近年來，「數位轉型」成為各大企業頻繁提及的熱門話題。隨著生成式AI（如GPT）的興起，「AI轉型」也迅速成為新潮流。然而，真正落實AI應用的前提，仍然是企業內部數位化的成熟度。若資料基礎不足，即便引入先進的AI技術，也無法真正發揮成效。
整併：數位轉型的核心策略
以我們公司為例，數位轉型的核心策略是「避免重工、資源整併」。關鍵詞是："Consolidate" —— 將各部門零散的系統、資料庫與AI專案進行合理整合，提升效率並減少浪費。
理論上，整合可以避免重複投資、提升資源使用率，且符合企業整體戰略方向。然而在實務推動過程中，整合計畫往往遭遇諸多摩擦與挑戰。有些系統，儘管三、四年前即規劃「日落」（即關閉），至今仍在持續維護甚至推出新版本。這種現象反映出：大量資源投入在協調與溝通上，未必能帶來預期的成本節省。
人性的挑戰
造成整合困難的根本原因之一，在於組織中的「人性」。每個部門或團隊都希望保有自己的貢獻與價值，對於被整併、削減資源自然存有抗拒心理，這也是推動整合進程緩慢的重要因素。
軟性整併的新契機：MCP與A2A
是否存在更柔性、更務實的整合路徑？隨著AI與通訊協定技術的進展，近期出現了新的選擇：A2A（Agent-to-Agent）與MCP（Model Context Protocol）。
MCP與A2A的設計理念，是建立標準化的互通框架，讓各系統之間無需進行大規模資料庫重構或搬遷，只需各自部署一個MCP伺服器，透過A2A協議進行資料與指令的交換。這種作法就像在每個系統旁建立一位智能代理人，負責協調、翻譯與傳遞訊息，大幅降低整合所需的人力與技術門檻，同時保留各自系統的自治性與彈性擴展空間。
此外，這種標準化溝通方式不僅提升了資料交互的即時性與準確度，也讓各個系統能夠依照自身需求持續演進，不被單一平台的整併節奏所綁死。企業在推動新服務或擴展新功能時，可以靈活調度資源，快速對接所需的內部系統，縮短開發週期並降低風險。長遠而言，透過MCP與A2A架構累積的模組化能力，將為企業打造出一個高度適應變動、具有持續創新潛力的數位基礎建設。
結語：朝向更靈活的整合模式
因此，相較於傳統「硬整併」方式，企業可以考慮以「軟性整併」（Soft Consolidate）策略，透過推行MCP+A2A的標準化溝通架構，實現資源整合與系統互通。雖然目前相關技術仍在持續演進中，但從長遠角度來看，這樣的模式有望成為未來企業內部整合的主流，兼顧效率、彈性與創新潛力。
