商业软件和采用代理人工智能的紧​​迫性

软件即服务 (SaaS) 通过订阅模式在线提供工具，改变了企业的运作方式。然而，这些功能对某些企业来说仍然有限，因此垂直 SaaS 增加了针对特定行业的功能。随后，人工智能 (AI) 和以下技术进步应运而生： 机器人过程自动化（RPA），它将使用虚拟机器人来复制人类的行为并消除机械的任务。

现在，企业软件正在进入一个代理人工智能的新时代，由自主代理提供支持，这些代理不仅可以模仿人类，还可以实时分析数据、做出决策、执行任务和自我协调工作流程。 代理人工智能 人工智能远远超越了传统的 SaaS 或 RPA。它是一种在数字领域充当劳动力的软件，可以跨技术栈集成，并产生可衡量的业务成果。这得益于单个 AI 代理从大型语言模型中提取数据，进行高水平的推理。

无需人工提示，每个代理都可以分配自己的目标。一个代理可以专注于新销售，另一个代理可以促进客户服务，第三个代理可以实时管理生产变化——可能性无穷无尽。与 ChatGPT 等生成式 AI 模型不同，智能代理不仅仅是重复和吐出内容，它们甚至会爬取数据库并自行构建工作流程来完成给定的任务。

根据Gartner的说法， 大约三分之一的软件应用程序 到 2028 年，企业中将有 2024% 的企业集成代理 AI：而 XNUMX 年，这一数字还不到 XNUMX%。 调查结果 Cloudera 在 1,484 月中旬宣布了这一消息——基于对 83 名全球 IT 领导者的调查——60% 的人认为人工智能代理对于竞争优势至关重要，大约 XNUMX% 的人担心如果他们今年不采用人工智能代理，他们就会落后。

此外，高达 96% 的受访者表示，他们计划在未来 12 个月内扩大部署，其中半数受访者表示，这可能是在整个组织范围内的大规模推广。

弥合鸿沟

Salesforce 首席执行官 马克·贝尼奥夫 (Marc Benioff) 称代理人工智能 “新的劳动模式、新的生产力模式和新的经济模式。”美国劳动力参与率 仍低于疫情前水平 数量不断增加，如今空缺职位的数量超过了待业求职者的数量。人工智能的主要目标是消除机械性任务，但与此同时，员工也需要能够创造更多生产力。因此，数字化劳动力应该被用来增强劳动力队伍，提高生产力、效率，并使组织更具竞争力。

Agentic AI 可以通过多种方式弥合人员与产品之间的鸿沟。例如，销售主管可以使用客户关系管理 (CRM) 解决方案来管理大量现有和潜在客户，并促进销售。AI 代理可以与这些客户群沟通，发现销售机会，更新记录，甚至完成小额销售。如果您的团队能够全天候、全天候地使用 AI 代理，那么节省的人工时间以及提升销售额的可能性将产生巨大的影响。

这项技术正经历一些成长的阵痛，尤其是在代理人工智能的定价方面。“按座位”定价模式可能会转变为“按执行的任务定价”。代理人工智能也可能转变为一种更基于价值的模式，即人工智能代理被“雇佣”来处理某项功能并产生有保证的结果。Salesforce 几个月前就报告了其用于构建、定制和部署自主代理的平台 Agentforce 创纪录的产品交易，但最近它 改变了定价模式 转向以消费为基础、将成本与结果直接挂钩的模式。

责任与担当

虽然代理AI还有很多问题需要解决，但可以肯定的是，选择软件供应商的方式需要改变。传统的评估主要侧重于功能集，但对于代理AI，企业必须权衡供应商的可靠性和责任历史，以及他们是否能够与公司的特定目标保持一致。

问责制应该成为决策者关注的问题，因为他们不再只是购买软件。相反，他们授权数字智能代表他们执行任务，这可能会引发法律和合规问题。也就是说，企业需要考虑自身的责任，深入挖掘风险，注重可审计性，并将监管准则放在首位。此外，组织必须确定如果人工智能代理失控，谁将真正承担责任，以及在发生这种情况时如何遏制或关闭它。

要采取的步骤

借助 Agentic AI，我们许多人都将见证业务运营方式的重大变革。以下是您可以立即采取的一些措施，以加快这一进程。

首先，重新审视你的技术栈，重点关注那些AI代理可能取代的基于规则的功能。考虑哪些软件可能存在互操作性问题，或者需要新的应用程序编程接口。务必避免孤立的决策——AI代理会影响企业的方方面面，因此需要法律、IT和运营部门的领导参与。制定员工安全、负责任地使用代理的政策也至关重要。

您必须了解AI代理的工作能力，以及它可以消除的复杂性。这意味着您还需要重新考虑软件成本模型及其能够带来的投资回报。这关乎数量和效率，因此座位、许可证和订阅成本不再是衡量标准。

Agentic AI 将极大地影响 SaaS，但不会完全取代它。我们将看到技术之间的协作，其目标是增强劳动力。尽管如此，企业仍需要从根本上改变其使用软件的方式。Agentic AI 已经到来，您越快了解它的功能并将其付诸实践，就越能巩固您未来的地位和成功。