Gartner發(fā)布企業(yè)構建智能應用的五項基本原則

Gartner 2025大中華區高管交流大會(huì )于近日盛大召開(kāi)， 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(shí)踐，推動(dòng)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(lái)，內嵌人工智能（AI）的應用將具備強大的智能代理，能夠主動(dòng)獲取所需信息、反饋關(guān)鍵數據，并自動(dòng)完成跨系統任務(wù)，甚至處理人類(lèi)難以應對的海量數據。這一轉變意味著(zhù)企業(yè)將從傳統應用時(shí)代邁向“智能應用”時(shí)代。

Gartner 研究總監金瑋表示：“GenAI已將企業(yè)軟件推到一個(gè)全新拐點(diǎn)，應用不再被動(dòng)執行指令，而是主動(dòng)為用戶(hù)工作?！逼髽I(yè)在構建智能應用時(shí)需要遵循以下五項基本原則，才能把 AI 戰略真正轉化為業(yè)務(wù)成果。

自適應體驗

在智能時(shí)代，企業(yè)應用應像得力同事，而非被動(dòng)工具——它必須清楚用戶(hù)是誰(shuí)、身在何處、正處理哪項任務(wù)，并能在手機、平板和桌面之間即時(shí)同步。對“行動(dòng)派”員工，系統要支持動(dòng)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(huì )議”，系統便可自動(dòng)比價(jià)購票、更新日歷并同步通知相關(guān)同事。

金瑋指出：“真正的個(gè)性化不止按崗位劃分，而在于洞察每個(gè)人獨特的工作節奏與偏好，讓軟件像貼身助理，總能快用戶(hù)一步?！?/p>

嵌入式智能

AI 能力應深植于業(yè)務(wù)邏輯，而非外掛附加。系統需實(shí)時(shí)感知當前操作、預判下一步需求，并在后臺調用語(yǔ)音引擎、機器學(xué)習模型與外部應用程序接口（API），主動(dòng)提出最佳行動(dòng)方案。舉例而言，銷(xiāo)售經(jīng)理只需鍵入“列出未結清訂單中預測銷(xiāo)售額與庫存差異最大的項”，智能代理便能跨客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）、企業(yè)資源計劃（ERP）和數據倉庫即時(shí)抓取數據，完成排序并生成可視化對照表，全程無(wú)需商業(yè)智能（BI）報表或結構化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL）查詢(xún)。

“嵌入式智能讓?xiě)貌辉俚却c(diǎn)擊，而是主動(dòng)尋找答案、提醒風(fēng)險、提出方案?！苯瓞|補充。

自主編排

企業(yè)的業(yè)務(wù)自動(dòng)化正從“腳本驅動(dòng)”邁向“自我編排”階段：憑借流程挖掘與大語(yǔ)言模型（LLM），智能代理能夠跨系統自動(dòng)調用資源、觸發(fā)流程，并在運行中持續優(yōu)化性能與安全。其底層由機器人流程自動(dòng)化（RPA）、API和微服務(wù)架構快速串聯(lián)任務(wù)；最上層整合智能文檔處理（IDP）、決策智能平臺和機器學(xué)習平臺為流程提供實(shí)時(shí)洞察；整個(gè)過(guò)程借助 AI 驅動(dòng)的流程與決策建模工具，將“發(fā)現痛點(diǎn)”到“投產(chǎn)上線(xiàn)”的周期大幅壓縮。

金瑋強調：“未來(lái)的流程就像自動(dòng)駕駛——既透明、可解釋?zhuān)帜芤宦纷晕覍W(xué)習、持續提速?！?/p>

互聯(lián)數據

要讓 AI 真正“看見(jiàn)”企業(yè)資源，就必須先為它鋪設一張全域數據網(wǎng)。所謂互聯(lián)數據，指的是以元數據目錄和數據網(wǎng)格為核心，將散落在數據湖、云存儲、應用數據庫、文件系統乃至多媒體庫中的結構化與非結構化片段統一映射，隨取隨用。

這就像給一間堆滿(mǎn)雜物的暗室開(kāi)燈、貼標簽：當有人問(wèn)“那本書(shū)在哪里”，系統能立刻定位并取回，而不必翻箱倒柜。在供應鏈場(chǎng)景中，這一能力價(jià)值尤為突出?；ヂ?lián)數據平臺實(shí)時(shí)追蹤元件來(lái)源，發(fā)現若某關(guān)鍵部件過(guò)度依賴(lài)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(méi)有打通的數據，AI 就像在黑暗中摸索；互聯(lián)數據點(diǎn)亮整座倉庫，讓每條信息都觸手可及?！?/p>

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(lè )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(guò)請求–響應、消息驅動(dòng)或事件觸發(fā)等方式，由API即時(shí)調用。組織可以先采購標準化核心系統——例如ERP、CRM——確保合規與主流程穩固，再用第三方或自研模塊疊加差異化能力；低代碼和開(kāi)源框架則進(jìn)一步降低創(chuàng )新門(mén)檻，加速迭代。

金瑋指出：“可組合架構不是推倒重來(lái)，而是‘能買(mǎi)先買(mǎi)、非核心不造’，把研發(fā)資源集中投入最能創(chuàng )造獨特價(jià)值的部分?！?/p>

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(méi)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)數據和可組合架構，智能代理也無(wú)法持續進(jìn)化。因此，企業(yè)在制定 AI 投資路線(xiàn)圖時(shí)，必須保持投入均衡，確?；A數據、流程、架構與體驗同步升級，才能讓智能應用真正從“試點(diǎn)示范”走向“規模價(jià)值”。