Gartner 2025大中華區高管交流大會于近日盛大召開， Gartner 發布最新研究，闡釋生成式人工智能（GenAI）如何改變行業實踐，推動企業軟件從“輔助工具”邁向“智能代理”的根本性轉變。GenAI將徹底重塑企業應用的目的、功能以及人機交互方式。
當前，企業仍把應用視為“工具”，但在不久的將來，內嵌人工智能（AI）的應用將具備強大的智能代理，能夠主動獲取所需信息、反饋關鍵數據，并自動完成跨系統任務，甚至處理人類難以應對的海量數據。這一轉變意味著企業將從傳統應用時代邁向“智能應用”時代。
Gartner 研究總監金瑋表示：“GenAI已將企業軟件推到一個全新拐點，應用不再被動執行指令，而是主動為用戶工作。”企業在構建智能應用時需要遵循以下五項基本原則，才能把 AI 戰略真正轉化為業務成果。
自適應體驗
在智能時代，企業應用應像得力同事，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，系統要支持動態圖標和快速切換；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 能力應深植于業務邏輯，而非外掛附加。系統需實時感知當前操作、預判下一步需求，并在后臺調用語音引擎、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）、企業資源計劃（ERP）和數據倉庫即時抓取數據，完成排序并生成可視化對照表，全程無需商業智能（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
企業的業務自動化正從“腳本驅動”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自動調用資源、觸發流程，并在運行中持續優化性能與安全。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 驅動的流程與決策建模工具，將“發現痛點”到“投產上線”的周期大幅壓縮。
金瑋強調：“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、持續提速。”
互聯數據
要讓 AI 真正“看見”企業資源，就必須先為它鋪設一張全域數據網。所謂互聯數據，指的是以元數據目錄和數據網格為核心，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。
這就像給一間堆滿雜物的暗室開燈、貼標簽：當有人問“那本書在哪里”，系統能立刻定位并取回，而不必翻箱倒柜。在供應鏈場景中，這一能力價值尤為突出。互聯數據平臺實時追蹤元件來源，發現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，從而避免生產停擺。
金瑋指出：“沒有打通的數據，AI 就像在黑暗中摸索；互聯數據點亮整座倉庫，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 優先”，企業將應用按模塊拆解成可插拔組件，這些組件通過請求–響應、消息驅動或事件觸發等方式，由API即時調用。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；低代碼和開源框架則進一步降低創新門檻，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’，把研發資源集中投入最能創造獨特價值的部分。”
這五大設計原則并非孤立拼圖，而是環環相扣、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；缺少互聯數據和可組合架構，智能代理也無法持續進化。因此，企業在制定 AI 投資路線圖時，必須保持投入均衡，確保基礎數據、流程、架構與體驗同步升級，才能讓智能應用真正從“試點示范”走向“規模價值”。
