纳德拉 vs. 贝尼奥夫：AI 代理未来背后的真实故事

快速阅读: 据《硅角度》最新报道，当前企业软件领域正经历重大转变，微软和Salesforce的领导者对此持有不同观点。微软CEO纳德拉认为AI代理将取代传统SaaS应用，而Salesforce CEO贝尼奥夫则认为AI应作为增强层，依赖现有平台。未来企业软件将融合AI代理与传统应用，实现更灵活、适应性强的流程。

正在进行的企业软件领域的地震级转变，这场转变使行业中两位最具影响力的人物——微软公司首席执行官萨蒂亚·纳德拉和Salesforce公司首席执行官马克·贝尼奥夫——处于对立面。他们的言论交锋凸显了企业应用领域更广泛的转型。纳德拉认为人工智能驱动的代理将会取代传统软件即服务（SaaS）应用程序，从根本上重新定义企业软件领域。另一方面，贝尼奥夫认为人工智能将作为增强层，并依靠现有平台提供未来的数字劳动力。这两位巨头在公共领域的公开交锋反映了更深层次的现实情况：企业软件正经历着根本性的转变。传统的线性价值链正在被人工智能驱动的协调模型所取代，在这种模型中，数据不仅是资产，更是智能和适应性业务流程的核心基础。尽管微软和Salesforce提出了竞争性的愿景，但未来不大可能仅由单一模式主导。相反，我们看到的是一个演变的过程，在这个过程中，人工智能代理的作用将变得越来越显著，但企业应用程序仍需保留关键结构以进行治理、合规性和流程标准化。

在这次《Breaking Analysis》中，我们将基于之前的研究，尝试透过噪音，描绘出企业软件和代理人工智能的未来图景。我们将通过对比两家行业巨头所采取的方法来实现这一点，这两家公司正在公共领域互相攻击。CEO之间的言论交锋展示了通向代理人工智能的两条不同路径。最近，贝尼奥夫和纳德拉在关于软件未来的公共声明中展开了一场有时并不那么微妙的言论交锋。贝尼奥夫直接反击，嘲讽微软的人工智能辅助Copilot为现代版的“Clippy”。纳德拉回应说，传统SaaS应用程序——例如Salesforce提供的那些——最终将被智能代理取代，这些代理能够直接从数据中生成结果，而不是依赖现有的SaaS平台。纳德拉贬低了SaaS，但有些自相矛盾。这种来回交锋突显了关于人工智能如何重塑企业软件的不同哲学观点。贝尼奥夫的评论暗示了对微软方法的怀疑，而纳德拉的愿景则指向了一个世界，其中人工智能代理直接与数据库（创建、读取、更新、删除）交互，而不是传统的应用程序接口，从而使SaaS应用程序的价值降低。但在上述片段的后期，他建议代理需要通过API访问后端SaaS应用程序逻辑。

构建单一、全面的企业模型的概念已存在数十年，但现在不同的是人工智能能够扮演的角色。代理可以从数据中学习，然后在人类监督下将新获得的知识转化为代码，从而扩展这个数字孪生系统。我们认为，这种迭代方法使企业能够发展出一个既非完全自上而下也非完全自下而上的动态模型，而是平衡了集中式指标和新兴洞见的模型。我们的前提是，企业必须统一其数据并打破应用孤岛，以匹配数字化原生企业的敏捷性。这意味着采用由人类监督指导的代理驱动用户界面，逐步积累业务知识。我们认为这一趋势反映了本德夫与纳德拉之间的辩论：纳德拉强调未来人工智能将重新定义用户界面和业务逻辑，而本德夫则强调协调底层流程的重要性——但两种观点都包含一定的事实。

构建单一、全面的企业模型的概念已存在数十年，但现在不同的是人工智能能够扮演的角色。代理可以从数据中学习，然后在人类监督下将新获得的知识转化为代码，从而扩展这个数字孪生系统。我们认为，这种迭代方法使企业能够发展出一个既非完全自上而下也非完全自下而上的动态模型，而是平衡了集中式指标和新兴洞见的模型。最终，组织需要一个统一的视角来解决四个关键问题：发生了什么？为什么会发生？接下来可能会发生什么？我们应该如何应对？许多公司可以通过现有的数据仓库或数据湖技术解决前两个问题。然而，为了预测未来情景并确定最佳行动方案，我们认为他们需要一个由人工智能代理和人类监督支持的集成企业模型。我们认为，这种和谐结合的代理、数据和监督将塑造下一代企业软件。

人工智能自动化正变得越来越碎片化。以下是一张来自Insight Partners的自动化地图。如您所见，这张图是碎片化的。我们认为，尽管组织正在急于采用人工智能代理，但大多数只是在现有的应用孤岛内部署它们——我们将其视为第一阶段。这些孤立的代理可能提供增量效益，但并不能解决真正整合和简化业务运营的更广泛机会。人工智能自动化正变得越来越碎片化。我们认为，代理本质上是现代企业的机器工具。要实现其全部潜力，公司必须建立相当于一条生产线的东西。这意味着进行那种每种颠覆性技术不可避免会要求的过程重组，为真正的变革性变化铺平道路。

企业技术领域正准备看到一种新的副驾（co-pilots）的激增，这让人想起过去两年采用生成式人工智能的热潮。据指示，组织可能通过部署个别或特定领域的代理来发现价值点。然而，只有当这些代理在一个更广泛的框架内被协调时，才会出现类似于福特汽车公司的生产线的重大突破。确保它们的活动与公司目标对齐，并利用分析来跟踪进度，可以使它们协同工作而不是孤立地运行。我们认为，在专注于代理驱动的举措的同时，企业将越来越多地优先考虑协调其数据和底层过程定义。这一转变对于解锁基础价值至关重要，因为集成的数据和应用程序资产允许进行更战略性的见解和决策。这些代理将像现代企业的“机器工具”一样运作。然而，要充分利用它们，公司必须创建相当于一条生产线的东西——重新设计流程，而不仅仅是“铺设旧路”。

在我们看来，真正的转型要求重新评估现有的工作流程，以便每项颠覆性技术都能推动有意义的、持久的变化。剖析微软的代理式人工智能方法。现在让我们深入探讨微软的方法。我们所做的研究表明，尽管微软在代理式用户界面和生产力工具方面取得了显著进展，但它尚未实现端到端集成，以实现真正的业务流程协调。我们认为，这本身不足以协调多个应用中的流程。我们认为，至少目前，微软缺乏统一的业务流程模型，这限制了它将所有内容联系在一起的能力——API是有用的，但它们只是解决方案的一部分。

现在让我们深入探讨微软的方法。我们所做的研究表明，尽管微软在代理式用户界面和生产力工具方面取得了显著进展，但它尚未实现端到端集成，以实现真正的业务流程协调。此外，我们的研究显示，微软早期在基于代理的用户界面和工具的工作受到了图形处理单元短缺的限制——部分原因是ChatGPT使用的迅速增加。这种限制迫使该公司在Bing、Office和Azure之间做出优先选择。我们的信息表明，微软首先选择了Bing，以促使谷歌将生成式人工智能集成到搜索中，从而影响搜索盈利能力。然后它转向Office，尽管优先考虑它的理由仍然不那么明确。我们观察到的是，微软现有的框架Microsoft Graph主要面向生产力和协作，而不是业务流程。因此，365 Copilot计划成熟的时间更长，因为它的一些核心用例仍然未得到充分开发。

我们认为，微软还通过限制开箱即用的功能主要在其自己的应用程序中增加了复杂性。第三方集成需要大量的定制，竞争对手如Glean Technologies Inc.通过从一开始就推出多供应商能力更有效地解决了这个问题。我们认为，缺乏“统一的业务流程模型”是显而易见的。微软依赖于超过一千个连接器来与外部应用程序接口，每个连接器都在使用不同的“语言”。这种拼凑使得代理难以感知企业的统一状态。虽然Power Platform及其连接器可以在API层面实现集成，但它们并没有将底层流程或数据语义整合成一个连贯的整体。

我们认为，微软强调Office的决定可能反映了该公司的历史和市场重点，这也是展示向广大用户群提供的AI驱动功能的一种方式。然而，我们看到未来的方向是一个类似Copilot的界面将成为企业运行数千个代理的必要条件——提供一致的用户体验，并捕捉典型企业应用程序忽略的人机交互。随着时间的推移，我们预计微软Graph的生产力和协作数据将越来越有价值，用于协调整个组织的人和代理。然而，在我们看来，首先关注后端业务流程可能会提供一个更直接的途径，以大规模改造企业软件。

我们认为，微软强调Office的决定可能反映了该公司的历史和市场重点，这也是展示向广大用户群提供的AI驱动功能的一种方式。然而，我们看到未来的方向是一个类似Copilot的界面将成为企业运行数千个代理的必要条件——提供一致的用户体验，并捕捉典型企业应用程序忽略的人机交互。

在这种情况下，治理和自上而下的指导对于保持一致性仍然至关重要。目前隐藏在仪表板中的指标和关系也需要整合到统一的数据平台中，以便代理能够学习驱动业务的因素、预测结果并做出相应的调整。我们相信，这个包含代理、数据、分析和人类输入的综合管理系统代表了企业软件的未来。尽管供应商常常夸耀各自的组件，但互操作性挑战仍然存在。对于许多主流企业而言，一个提供端到端平台的单一供应商解决方案可能会简化向新模式过渡的道路。目前，Salesforce似乎在这条道路上处于领先地位，尽管关于最佳组件与集成方法的争论仍在继续。最终，我们的研究表明，真正具有变革性的环境将取决于数据的协调一致、过程的协调以及人与人工智能代理之间的动态互动。

从Web 2.0到企业3.0：五到十年的过渡。企业应用程序正处于深刻转型的边缘，从僵化的线性价值链转变为端到端平台，协调整个活动网络。我们认为，数字孪生技术，由知识图谱支持，将使业务流程摆脱静态应用程序代码的束缚，变为灵活且可互换的构建模块。我们认为，这一基础转变为企业彻底重新思考其运营方式奠定了基础。我们相信，这种转变可能在未来五到十年内展开。对于那些对其影响持怀疑态度的人，我们建议看看亚马逊。最初只是一个在线书店，亚马逊建立了一个全面的电子商务和履约平台，将业务流程——而不仅仅是数据——视为有价值的可重用资产。随着时间的推移，这种方法使亚马逊能够扩展到广告、媒体、杂货、医疗保健、卫星运营等领域。

采用类似平台战略的技术中心竞争对手正准备挑战那些未重新设计和协调其运营的传统公司。我们相信，这种转变可能在未来五到十年内展开。对于那些对其影响持怀疑态度的人，我们建议看看亚马逊。最初只是一个在线书店，亚马逊建立了一个全面的电子商务和履约平台，将业务流程——而不仅仅是数据——视为有价值的可重用资产。Salesforce和微软体现了这一市场中新兴的分界线。虽然Salesforce在开发以客户为中心的流程方面似乎占优势，但微软在低代码工具和广泛的企业覆盖面方面的优势确保其仍然是一个强大的参与者。两者都可以通过过程挖掘解决方案如Celonis、UiPath或来自RelationalAI Inc.等公司的更多可配置、以数据为中心的方法来增强其平台。

我们的研究和分析表明，这些能力将使供应商能够统一业务逻辑和分析，使流程像数据本身一样具有适应性。我们认为，这只是行业巨头之间长期“拳击赛”的开始轮。双重颠覆模型——其中主要科技公司不仅改变信息技术，还扰乱多个其他领域——展示了以数据为主导的战略超越传统行业界限的优势。我们认为，未能采取这种平台思维的组织可能会被那些采用这些新的、灵活的企业软件方法的竞争者超越。

新的企业运营模式。企业格局正在经历深刻的转变——从线性价值链到整体平台——从根本上改变了组织结构和演变方式。这一新模型摒弃了僵化编码的流程，即使是基于微服务的流程，转而支持动态编排。我们的分析表明，通常由知识图谱支持的企业数字表示将是实现这些更灵活、适应性强的流程的关键。Celonis SE、UiPath Inc.、RelationalAI、Neo4j Inc.等公司，以及Oracle Corp.、ServiceNow Inc.、Workday Inc.等应用提供商，将提供编排功能，将业务流程转化为可重用、可组合的资产。这些技术不是将操作锁定在僵化的代码中，而是使它们变得可塑和可互换。这种灵活性最终将推动生产力在各行各业的下一波增长。

展望未来，我们预计颠覆的“爆炸半径”将远大于伴随消费者科技巨头崛起的影响。关键问题是主流公司能否足够快地适应这些基于平台的模型，或者科技中心的组织是否会利用其敏捷性和数据驱动的编排来边缘化传统企业。随着数字编排越来越多地允许轻资产玩家协调人员和资源而不必拥有它们，大规模行业重组的可能性很高。我们认为，下一代企业技术将在前所未有的规模上重塑价值创造。

(以上内容均由Ai生成)