每个人都在谈论人工智能代理。但到目前为止，很多都还只是说说而已。
Salesforce 表示，这种情况将在 2025 年发生改变——人工智能代理终于成为现实。根据其集成和自动化软件公司Mulesoft的一项新调查，93% 的企业 IT 领导者已经实施或计划在未来两年内实施人工智能代理。
尽管如此，企业仍在努力缩短交付时间——例如，29% 的企业未能实现 2024 年的交付目标——80% 的企业表示，数据集成是使用人工智能时面临的最大挑战之一。
MuleSoft 高级副总裁兼总经理 Andrew Comstock 说：“集成挑战阻碍了公司充分发挥该技术创造无限数字劳动力的潜力。”“集成对于使 AI 代理发挥作用至关重要，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。”
企业仍在苦苦挣扎，但看到人工智能正在成形
Salesforce 的第 10 份年度 MuleSoft 连接基准报告调查了 1,050 名企业 IT 领导者。其中一项重要发现是，当今组织平均使用 897 个应用程序。此外，组织使用的 AI 模型数量增加了一倍（从 2024 年的 9 个增加到今年的 18 个），使用代理的组织部署了大约 22 个 AI 模型，远远多于尚未使用代理的组织（15 个）。
然而，只有大约 29% 的应用程序中实现了互联，并且大多数受访者（95%）表示他们很难跨系统集成数据。
康斯托克解释说，这种集成问题会影响代理的准确性和实用性；他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——它允许不同的应用程序相互通信——并表示它们在改善 IT 基础设施、跨团队共享数据和集成不同的系统方面大有裨益。
通过正确的集成和 API，代理“可以直接与整个企业中的现有系统、自动化系统和其他代理进行交互，这样他们就不必为 AI 世界重新调整一切，”康斯托克说。
调查还发现，IT 领导者预计今年的项目数量将增加 18%，到 2024 年，IT 人员的平均支出将达到 1690 万美元，是 2023 年平均水平的两倍多。然而，IT 团队仍有近 40% 的时间花在设计、构建和测试系统与数据之间的新集成上。
“在繁琐的工作上花费的百分比高得令人难以置信，”康斯托克指出。“每个 IT [团队] 要做的工作都比可用的资源多，导致积压、延误和效率低下。我们相信，代理可以弥补 IT 交付方面的差距。”
事实上，接受调查的绝大多数 IT 领导者（93%）表示，人工智能将在未来三年内提高开发人员的工作效率。
康斯托克表示：“数字劳动力可以在企业中自主行动，成功完成简单和复杂的任务，从而提高生产力和效率。”他指出，企业最终将超越简单的人工智能代理，转向“超级代理”，这些代理不仅响应单一命令，还能追求目标并执行复杂的人工任务。
底线：企业领导者已经看到并体验了 AI 的运作。正如本周最近的证据所示，“DeepSeek 改变了我们认为自己能做什么的基准，”Comstock 说道。
“我们看到人们越来越愿意谈论人工智能将要做的事情，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样的对话了。”
PenFed Credit Union 和 Adecco 如何使用 AI 代理
PenFed Credit Union是 Salesforce 的客户之一，已经看到了 AI 代理的好处。在不到八周的时间内，该国第三大联邦信用合作社仅用一名工程师就建立了两个新的支持渠道——实时代理聊天和基于 Agentforce 构建的聊天机器人。
该公司正在使用 Mulesoft 将数据收集到一个统一的平台。Comstock 解释说，这让服务代理可以 360 度查看会员数据，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。分行代表还可以在一个窗口中处理多种类型的客户请求。
因此，PenFed 现在在首次与人工智能聊天机器人接触时就解决了 20% 的案件，在过去一年中聊天和聊天机器人活动增加了 223%。巧合的是，这家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不同的渠道，”康斯托克解释道。“他们等待的时间很短，因为他们在与服务代表交谈时不需要重复相同的信息，因为信息可以更有效地联系在一起。”
与此同时，领先的人才公司Adecco正在使用 Agentforce、MuleSoft 和Salesforce Data Cloud来集中管理 40 多个不同的系统。该公司每年处理 3 亿份申请，每天安排 100 万人入职。然而，使用传统工具，其招聘人员只能回复收到的一小部分申请，无意中忽略了相当一部分候选人。
为了解决这个问题，Agentforce 将自主、自动筛选简历，并根据技能、经验或地点等预设标准汇总候选人名单。在将该名单传递给人工招聘人员后，该模型将通知不适合的候选人并建议其他职位。目标是：最终回复 100% 的申请人，Comstock 解释道。
同样，Agentforce 还将帮助发布招聘信息，根据过去的成功率和地区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。
康斯托克指出：“关键在于‘我们能多大程度上提高员工的效率，让他们能腾出手来做工作中最重要的部分，即真正与众不同、提供价值的部分？’”
他举了其他例子，其中人工智能代理可以代表某天生病并需要寻找替代员工的工人进行联系。或者，产品代理可以回答问题并提供文档，并且当被问及超出其职权范围的问题时，可以与其他代理沟通以获得答案。
康斯托克说：“你可以攻击客户服务，你可以攻击员工成功，你可以攻击各种不同的载体。”
反馈循环将加速后期采用
康斯托克指出，随着企业采用人工智能代理，他们将经历加速的反馈循环：他们下一组部署的代理只会变得更快、更智能。
他说：“我们将开始看到最优秀的公司采用这种周期，当他们思考如何发展自己的业务时，这将成为他们实现差异化的有力因素。”
他指出，他并不认为智能体（至少就目前构建的智能体而言）会取代人类。相反，智能体是对人类工作的“极好的补充”，使人类能够更有效地扩展并完成他们一直希望完成的工作。
“这很令人兴奋，因为这是现实，”康斯托克说。“这已经超越了概念。人们正在安排代理，并能够衡量积极的回报，无论是从收入还是利润对他们的业务的影响来看。”
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/salesforce-fa-xian-93-de-it-ling-dao-zhe-kan-dao-le-ai-dai
