噬更多能力的尖端模型旁邊，將如何定位。最終，Claude 可能會直接為您完成這一切。您會對 Claude 說：「幫我經營我的公司。」在後端，Claude 將消耗大量 token，然後為您完成所有事情。許多人似乎都相信這個承諾。
您描述的是一條截然不同的路徑：工具因為 AI 而變得更智慧、更有能力，並且您仍然會加入大量人類的判斷。但無論如何，尖端模型都不會直接來為您經營整個企業。
如果一個尖端模型能夠為您經營整個企業，如果它真的能全面運作，即使假設未來四五年內能力大幅提升，那您的業務也相對簡單。大多數企業並不簡單。它們是全球性的綜合體，涉及規則、合規性、法律、不同地區的員工，以及人類的不一致性，這也等同於人類的創造力。他們將所有這些要素整合起來，試圖在各自的產業中，為客戶提供產品和服務，無論是醫療保健、大學、金融、汽車或其他任何產業。
他們正試圖與其他企業競爭。我認為，在未來五到十年內，他們仍然會擁有大量的員工，甚至會有比今天更多的知識工作者和開發人員。因為完成任務以進行競爭的能力將會提升。
幾乎所有這些產業的競爭門檻都將提高。您仍然會有大量的事情需要去完成。我們認為簡單的大部分事情將會由 AI 為您完成。這就是科技發展的歷史。我非常贊同 AI 只是科技的說法。我們可以用
