技術(shù)前沿的高管們分享了他們?nèi)绾卫么硎紸I來自動化繁瑣任務(wù)并極大地增強(qiáng)業(yè)務(wù)關(guān)鍵活動。
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ServiceNow的首席數(shù)字與信息官（CDIO）Kellie Romack說：“我們不僅僅是在一兩個部門中自動化少數(shù)手動任務(wù)和流程。我們正在將AI智能體注入到各個角落，以重新構(gòu)想我們的工作方式并驅(qū)動可衡量的價值。” 代理式AI（Agentic AI）是AI進(jìn)化的新前沿，在當(dāng)今的企業(yè)討論中占據(jù)中心位置。AI智能體位居Forrester 2024年趨勢列表榜首，Salesforce預(yù)計(jì)到2026財(cái)年底將有10億個投入使用。 盡管應(yīng)用尚顯寬泛，代理式AI通常指賦予AI智能體更多自主權(quán)來優(yōu)化任務(wù)并將日益復(fù)雜的行動串聯(lián)起來。
UIPath的《2025年代理式AI報(bào)告》調(diào)查了收入達(dá)10億美元或以上公司的美國IT高管，發(fā)現(xiàn)93%的人對其業(yè)務(wù)中的代理式AI高度感興趣。該研究發(fā)現(xiàn)，對業(yè)務(wù)工作流實(shí)現(xiàn)更好的監(jiān)督是其最被看重的潛在益處。
Shopify首席執(zhí)行官Tobias Lütke在一份泄露的內(nèi)部備忘錄中補(bǔ)充道：“有效使用AI現(xiàn)在是對Shopify每個人的基本期望?！痹S多組織正在將AI的熱潮轉(zhuǎn)化為經(jīng)過深思熟慮的行動。那么，這些更具自主性的AI能夠極大地增強(qiáng)哪些具體的工作流呢？ AI智能體的用例涵蓋了無數(shù)的業(yè)務(wù)工作流?！癆I智能體在銷售、服務(wù)、營銷、IT、人力資源以及實(shí)際上所有業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)中都很有價值，”Salesforce業(yè)務(wù)技術(shù)高級副總裁Andy White說。高管們認(rèn)為其在簡化銷售漏斗、實(shí)時數(shù)據(jù)分析、個性化客戶體驗(yàn)、員工入職、事件解決、欺詐檢測、財(cái)務(wù)合規(guī)和供應(yīng)鏈優(yōu)化方面具有巨大潛力。
一、豐富銷售渠道 (Enriching the sales pipeline)
SAS的首席信息官Jay Upchurch支持用代理式AI來增強(qiáng)銷售、營銷、IT和人力資源的運(yùn)作?！按硎紸I可以通過處理潛在客戶評分、協(xié)助客戶細(xì)分和優(yōu)化定向觸達(dá)來提高銷售效率，”他說。 營收智能平臺Gong的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官Eilon Reshef表示，AI智能體最適合作為嵌入到更大工作流中的明確定義的任務(wù)來部署。例如，一個AI簡報(bào)器可以為銷售渠道審查過程提供信息，或者一個AI培訓(xùn)師可以作為入職計(jì)劃的一部分模擬客戶互動，他補(bǔ)充道。 另一個領(lǐng)域是數(shù)據(jù)分析和報(bào)告的民主化?；谠频臄?shù)據(jù)倉庫公司Snowflake通過其內(nèi)部代理式AI工具“銷售助手”（Sales Assistant）踐行了這一點(diǎn)，該工具旨在讓其全球銷售團(tuán)隊(duì)能夠通過自然語言查詢即時獲得數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，從而節(jié)省時間并提高目標(biāo)定位的準(zhǔn)確性。 “通過自然語言查詢實(shí)現(xiàn)實(shí)時、自主的數(shù)據(jù)檢索、分析和可視化，用戶可以加速獲得洞察的時間，并減少對集中式數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的依賴，”首席數(shù)據(jù)與分析官Anahita Tafvizi說。 （CIO Smart Answers 鏈接占位符）
因此，代理式AI用例可以貫穿整個銷售渠道——非常適合用于篩選潛在客戶、觸發(fā)個性化報(bào)價等。“我非常期待看到代理式AI如何通過使銷售團(tuán)隊(duì)能夠戰(zhàn)略性地瞄準(zhǔn)具有最高潛在回報(bào)的客戶來推動銷售轉(zhuǎn)化，”大型網(wǎng)絡(luò)安全咨詢公司NCC Group的集團(tuán)首席信息官Rebecca Fox補(bǔ)充道。她看到了使用智能體來安排客戶工作并將客戶需求與技能最匹配、成本效益最高的資源相匹配的潛力。
二、客戶收益 (Customer gains)
客戶體驗(yàn)也非常適合通過代理式AI來提升?！癆I智能體正在徹底改變我們的工作方式以及我們與客戶互動的方式，這已不是什么秘密，”SAS的Upchurch說。
一個領(lǐng)域是個性化頁面上的數(shù)字互動。“代理式AI可以根據(jù)消費(fèi)者的需求或評論，快速引導(dǎo)他們找到合適的產(chǎn)品，”全球產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)公司SharkNinja的首席信息官Velia Carboni說?！巴ㄟ^利用AI驅(qū)動的解決方案，我們旨在提供引人入勝且直觀的購物體驗(yàn)?！盨alesforce的Agentforce在SharkNinja的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也扮演著關(guān)鍵角色，公司正在評估代理式AI在用戶瀏覽、產(chǎn)品選擇、食譜發(fā)現(xiàn)和客戶支持等方面的應(yīng)用。 對某些用戶而言，AI智能體帶來的凈收益可能是改變?nèi)松??！拔覀冋诶么硎紸I的力量來增強(qiáng)我們的咨詢工作流，”College Possible的首席執(zhí)行官Siva Kumari說，這是一家支持學(xué)生升學(xué)之路的非營利組織，它使用AI智能體來分析學(xué)生需求、篩選相關(guān)院校并快速準(zhǔn)確地整合信息。通過將研究時間從35分鐘縮短到3分鐘以內(nèi)，輔導(dǎo)老師現(xiàn)在可以建立更好的關(guān)系并改善他們的一對一指導(dǎo)。結(jié)果是速度、個性化，并有望帶來更多成功的大學(xué)錄取。
三、簡化客戶支持 (Streamlining customer support)
Salesforce的White表示，AI智能體對于自動化重復(fù)性的支持查詢很有用。他指出，美國大型虛擬會計(jì)師事務(wù)所1-800Accountant如何使用AI智能體處理了65%的關(guān)于狀態(tài)請求的接入?！巴ㄟ^自動化這些任務(wù)，他們的人類同事可以專注于更復(fù)雜的客戶需求，”他說。
代理式AI對于呼叫中心來說也是一個自然的延伸，因?yàn)樗鼈兺ǔＲ呀?jīng)部署了AI用于語音轉(zhuǎn)文本、實(shí)時多語言翻譯和情感分析等領(lǐng)域，呼叫與聯(lián)絡(luò)中心軟件提供商Mitel的首席技術(shù)官兼大型企業(yè)研發(fā)負(fù)責(zé)人Luiz Domingos說。 “我們正在實(shí)施由AI驅(qū)動的代理式工具，例如具有聊天和語音功能的自主虛擬座席，以處理和解決客戶咨詢，并在需要升級到人工座席時收集信息，”他說。他補(bǔ)充道，代理式AI還被用于實(shí)時支持、CRM集成和多語言溝通。
四、自動化后臺任務(wù) (Automating backend tasks)
業(yè)務(wù)的每個角落都受到了代理式AI的影響，許多公司正在實(shí)施它以改進(jìn)各種后臺業(yè)務(wù)運(yùn)營。一個具體的例子是訂單處理?！拔覀兎浅Ｏ矚g用代理式AI來處理常規(guī)的訂單處理場景，”為醫(yī)療服務(wù)提供商提供平臺的Transcend Company首席信息官Brian Glass說。AI智能體在那里通過在訂購管制藥品和藥物時驗(yàn)證要求和合規(guī)性來提供幫助?！拔覀冋趯ふ铱梢韵Ｒ?guī)、可重復(fù)工作的領(lǐng)域，并將時間還給我們的員工，”Glass補(bǔ)充道。
ServiceNow的Romack同樣將AI智能體視為在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域釋放人類潛能的方式。在ServiceNow，他們正在將代理式AI注入三個核心領(lǐng)域：回答客戶或員工關(guān)于技術(shù)支持和薪資信息等請求；減少IT、人力資源和客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)的工作量；以及通過加速編碼和測試來提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力。 自動化在精簡的非營利工作中至關(guān)重要，美國第六大慈善機(jī)構(gòu)Good360已部署輔助型AI智能體來改進(jìn)他們將捐贈物品與非營利合作伙伴匹配的方式。“一個智能體支持日常運(yùn)營，而另一個則幫助我們的災(zāi)難恢復(fù)團(tuán)隊(duì)快速將產(chǎn)品與危機(jī)響應(yīng)組織對齊，”首席技術(shù)官Stephane Moulec說。“高容量、重復(fù)性的任務(wù)是AI的理想選擇?！?/span>
五、簡化財(cái)務(wù)工作流 (Simplifying financial workflows)
AI決策與工作流自動化平臺Pegasystems的首席信息官David Vidoni表示，管理高容量、數(shù)據(jù)密集型工作流的行業(yè)，如金融服務(wù)、電信和醫(yī)療保健，都準(zhǔn)備好從代理式AI中受益?！斑@些行業(yè)依賴復(fù)雜的多步驟流程來高效服務(wù)客戶，同時確保合規(guī)性?！?/span>
總的來說，Vidoni預(yù)見代理式AI將在通過提高自動化水平來現(xiàn)代化遺留工作流方面發(fā)揮關(guān)鍵作用?！翱缧袠I(yè)來看，任何涉及重復(fù)性決策、數(shù)據(jù)驗(yàn)證或跨系統(tǒng)編排的流程都可以從自動化中受益，從而帶來更高的效率和成本降低，”他補(bǔ)充道。 同樣，軟件提供商Akamai正在優(yōu)先將代理式AI應(yīng)用于那些流程已經(jīng)高度成熟并得到高質(zhì)量數(shù)據(jù)和安全控制支持的領(lǐng)域?！叭魏位谝?guī)則、數(shù)據(jù)密集或需要快速決策的工作流都是主要目標(biāo)，”該公司高級副總裁兼首席信息官Kate Prouty說，她補(bǔ)充道財(cái)務(wù)領(lǐng)域是特別關(guān)注的。 財(cái)務(wù)運(yùn)營充滿了重復(fù)性的、基于規(guī)則的任務(wù)，代理式AI可以對其進(jìn)行簡化。
“目前，我們專注于推出用于合同自動化的代理式AI，”Xerox IT Solutions首席技術(shù)官M(fèi)ilind Shah說?！跋胂笠幌驴偨Y(jié)、審查，甚至在數(shù)千份文檔中標(biāo)注風(fēng)險。我們還在探索用智能體處理內(nèi)部IT支持工單和財(cái)務(wù)工作流，如發(fā)票匹配和支出分析?！?隨著Xerox繼續(xù)其轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)的打印根基轉(zhuǎn)向服務(wù)導(dǎo)向模式，代理式AI非常契合這一旅程。除了合同管理，Shah還強(qiáng)調(diào)了采購和IT支持是AI智能體可以消除干擾并自主行動的領(lǐng)域。
六、提升IT與安全 (Boosting IT and security)
AI智能體正在改變軟件工程，在代碼生成、測試、重構(gòu)、可觀測性等方面提供幫助。其他技術(shù)領(lǐng)域，如低代碼數(shù)據(jù)集成，也將得到推動，Gartner的2024年魔力象限報(bào)告稱，將AI助手和AI增強(qiáng)的工作流整合到數(shù)據(jù)集成工具中將減少60%的人工干預(yù)。
“NCC Group已經(jīng)在優(yōu)先考慮將AI用于網(wǎng)絡(luò)安全響應(yīng)自動化、IT流程管理和客戶支持，”NCC的Fox補(bǔ)充道?！巴ㄟ^代理式AI，我們看到這些活動的成果變得更加有效。選擇這些領(lǐng)域是因?yàn)樗鼈兙哂忻鞔_的投資回報(bào)潛力?！?/span>
七、評估代理式AI的影響 (Evaluating agentic AI’s impact)
高管們普遍認(rèn)為，代理式AI將人類解放出來，專注于更高影響力的活動，如戰(zhàn)略伙伴關(guān)系和關(guān)系建立。 “隨著我們擴(kuò)展服務(wù)業(yè)務(wù)，這一切都是為了讓運(yùn)營更智能、更快、更具前瞻性，”Xerox的Shah說。NCC的Fox補(bǔ)充道，目標(biāo)是減少人力瓶頸、提高準(zhǔn)確性，并增強(qiáng)對快速變化的業(yè)務(wù)和客戶需求的響應(yīng)能力。
借助上下文數(shù)據(jù)，代理式AI可以更主動地揭示洞察、趨勢或異常，幫助指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策?！敖M織可以從反應(yīng)式報(bào)告轉(zhuǎn)向動態(tài)的、AI驅(qū)動的決策制定，從而驅(qū)動更大的敏捷性和影響力，”Snowflake的Tafvizi說。 盡管圍繞代理式AI的熱情顯而易見，但仍存在幾個障礙。Crane Venture Partners 2025年的一項(xiàng)研究（調(diào)查了代表每年30到40億美元技術(shù)支出的高管）發(fā)現(xiàn)，超過一半的受訪者將數(shù)據(jù)集成和互操作性列為主要障礙，這突顯了AI雄心與執(zhí)行之間的差距。約45%的人還提到了數(shù)據(jù)治理和合規(guī)方面的擔(dān)憂。 因此，大多數(shù)高管避免為了追隨趨勢而增加額外的復(fù)雜性。“我們正采取有目的、深思熟慮的方法在整個組織中實(shí)施AI，這種周密的策略也延伸到了代理式AI工作流，”Akamai的Prouty解釋說。
目前，在技術(shù)仍在發(fā)展中時，很容易過度承諾。“關(guān)于AI取代人類的說法有很多炒作，但現(xiàn)實(shí)是AI系統(tǒng)尚未能夠執(zhí)行復(fù)雜的多步驟任務(wù)，”Gong的Reshef說。“大多數(shù)組織尋求的是一致、可重復(fù)的流程，所以他們并不是在尋找能夠做出獨(dú)立決策和即興處理流程的自主智能體?！?由于LLM是非確定性的，意味著它們對相同的輸入可能提供不同的響應(yīng)，因此保持一致性需要新的驗(yàn)證程序?！皽y試是我們花費(fèi)了大量時間的事情，”Salesforce的White說?！靶碌淖詣踊透咏a(chǎn)的環(huán)境對于成功測試是必需的。” 對于其他人來說，集成仍然是最大的障礙?！癆I智能體最大的挑戰(zhàn)是讓它們在整個技術(shù)棧中有效地溝通和協(xié)同工作，”ServiceNow的Romack說?！霸诩煞矫?，真正的價值來自于AI智能體能夠相互對話、共享數(shù)據(jù)并在不同系統(tǒng)間執(zhí)行任務(wù)?！?/span>
許多人重申，目標(biāo)不是取代人類。“在每個用例中，我們的方法始終是務(wù)實(shí)且以人為中心的，”Good360的Moulec補(bǔ)充道?！拔覀兪褂肁I來擴(kuò)展我們的使命，而不是取代我們的人員?！?/span>
八、代理式AI在企業(yè)中的未來 (Agentic AI’s future in the enterprise)
“在企業(yè)中，AI智能體將從助手轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策者——預(yù)測問題、采取行動并持續(xù)優(yōu)化運(yùn)營，”Akamai的Prouty說?！捌诖o密的AI-人類協(xié)作，其中AI負(fù)責(zé)執(zhí)行，人類專注于戰(zhàn)略?！?雖然未來看似是代理式的，但我們?nèi)蕴幱谠缙陔A段，正如Salesforce顯示，由于技術(shù)和組織挑戰(zhàn)（如從零開始構(gòu)建AI智能體），只有11%的CIO完全采用了AI，盡管84%的人表示AI對企業(yè)的重要性將與互聯(lián)網(wǎng)相當(dāng)。 為了幫助縮小差距，科技公司已經(jīng)推出了AI智能體功能，從Salesforce的Agentforce到微軟的Magnetic-One、IBM的Bee Agent Framework，以及谷歌用于多智能體系統(tǒng)的ADK框架。Salesforce最近還推出了一個代理成熟度模型（Agentic Maturity Model），為實(shí)現(xiàn)能夠自主行動并與人類協(xié)作的AI智能體提供了更清晰的路徑。
九、始終在線，持續(xù)改進(jìn) (Always on, always improving)
隨著企業(yè)AI之旅的展開，大多數(shù)IT領(lǐng)導(dǎo)者正在采取一種審慎的、迭代的方法。然而，長期愿景已經(jīng)清晰：AI智能體不僅將支持工作流——它們將重塑工作的完成方式。 “我設(shè)想未來有成千上萬的AI智能體在后臺工作，每個都專注于一個狹窄的任務(wù)，但能夠無縫地交接和協(xié)作，”Romack說?！案杏X就像一個數(shù)字同事團(tuán)隊(duì)，永遠(yuǎn)在線，永遠(yuǎn)在改進(jìn)。”
作者：Bill Doerrfeld 特約撰稿人
在LinkedIn上關(guān)注Bill Doerrfeld Bill是一位技術(shù)記者，專注于企業(yè)云軟件領(lǐng)域的前沿技術(shù)。他也是API實(shí)踐者知識中心Nordic APIs的主編，https://www.google.com/search?q=%E5%B9%B6%E4%B8%BADevOps.com、Cloud Native Now（前身為Container Journal）和Acceleration Economy撰稿。 Bill來自西雅圖，曾就讀于華盛頓大學(xué)。他現(xiàn)在在緬因州波特蘭生活和工作。
睿觀:企業(yè)正積極擁抱并探索代理式AI（Agentic AI）——賦予AI更大自主權(quán)以優(yōu)化任務(wù)和串聯(lián)復(fù)雜行動的新興技術(shù)，眾多IT領(lǐng)導(dǎo)者已在銷售、客服、后臺運(yùn)營、財(cái)務(wù)及IT等多個關(guān)鍵業(yè)務(wù)工作流中部署或試用AI智能體，旨在自動化繁瑣任務(wù)、提升效率、個性化體驗(yàn)并釋放人力從事更高價值工作。盡管早期應(yīng)用（如ServiceNow、Snowflake、College Possible等案例）已展現(xiàn)出顯著潛力，但數(shù)據(jù)整合、治理合規(guī)、技術(shù)成熟度（如LLM非確定性）及跨系統(tǒng)集成仍是廣泛存在的挑戰(zhàn)，因此當(dāng)前主流策略是采取以人為本、目標(biāo)明確、循序漸進(jìn)的迭代方式來推進(jìn)，并期待未來AI智能體能從助手進(jìn)化為決策者，深度重塑企業(yè)工作模式。
論據(jù) (Supporting Arguments):
廣泛的應(yīng)用場景與實(shí)踐案例：
銷售與營銷：
線索評分、客戶細(xì)分、定向觸達(dá)（SAS）、數(shù)據(jù)分析民主化（Snowflake銷售助手）、客戶互動模擬（Gong）、戰(zhàn)略客戶定位（NCC Group）。
客戶體驗(yàn)與支持：
個性化數(shù)字互動（SharkNinja/Salesforce Agentforce）、高效咨詢服務(wù)（College Possible）、自動化重復(fù)支持查詢（1-800Accountant）、賦能呼叫中心（Mitel）。
后臺與運(yùn)營自動化：
訂單處理合規(guī)驗(yàn)證（Transcend）、HR/IT/客服工單處理（ServiceNow）、非營利組織資源匹配（Good360）。
財(cái)務(wù)流程簡化：
合同自動化（Xerox）、發(fā)票匹配、支出分析、采購支持（Akamai）。
IT與安全增強(qiáng)：
軟件工程輔助（代碼生成、測試、重構(gòu)）、數(shù)據(jù)集成自動化（Gartner預(yù)測）、網(wǎng)絡(luò)安全響應(yīng)（NCC Group）。
核心價值驅(qū)動：提升效率與釋放人力：
主要目標(biāo)是通過自動化重復(fù)性、基于規(guī)則、數(shù)據(jù)密集型的任務(wù)，顯著提升運(yùn)營效率、準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。
將員工從繁瑣工作中解放出來，使其能專注于戰(zhàn)略思考、客戶關(guān)系建立、復(fù)雜問題解決等更高價值的活動。
通過主動的數(shù)據(jù)洞察，驅(qū)動更敏捷、更智能的業(yè)務(wù)決策。
面臨的挑戰(zhàn)與障礙：
數(shù)據(jù)層面：
數(shù)據(jù)集成、系統(tǒng)互操作性是首要障礙（Crane調(diào)查）；數(shù)據(jù)治理與合規(guī)也是重要顧慮。
技術(shù)層面：
AI（尤其是LLM）的非確定性給結(jié)果一致性帶來挑戰(zhàn)，需要新的驗(yàn)證和測試方法；當(dāng)前技術(shù)可能被過度宣傳，尚難完全自主處理復(fù)雜多步任務(wù)。
集成層面：
實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)、不同智能體之間的有效通信與協(xié)作是發(fā)揮其真正價值的關(guān)鍵，也是一大難點(diǎn)。
實(shí)施策略與未來展望：
當(dāng)前策略：
企業(yè)普遍采取謹(jǐn)慎、務(wù)實(shí)、迭代的方法，優(yōu)先選擇流程成熟、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、風(fēng)險可控的場景；強(qiáng)調(diào)以人為本，目標(biāo)是增強(qiáng)而非取代人類；重視人類監(jiān)督和控制。
未來趨勢：
AI智能體將從助手進(jìn)化為決策者，具備預(yù)測、行動和優(yōu)化能力；人機(jī)協(xié)作將更緊密（AI執(zhí)行，人定戰(zhàn)略）；盡管尚處早期（采用率仍不高），但各大廠商已推出平臺（Salesforce, Microsoft, IBM, Google等）推動發(fā)展，未來有望實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、無縫協(xié)作的“數(shù)字同事”愿景。
