Gartner 2025大中華區(qū)高管交流大會于近日盛大召開， Gartner 發(fā)布最新研究，闡釋生成式人工智能(GenAI)如何改變行業(yè)實踐，推動企業(yè)軟件從“輔助工具”邁向“智能代理”的根本性轉變。GenAI將徹底重塑企業(yè)應用的目的、功能以及人機交互方式。

　　當前，企業(yè)仍把應用視為“工具”，但在不久的將來，內(nèi)嵌人工智能(AI)的應用將具備強大的智能代理，能夠主動獲取所需信息、反饋關鍵數(shù)據(jù)，并自動完成跨系統(tǒng)任務，甚至處理人類難以應對的海量數(shù)據(jù)。這一轉變意味著企業(yè)將從傳統(tǒng)應用時代邁向“智能應用”時代。

　　Gartner 研究總監(jiān)金瑋表示：“GenAI已將企業(yè)軟件推到一個全新拐點，應用不再被動執(zhí)行指令，而是主動為用戶工作。”企業(yè)在構建智能應用時需要遵循以下五項基本原則，才能把 AI 戰(zhàn)略真正轉化為業(yè)務成果。

　　自適應體驗

　　在智能時代，企業(yè)應用應像得力同事，而非被動工具——它必須清楚用戶是誰、身在何處、正處理哪項任務，并能在手機、平板和桌面之間即時同步。對“行動派”員工，系統(tǒng)要支持動態(tài)圖標和快速切換;對“思考派”員工，則需提供看板視圖和深度洞察。提示詞(Prompt)將成為主要交互方式，員工只需一句“預訂明早北京飛上海的航班，并屏蔽全部會議”，系統(tǒng)便可自動比價購票、更新日歷并同步通知相關同事。

　　金瑋指出：“真正的個性化不止按崗位劃分，而在于洞察每個人獨特的工作節(jié)奏與偏好，讓軟件像貼身助理，總能快用戶一步。”

　　嵌入式智能

　　AI 能力應深植于業(yè)務邏輯，而非外掛附加。系統(tǒng)需實時感知當前操作、預判下一步需求，并在后臺調(diào)用語音引擎、機器學習模型與外部應用程序接口(API)，主動提出最佳行動方案。舉例而言，銷售經(jīng)理只需鍵入“列出未結清訂單中預測銷售額與庫存差異最大的項”，智能代理便能跨客戶關系管理(CRM)、企業(yè)資源計劃(ERP)和數(shù)據(jù)倉庫即時抓取數(shù)據(jù)，完成排序并生成可視化對照表，全程無需商業(yè)智能(BI)報表或結構化查詢語言(SQL)查詢。

　　“嵌入式智能讓應用不再等待點擊，而是主動尋找答案、提醒風險、提出方案。”金瑋補充。

　　自主編排

　　企業(yè)的業(yè)務自動化正從“腳本驅(qū)動”邁向“自我編排”階段：憑借流程挖掘與大語言模型(LLM)，智能代理能夠跨系統(tǒng)自動調(diào)用資源、觸發(fā)流程，并在運行中持續(xù)優(yōu)化性能與安全。其底層由機器人流程自動化(RPA)、API和微服務架構快速串聯(lián)任務;最上層整合智能文檔處理(IDP)、決策智能平臺和機器學習平臺為流程提供實時洞察;整個過程借助 AI 驅(qū)動的流程與決策建模工具，將“發(fā)現(xiàn)痛點”到“投產(chǎn)上線”的周期大幅壓縮。

　　金瑋強調(diào)：“未來的流程就像自動駕駛——既透明、可解釋，又能一路自我學習、持續(xù)提速。”

　　互聯(lián)數(shù)據(jù)

　　要讓 AI 真正“看見”企業(yè)資源，就必須先為它鋪設一張全域數(shù)據(jù)網(wǎng)。所謂互聯(lián)數(shù)據(jù)，指的是以元數(shù)據(jù)目錄和數(shù)據(jù)網(wǎng)格為核心，將散落在數(shù)據(jù)湖、云存儲、應用數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)乃至多媒體庫中的結構化與非結構化片段統(tǒng)一映射，隨取隨用。

　　這就像給一間堆滿雜物的暗室開燈、貼標簽：當有人問“那本書在哪里”，系統(tǒng)能立刻定位并取回，而不必翻箱倒柜。在供應鏈場景中，這一能力價值尤為突出�；ヂ�(lián)數(shù)據(jù)平臺實時追蹤元件來源，發(fā)現(xiàn)若某關鍵部件過度依賴單一供應商便立即預警，并推薦備選渠道，從而避免生產(chǎn)停擺。

　　金瑋指出：“沒有打通的數(shù)據(jù)，AI 就像在黑暗中摸索;互聯(lián)數(shù)據(jù)點亮整座倉庫，讓每條信息都觸手可及。”

　　可組合架構

　　可組合架構把企業(yè)應用拆解成模塊化組件，像樂高積木一樣按需拼裝。遵循“API 優(yōu)先”，企業(yè)將應用按模塊拆解成可插拔組件，這些組件通過請求–響應、消息驅(qū)動或事件觸發(fā)等方式，由API即時調(diào)用。組織可以先采購標準化核心系統(tǒng)——例如ERP、CRM——確保合規(guī)與主流程穩(wěn)固，再用第三方或自研模塊疊加差異化能力;低代碼和開源框架則進一步降低創(chuàng)新門檻，加速迭代。

　　金瑋指出：“可組合架構不是推倒重來，而是‘能買先買、非核心不造’，把研發(fā)資源集中投入最能創(chuàng)造獨特價值的部分。”

　　這五大設計原則并非孤立拼圖，而是環(huán)環(huán)相扣、相互放大效應的整體框架：沒有嵌入式智能和自主編排，自適應體驗就難落地;缺少互聯(lián)數(shù)據(jù)和可組合架構，智能代理也無法持續(xù)進化。因此，企業(yè)在制定 AI 投資路線圖時，必須保持投入均衡，確�；�礎數(shù)據(jù)、流程、架構與體驗同步升級，才能讓智能應用真正從“試點示范”走向“規(guī)模價值”。