自主式AI是AI演进的新前沿，已成为当今企业讨论的核心话题。自主式AI在Forrester的2024年趋势榜单中名列前茅，Salesforce预计到2026财年末将有10亿个自主式AI投入使用。
尽管“自主式AI”这一术语应用较为宽泛，但它通常指的是赋予智能体更多自主权，以优化任务并串联起日益复杂的行动。
UIPath的《2025自主式AI报告》对年收入超过10亿美元的美国IT高管进行了调查，发现93%的高管对自主式AI在业务中的应用表现出高度兴趣。该研究发现，更好地监督业务流程是自主式AI被认为带来的首要好处。
“在Shopify，有效利用AI现在已成为每个人的基本期望，”Shopify的CEO Tobias Lütke在一封泄露的内部备忘录中补充道。许多企业正在将AI的炒作转化为实际行动。那么，这些更自主的AI能够加速哪些具体的工作流程呢?
自主式AI的应用场景涵盖了无数业务流程。“自主式AI在销售、服务、营销、IT、HR以及所有业务团队中都极具价值，”Salesforce负责业务技术的高级副总裁Andy White表示。高管们看到了在简化销售漏斗、实时数据分析、个性化客户体验、员工入职、事件解决、欺诈检测、财务合规以及供应链优化等方面的巨大潜力。
丰富销售渠道
SAS的CIO Jay Upchurch支持利用自主式AI来增强销售、营销、IT和HR的运作。“自主式AI可以通过处理潜在客户评分、协助客户细分和优化定向推广来使销售更加有效。”他表示。
收益AI平台Gong的联合创始人兼首席产品官Eilon Reshef表示，自主式AI最好作为定义明确的任务嵌入到更大的工作流程中。例如，一个AI简报员可以告知销售渠道审查过程，或者一个AI培训师可以模拟客户互动作为入职计划的一部分，他补充道。
另一个领域是民主化数据分析和报告。云数据仓库公司Snowflake已将此铭记于心，他们开发了Sales Assistant这一内部自主式AI工具，旨在为全球销售团队提供即时、数据驱动的洞察，从而节省时间并提高目标定位能力。
“通过自然语言查询实现实时、自主的数据检索、分析和可视化，用户可以加速获取洞察的时间并减少对集中式数据团队的依赖。”首席数据和分析官Anahita Tafvizi表示。
因此，自主式AI的应用场景可以贯穿整个销售渠道——非常适合用于筛选潜在客户、触发个性化优惠等。“我真的很期待看到自主式AI如何通过使销售团队能够战略性地针对提供最高潜在回报的客户来推动销售转化，”大型网络安全咨询公司NCC Group的集团CIO Rebecca Fox补充道。她看到了利用智能体来安排客户工作和将客户需求与最熟练且成本效益最高的资源相匹配的潜力。
客户收益
客户体验也非常适合通过自主式AI来提升。“自主式AI正在彻底改变我们的工作方式和与客户互动的方式，这已不是什么秘密。”SAS的Upchurch表示。
一个领域是个性化页面上的数字互动。“自主式AI可以快速引导消费者找到适合他们需求或基于消费者评价的产品，”全球产品设计和科技公司SharkNinja的CIO Velia Carboni表示。“通过利用AI驱动的解决方案，我们旨在提供引人入胜且直观的购物体验。”Salesforce的Agentforce在SharkNinja的数字化转型中也发挥了关键作用，自主式AI正在用户浏览、产品选择、食谱发现和客户支持等方面进行评估。
对于一些用户来说，从自主式AI中获得的净收益可能会改变他们的生活。“我们正在利用自主式AI的力量来增强我们的咨询工作流程，”支持学生进入大学的非营利组织College Possible的CEO Siva Kumari表示。该组织使用自主式AI来分析学生的需求、筛选相关机构并快速准确地综合信息。通过将研究时间从35分钟缩短至不到3分钟，教练们现在可以建立更好的关系并改进他们的一对一指导。结果是速度、个性化以及希望更成功的大学录取。
简化客户支持
Salesforce的White表示，自主式AI对于自动化重复的支持查询非常有用。他指出，美国大型虚拟会计公司1-800Accountant如何使用自主式AI来转移65%的传入状态请求。“通过自动化这些任务，他们的人类同事可以专注于更复杂的客户需求。”他表示。
自主式AI也是呼叫中心的自然延伸，因为它们已经经常在语音转文本转录、实时多语言翻译和情感分析等领域部署AI，呼叫和联络中心软件提供商Mitel的CTO兼大型企业研发主管Luiz Domingos表示。
“我们正在实施AI驱动的智能体工具，如具有聊天和语音功能的自主虚拟智能体，以处理和解决客户查询，并在需要升级到现场智能体时收集信息。”他表示。自主式AI还用于实时支持、CRM集成和多语言通信，他补充道。
自动化后台任务
企业的每个角落都受到自主式AI的影响，许多公司正在实施它以改善各种后台业务运营。一个具体的例子是订单处理。“我们真的很喜欢用自主式AI来处理常规的订单处理场景，”健康服务提供商平台Transcend Company的CIO Brian Glass表示。自主式AI在那里协助验证订购受控物质和药物时的要求和合规性。“我们正在寻找可以移除常规、重复工作并让员工有更多时间去做其他事情的领域。”Glass补充道。
ServiceNow的Romack同样将自主式AI视为在各个业务领域释放人类潜力的方式。在ServiceNow，他们正在将自主式AI融入三个核心领域：回答客户或员工关于技术支持和薪资信息等的请求，减轻IT、HR和客户服务团队的工作量，以及通过加快编码和测试来提高开发人员的生产力。
在精益的非营利组织工作中，自动化至关重要，美国第六大慈善机构Good360已部署辅助自主式AI来改进他们如何将捐赠物品与非营利组织合作伙伴相匹配。“一个智能体支持日常运营，而另一个则帮助我们的灾难恢复团队快速将产品与危机响应组织相匹配，”CTO Stephane Moulec表示。“高容量、重复性的任务非常适合AI。”他补充道。
简化财务工作流程
管理高容量、数据密集型工作流程的行业，如金融服务、电信和医疗保健，有望从自主式AI中受益，AI决策和流程自动化平台Pegasystems的CIO David Vidoni表示。“这些行业依赖复杂的多步骤流程来高效服务客户，同时确保合规性。”他表示。
总体而言，Vidoni预见自主式AI将在通过提高自动化水平来现代化遗留工作流程方面发挥关键作用。“在各个行业中，任何涉及重复决策、数据验证或跨系统协调的流程都可以从自动化中受益，从而提高效率和降低成本。”他补充道。
类似地，软件提供商Akamai正在优先考虑自主式AI在那些已经高度成熟且由高质量数据和安全控制支持的流程中的应用。“任何基于规则、数据密集型或需要快速决策的工作流程都是主要目标。”该公司的高级副总裁兼CIO Kate Prouty表示，她补充说财务领域具有特定兴趣。
财务运营中充满了重复、基于规则的任务，自主式AI可以简化这些任务。
“目前，我们正专注于将自主式AI应用于合同自动化，”施乐信息技术解决方案公司(Xerox IT Solutions)的CTO米林德·沙阿(Milind Shah)说道，“这包括总结、审查，甚至标记数千份文档中的风险。我们还在探索使用智能体来处理内部IT支持工单以及财务工作流程，如发票匹配和支出分析。”
随着施乐持续转型，从传统的打印业务向服务导向型模式转变，自主式AI完美契合了这一转型之路。除了合同管理，沙阿还强调了采购和IT支持作为自主式AI能够自主发挥作用、减少干扰的领域。
提升IT与安全性
自主式AI正在改变软件工程领域，辅助代码生成、测试、重构、可观测性等方面的工作。此外，像低代码数据集成等其他技术领域也将得到提升。Gartner 2024年的魔力象限报告指出，将AI助手和AI增强的工作流程融入数据集成工具中，将减少60%的人工干预。
“NCC集团已经在网络安全响应自动化、IT流程管理和客户支持方面优先考虑AI，”NCC集团的福克斯(Fox)补充道，“有了自主式AI，我们预期这些活动的成效将更加显著。这些领域之所以被选中，是因为它们具有明显的投资回报率潜力。”
评估自主式AI的影响
高管们普遍认为，自主式AI让人类能够专注于更具影响力的活动，如战略合作伙伴关系和关系建设。
“这关乎于让我们的服务业务在扩张过程中变得更加智能、快速和主动，”施乐的沙阿说道。NCC集团的福克斯补充说，目标是减少人为瓶颈，提高准确性，并增强对快速变化的业务和客户需求的响应能力。
借助上下文数据，自主式AI能够更有效地揭示洞察、趋势或异常，帮助指导业务决策。“企业可以从被动报告转向动态、AI驱动的决策制定，从而推动更大的敏捷性和影响力。”Snowflake的塔夫齐(Tafvizi)表示。
尽管对自主式AI的热情高涨，但仍存在几个障碍。克兰风险投资伙伴公司(Crane Venture Partners)2025年的一项研究调查了代表年技术支出30亿至40亿美元的高管，发现超过一半的受访者认为数据集成和互操作性是主要障碍，凸显了AI雄心与执行之间的差距。大约45%的受访者还提到了数据治理和合规性方面的担忧。
因此，大多数高管避免为了追随趋势而增加复杂性。“我们正在采取一种有目的、深思熟虑的方法来在整个企业中实施AI，这种深思熟虑的策略也延伸到了自主式AI工作流程上，”阿卡迈(Akamai)的普劳蒂(Prouty)解释道。
目前，在技术仍在发展的同时，很容易做出过度承诺。“关于AI取代人类的炒作很多，但现实是AI系统还不具备执行复杂多步骤任务的能力，”Gong的雷谢夫(Reshef)表示。“大多数企业都在寻找一致、可重复的流程，因此他们并不寻求自主智能体来做出独立决策和即兴发挥流程。”
由于大型语言模型是非确定性的，即它们可以对同一输入提供不同的响应，因此保持一致性需要新的验证程序。“测试是我们一直在投入大量时间的事情，”Salesforce的怀特(White)说道。“为了成功测试，新的自动化和更贴近生产的环境是必要的。”
对于其他人来说，集成仍然是最大的障碍。“智能体面临的最大挑战是让它们能够在技术栈中有效地沟通和协作，”ServiceNow的罗马克(Romack)说道。“在集成方面，真正的价值在于当智能体能够相互交流、共享数据并在不同系统中执行任务时。”
许多人重申，目标不是取代人类。“在每个用例中，我们的方法都是实用且以人为本的，”Good360的穆莱克(Moulec)补充道。“我们使用AI来扩大我们的使命，而不是取代我们的人员。”
自主式AI在企业中的未来
“在企业中，智能体将从助手转变为决策者——预测问题、采取行动并持续优化运营，”阿卡迈的普劳蒂说道。“期待AI与人类之间更紧密的协作，其中AI负责执行，而人类则专注于战略。”
尽管未来看起来充满自主式AI的身影，但我们仍处于早期阶段。Salesforce的数据显示，只有11%的CIO已经完全采用了AI，尽管84%的人表示AI对企业的重要性将与互联网相当，这主要是由于技术和组织上的挑战，如从零开始构建智能体。
为了帮助缩小这一差距，科技公司已经推出了智能体功能，从Salesforce的Agentforce到微软的Magnetic-One、IBM的Bee Agent Framework以及谷歌的ADK多智能体系统框架。Salesforce最近还引入了智能体成熟度模型(Agentic Maturity Model)，为智能体实现自主行动和与人类协作提供了更清晰的路径。
始终在线，持续改进
随着企业AI之旅的展开，大多数IT领导者都在采取一种谨慎、迭代的方法，然而，长期愿景已经清晰：智能体将不仅仅支持工作流程——它们将重塑工作的完成方式。
“我设想了一个未来，其中数千个智能体在后台工作，每个都专注于一个狭窄的任务，但能够无缝交接和协作，”罗马克说道。“这将感觉像是一群数字同事，始终可用且持续改进。”
