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超越空谈：Salesforce 称 93% 的 IT 领导者将在未来两年内推出 AI 代理
每个人都在谈论 AI 代理，但到目前为止，很多都只是空谈。
根据 Salesforce 的说法，这种情况将在 2025 年发生改变——AI 代理终于要成为现实。其集成和自动化软件公司 Mulesoft 的一项最新调查显示，93% 的企业 IT 领导者已经在实施或计划在未来两年内实施 AI 代理。
然而，企业在交付时间方面仍然面临挑战——例如，29% 的项目在 2024 年未能按时完成——80% 的企业表示，数据集成是使用 AI 时面临的最大挑战之一。
“集成挑战阻碍了企业充分发挥技术潜力，创造无限的数字劳动力，”MuleSoft 的高级副总裁兼总经理 Andrew Comstock 告诉 VentureBeat。“集成对于 AI 代理的运作至关重要，因为 AI 代理的输出依赖于连接的数据，这些数据能够全面理解用户查询中的上下文和细微差别。”
Salesforce 的第 10 届年度 MuleSoft 连接性基准报告调查了 1050 位企业 IT 领导者。其中一项主要发现是，如今企业平均使用 897 个应用程序。此外，企业使用的 AI 模型数量翻了一番（从 2024 年的 9 个增加到今年的 18 个），使用代理的企业部署了大约 22 个 AI 模型，明显多于尚未使用代理的企业（15 个）。
然而，只有大约 29% 的应用程序是连接的，大多数受访者（95%）表示，他们在跨系统集成数据方面遇到了困难。
Comstock 解释说，这种集成问题会影响代理的准确性和实用性；它们需要从各种来源收集结构化和非结构化数据，包括企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM) 和人力资本管理 (HCM) 平台，以及电子邮件、PDF、Slack 和其他系统，以便做出决策并采取行动。
IT 领导者确实看到了应用程序编程接口 (API) 的巨大价值——API 允许不同的应用程序相互通信——他们表示，API 在改进 IT 基础设施、跨团队共享数据和集成不同系统方面非常有用。
Comstock 说，通过正确的集成和 API，代理“可以与企业中现有的系统、自动化和其他代理直接交互，因此它们不必为 AI 世界重新调整所有内容。”
调查还发现，IT 领导者预计今年项目将增加 18%，并且将在 2024 年平均花费 1690 万美元用于 IT 人员，是 2023 年的两倍多。然而，仍然有近 40% 的 IT 团队的时间花在了设计、构建和测试系统和数据之间的新集成上。
“这是一个非常高的比例，用于繁琐的工作，”Comstock 指出。“每个 IT 部门都有比可用资源更多的工作要做，导致积压、延迟和效率低下。我们相信，代理可以弥合 IT 交付差距。”
事实上，大多数接受调查的 IT 领导者（93%）表示，AI 将在未来三年内提高开发人员的生产力。
“数字劳动力可以自主地在企业中行动，成功地执行简单和复杂的任务，从而提高生产力和效率，”Comstock 说。他指出，企业最终将超越简单的 AI 代理，转向“超级代理”，它们不仅响应单个命令，而且追求目标并执行复杂的人类任务。
最重要的是：企业领导者已经看到了 AI 在工作中的作用，并亲身体验了它。正如本周早些时候所证明的那样，“DeepSeek 改变了我们对可以做些什么的基准，”Comstock 说。
“我们看到更多的人愿意谈论 AI 将要做的事情，而不仅仅是幕后的事情，”他说。“从这些基准研究中，我们看到 IT 领导者已经准备好进行这种对话。”
PenFed 信用合作社是 Salesforce 的客户之一，它已经看到了 AI 代理带来的好处。这家美国第三大联邦信用合作社在不到 8 周的时间里，仅用一名工程师就建立了两个新的支持渠道——基于 Agentforce 的实时代理聊天和聊天机器人。
该公司正在使用 Mulesoft 将数据收集到一个统一的平台中。Comstock 解释说，这使服务代理能够全面了解会员数据，从而使他们能够通过实时聊天和自助服务支持选项提供更好、更快的支持。分支机构代表也可以在一个窗口中处理多种类型的客户请求。
因此，PenFed 现在通过 AI 驱动的聊天机器人首次联系就解决了 20% 的案例，在过去一年中，聊天和聊天机器人的活动增加了 223%。巧合的是，该信用合作社的会员人数也增加了 31%。
“会员在需要帮助时可以选择他们喜欢的渠道，”Comstock 解释说。“他们享受着较短的等待时间，因为他们不会在与服务代表交谈时重复相同的信息，因为信息被更有效地连接在一起。”
与此同时，领先的人才公司 Adecco 正在使用 Agentforce、MuleSoft 和 Salesforce 数据云来集中超过 40 个不同的系统。该公司每年处理 3 亿份申请，每天安置 100 万人。然而，使用传统的工具，招聘人员只能回复一小部分收到的申请，无意中忽略了大量候选人。
为了解决这个问题，Agentforce 将自主地自动筛选简历，并根据预设的标准（如技能、经验或地点）整理出候选人名单。在将这份名单交给人力资源招聘人员后，该模型将通知不合适的候选人，并建议他们考虑其他职位。Comstock 解释说，目标是最终回复 100% 的申请人。
同样，Agentforce 将帮助发布职位，根据过去的成功率和区域需求确定最有效的招聘网站和平台。这将消除招聘人员手动发布招聘信息的需要。
“这关乎‘我们如何才能让员工更高效，并让他们腾出时间去做他们工作中最重要的部分，那些真正具有差异化和价值的部分？’”Comstock 指出。
他指出了其他例子，例如 AI 代理可以在某天代表生病的员工联系其他人，寻找替补。或者，产品代理可以回答问题并提供文档，当被问到超出其权限范围的问题时，可以与其他代理沟通以获得答案。
“你可以针对客户服务、员工成功以及各种不同的方向，”Comstock 说。
Comstock 指出，随着企业采用 AI 代理，它们将体验到加速的反馈循环：它们部署的下一批代理将变得更快、更智能。
“这种循环是我们即将看到最优秀的公司采用的东西，它将成为他们在考虑如何构建业务时的巨大差异化因素，”他说。
他指出，他不认为代理——至少“以它们目前的构建方式”——会取代人类。相反，它是人类正在做的事情的“绝佳补充”，使他们能够更有效地扩展规模，并完成他们一直希望能够完成的工作。
“这令人兴奋，因为这是它变得真实的地方，”Comstock 说。“这是它超越概念的地方。人们正在部署代理，并且能够衡量积极的回报，无论是对他们业务的顶线还是底线的影响。”
