人工智能代理如何革新企业软件体系结构

AI智能摘要 点击生成 准备就绪，点击右上角按钮生成摘要 AI 思考中... 几十年来，企业软件一直在等待。它等待有人登录，打开屏幕，输入数据，批准下一步，然后关闭循环。 每个动作都需要人工输入。每一个洞察都需要一个请求。这种模式现在正在被拆除，不是逐步拆除，而是拆除的速度让许多组织措手不及。 人工智能代理系统可以解释目标、监控条件、做出决策并跨业务应用程序执行，而无需每次都被询问，它们正以分析师没有预料到的速度从试点部署转向生产。 Gartner 预计，到 2026 年底，40% 的企业应用程序将嵌入特定于任务的 AI 代理，而 2025 年这一比例还不到 5%。 这个数字正在按计划落地。 客户服务是数据最清晰的地方 客户服务成为第一个显示真实人工智能座席数量的企业功能，其结果无可争议。 Salesforce 的 Agentforce 平台是记录最多的大规模案例。 Salesforce 董事长兼首席执行官马克·贝尼奥夫 (Marc Benioff) 在 2026 年 5 月举行的 2027 年第一财季财报电话会议上清楚地描述了公司的内部部署：客服人员现在在 Salesforce 自己的支持渠道上'处理的服务量是人工代表的两倍'。在 15 个月的时间里，该系统自主处理了 400 万个客户查询。 那不是飞行员。 PenFed Credit Union 在运营、抵押贷款、IT 和人力资源部门部署了 76 名 Agentforce 代理。其'Agent Wingman'工具将呼叫处理时间缩短了 10%，并将呼叫后工作量减少了 50%，预计单个座席每年可节省 160 万美元。 加州大学洛杉矶分校医疗中心 (UCLA Health) 八个月内首次部署 Agentforce；该代理现在可以处理患者有关提供者搜索和临床试验的询问，而以前需要打电话。 Salesforce 客户成功总裁 Jim Roth 认为这种转变不仅仅局限于降低成本：'当我们的能力无限时，我们就可以积极主动，打造更令人难以置信的客户体验。我们可以像对待我们最重要的客户一样对待每一位客户。' Agentforce ARR 销售额突破 8 亿美元，同比增长 169%，完成了 29,000 笔交易。其中超过 60% 的预订来自现有客户扩大使用量，这往往是比新徽标增长更可靠的信号。 IT 运营：从工单队列到自主解决 IT 部门历来都忙于重复、耗时的任务：密码重置、软件配置、访问请求、事件分类。这些票据的数量不足以证明有必要由高级工程师来处理它们，但必须有人这样做。人工智能代理吸收负载的速度比大多数人预测的要快。 ServiceNow 的自主劳动力在 5 月份的 Knowledge 2026 会议上亮相，是该模型最全面的部署。公司内部的 L1 服务台 AI 专家解决分配的 IT 案例的速度比处理相同案例的人工代理快 99%。 该平台已自主处理 ServiceNow 90% 以上的员工 IT 请求。 ServiceNow 董事长兼首席执行官 Bill McDermott 将 Knowledge 2026 的定位描述为'超越平台的平台，成为代理的人工智能代理，连接任何模型、任何云和任何数据源。' 现实世界的部署支持了这一点。加拿大贝尔公司在电信部门部署 ServiceNow AI 代理后，报告称客户响应时间提高了 25%，并且 AI 准确性获得了 90% 的积极反馈。 霍尼韦尔的人工智能助手'Red'消除了大部分服务台对话，使 IT 员工能够从事更高阶的工作。 ServiceNow 的自主 CRM 现在每月解决超过 1 亿个客户案例，协调超过 1600 万个订单，并在其客户群中配置超过 700 万个报价。 2026 年第一季度，ServiceNow 的订阅收入达到 36.7 亿美元，同比增长 22%。这种增长发生在买家不会轻易续约的市场中。 财务运营：枯燥但真正重要的工作 企业人工智能中投资回报率最高的部署一直被证明是平庸的部署。文件处理、发票核对、数据匹配。没有人愿意做但每个人都需要准确完成的工作。 Insight Partners 董事总经理 Praveen Akkiraju 于 2026 年 6 月在 CXOTalk 上提出了这一观点，并以 Stampli 为例说明了这一点在实践中如何发挥作用。 Stampli 是一个人工智能原生应付账款平台，位于现有 ERP 系统之上，并将代理逻辑应用于发票处理：捕获任何格式的发票、对交易进行编码、将行项目与采购订单进行匹配，以及根据从公司自己的历史数据中学到的模式进行审批。 Akkiraju 的观察是：'你拥有一个强大的数据平台，然后你现在可以在上面构建一个代理，以基本上使用法学硕士的超能力之一，即从噪音中辨别信号。' 关键是 AP 自动化并不有趣，因为它消除了击键；这很有趣，因为智能体了解正常的情况并开始标记不正常的情况。 数据支持框架。据记录，财务和运营 AI 部署可将结算流程加快 30% 至 50%。客户服务代理每月可以为小型团队节省 40 多个小时。 这些不是预测；而是预测。他们报告了当前部署的结果。各行业的模式是一致的：最高的回报来自处理大批量、合规性强、多步骤协调流程的代理，而这正是最难证明向昂贵的人力提供的工作。 销售和 CRM：从记录到收入 销售软件中发生的转变比大多数买家意识到的更为重要。 CRM 系统一直是记录系统：您在事情发生后记录发生的事情，然后有人阅读报告。人工智能代理正在改变流动的滞后和方向。 ServiceNow 全球客户运营总裁 Paul Fipps 描述了他的平台在销售团队中看到的模式：'我们亲眼目睹了代理商如何帮助团队优先考虑正确的销售线索、提高转化率并将准备时间缩短近 80%。' 准备时间的减少是重要的，因为销售准备通常是合格的潜在客户和实际对话之间的瓶颈。 在 Salesforce 方面，贝尼奥夫认为戴尔的部署是一种超越效率的结果：Agentforce 代理实现了戴尔供应链的部分自动化，包括新供应商的入职，将平均入职时间从几个月缩短到几天。 Reddit 转移了 46% 的支持案例，并将解决时间缩短了 84%，将平均响应时间从 8.9 分钟降至 1.4 分钟。 Adecco 51% 的候选人对话是在标准工作时间之外完全通过代理处理的。这些并不是边缘情况：它们正在成为大型企业客户的默认部署模式。 无人完全解决的集成问题 所有这些的模式都是真实的，但它带有一个严重的星号。当代理下面的数据干净且连接时，代理就会发挥作用。如果不是这样，结果要么很差，要么不可预测。 《2026 年连接性基准报告》对全球 1,050 名企业 IT 领导者进行了调查，发现目前只有 27% 的企业应用程序实现了连接。企业平均运行 12 个人工智能代理，其中一半在孤立的孤岛中运行，而不是作为协调系统的一部分。 86% 的 IT 领导者认为，如果缺少集成，代理将创造更多的复杂性而不是价值。 Gartner 更进一步，预计到 2027 年，由于成本上升、商业价值不明确和风险控制不足，超过 40% 的代理人工智能项目可能会被取消。 Boomi 是最直接解决这个问题的平台。企业集成层连接应用程序、管理 API、同步主数据，现在还管理 AI 代理工作流程，目前在其客户群中拥有超过 75,000 个代理在生产中运行。 Amneal Pharmaceuticals 的 IT 企业数据、集成和分析高级经理 Joe Varghese 描述了将 Boomi 与 Claude 结合起来构建 24/7 自主事件响应代理的结果：'我们将 SLA 遵守率从 85% 提高到 98%，我们的团队现在可以专注于创新而不是事件管理。' 该代理无需等待人工开票即可检测、诊断并推动解决。 Boomi 在 2026 年 6 月的 Gartner 无代码代理构建者新兴市场象限中被评为先锋，这是一个较新的认可类别，专门跟踪无需专门工程资源即可进行代理部署的平台。 ServiceNow 的 McDermott 在 Knowledge 2026 上承认了更广泛的问题：'企业在人工智能能力上投资了数十亿美元，但绝大多数企业无法将这些投资与可衡量的业务成果联系起来。' 产品发布并不能解决集成挑战。它需要将数据架构视为代理部署的先决条件，而不是事后的想法。 目前从人工智能代理中获得最大收益的企业是那些从一开始就采用这种方式的企业：干净的数据、定义的权限、审计跟踪以及对重大决策的人工监督。 这项工作与代理部署并行进行，而不是按顺序进行，这比听起来更混乱，但更诚实地说明了真正的企业转型实际上是如何展开的。 资讯来源：由0x资讯编译自出MPOST。版权归作者Alisa Davidson所有，未经许可，不得转载！