ServiceNow 2026大会解读:智能体AI如何从概念迈向应用浪潮
当硅谷科技巨头们将海量资源投入算力军备竞赛,全力追逐通用人工智能的宏伟蓝图时,整个产业都在迫切寻找能够解决当下实际痛点的过渡性技术。如今,一个名为“智能体AI”(Agentic AI)的范式,正从学术概念迅速落地为商业实践,在全球范围内掀起一场深刻的效率变革。

这一概念由知名计算机科学家吴恩达在2024年提出,现已演进为连接传统AI与未来AGI的关键纽带。其核心特征极为鲜明:具备自主学习与决策能力,能在最小化人工干预下独立执行任务,目标直指企业中那些高度重复、流程繁琐的行政与事务性工作。这已不再是纸上谈兵。
在拉斯维加斯举行的ServiceNow Knowledge 2026大会上,这一趋势得到了有力印证。公司CEO Bill McDermott连续第二年高度评价其平台AI智能体的发展,总裁Amit Zavery则在次日的主题演讲中进一步强化了这一信号。“过去一年的技术进步超越了所有人的想象,”Zavery强调,“智能体AI已经从一种前沿理念,发展为一场席卷各行业的实践运动。创新步伐空前加速,随着AI智能体开始每日与员工协同作业,整个企业安全与运营范式也已发生根本性重塑。”
从工作流视角重新审视AI的商业价值
对ServiceNow客户关系管理与行业工作流副总裁Terence Chesire来说,本次大会的发布具有里程碑意义。这位亲身参与该产品十一年前首发的元老向媒体表示,今年的发布“毫无疑问”是公司历史上最具影响力的一次。
“当初我们切入CRM市场时,对‘工作流’有着颠覆性的理解,”Chesire回顾道,“其核心是帮助企业彻底厘清销售内容、销售流程、成交周期以及客户所能获得的服务与支持体系。而今年的系列重磅发布,标志着我们以极其系统化的方式,实现了AI能力的跨越式整合。这从来不是‘工作流与AI二选一’的问题,而是‘工作流与AI深度融合’的必然答案。”
他进一步阐述了融合创造的价值:“AI的直观魅力在于极大地简化了人机交互,这我们都有体会。但在商业实战中,终极评判标准永远是能否完成具体的业务目标。对CRM而言,关键问题在于:AI能帮助客户更顺畅地购买产品吗?当客户寻求支持时,AI能确保他们获得精准有效的解决方案吗?”
聚焦客户行为:最真实的成功指南针
如何甄别真正创造价值的AI创新与短暂的技术噱头?作为深耕CRM领域的专家,Chesire的方法论直接而有效:紧密追踪客户的真实使用行为。
“自始至终,我们最核心的指南针就是观察客户的实际操作,”他指出,“十一年前,当我们回溯工作流产品的起源时,发现客户正在我们的平台上进行大量的个性化开发。这引发了我们的深度思考。”客户当时的普遍反馈是,他们使用的传统系统只能处理业务流程中的孤立环节,最终仍需人工费力地将所有碎片拼凑起来,才能达成最终目标。
这一关键洞察最终孕育了ServiceNow的核心价值主张:提供端到端的无缝数字化体验,让不同的应用模块能够智能协同,共同完成复杂任务。“即便在AI浪潮下,我们追求的依然是可量化、可感知的商业回报,”Chesire补充道,并举例说明他致力于解决的痛点,“许多客户高管曾抱怨:‘我的销售团队耗费大量时间阅读邮件、追踪日志,根本没有足够精力去深度维系客户关系。’”
改变已然发生。“我刚刚与一位日本客户交流,他反馈说,现在从AI自动生成的通话摘要和智能辅助上下文中获得的业务洞察,比以往任何时候都更加深入。因为机器能够近乎无遗漏地精准提炼客户核心诉求。”Chesire分享道,“更令人鼓舞的是,团队员工的满意度显著提升,因为他们获得了额外超过60%的时间用于高价值的客户互动,而非被困于不得不处理的行政琐事中。”
人才结构转型与AI生产力悖论
然而,当科技领袖们积极倡导拥抱AI同事时,另一种叙事同样引人关注:关于企业为提升投资回报率而快速调整员工队伍的故事屡见不鲜。这场耀眼的智能体革命所带来的部分深远影响,仍在逐渐显现。
ServiceNow首席执行官McDermott在大会首日的对话中承认了变革伴随的焦虑,但也认为这一进程不可逆转。“存在焦虑是可以理解的,”他表示,“许多人尚未完全理解AI的复杂内涵。他们的观点往往是非此即彼的:要么认为AI好,因为它能降低成本;要么认为AI坏,因为它可能导致裁员。但现实远比这复杂。”
为此,ServiceNow推出了名为“RiseUp”的全球计划,承诺为三百万人提供免费技能培训,以助力他们适应AI驱动的新经济。McDermott引用了一个宏观视角:“以德国、英国、日本和美国等主要经济体为例,到2030年,科技行业预计将面临高达5000万的人才缺口。全球生育率在下降,企业员工总数的增长也已趋于平缓。当可用的人力资源总量相对固定时,什么才是驱动生产力持续增长的核心引擎?”他随后引用了亨利·福特的名言:“如果你总是重复过去的行为,那么你只会得到过去的结果。”
与英伟达的战略合作:赋能“系统背后的系统”
当被问及本次大会宣布的最重要合作伙伴时,Chesire的答案将话题引向了全球首家市值突破5万亿美元的科技巨头——英伟达(Nvidia)。
“英伟达无疑是一家令人振奋的顶级合作伙伴,”Chesire评价道,“他们提供的是世界领先的芯片。但许多人可能不了解,芯片需要被集成到服务器主板,主板需要组装进机柜,而这背后涉及极其复杂的通信布线、电力供应和散热解决方案。这是一个庞大且精密的系统工程。”
“AI智能体在此带来的确定性及其核心价值,正是支撑这类复杂系统高效部署与运维的关键。过去,部署一套这样的高性能计算系统可能需要五天以上,而现在通过智能体自动化,时间可以缩短到几分钟。”他解释道,“这正是ServiceNow如何赋能一线销售人员乃至最终客户,让他们能够以前所未有的速度获取所需的关键基础设施。”
这个典型案例清晰地表明,科技高管的关注焦点往往不在于AI是否取代某个具体岗位,而在于如何优化经济价值链顶层、那些高价值、高复杂度的业务流程——在那里,生产或服务环节的每一个微小效率提升,都能为客户节省可观的成本。
“英伟达真正的独特优势,在于其与硬件深度集成的系统软件,”Chesire指出,“和所有复杂软件一样,它有时也会出现难以定位的故障或性能瓶颈。我们的AI智能体所做的,就是实时分析与理解海量的系统遥测数据——当时的工作负载特征是什么?运行环境有何特殊条件?——然后将这些深度分析结果汇总,直接呈现给资深的AI基础设施工程师。这些高级工程师不希望将时间耗费在手动筛查日志上,我们直接告诉他们:‘在某个特定时间点,系统出现了这样的异常模式。’”
“此外,AI智能体还在执行一项我们一直倡导但人类专家往往无暇持续进行的工作:自动编写知识库文章。”他补充道,“系统会自动生成包含具体设备型号、问题深度分析以及已验证修复方案的技术文档,这不仅极大地帮助了下一位可能遇到同类问题的团队成员,也让后续的AI智能体能够基于更丰富的知识库,表现出更卓越的排障能力。”
核心问答
Q1:什么是智能体AI?它和传统人工智能有什么区别?
智能体AI被视为连接传统规则化AI与下一代自主智能系统的关键桥梁。其核心区别在于具备更高的自主性与任务导向性:能够通过自主学习适应环境,在无需人类持续监控与指令的情况下独立运行,并专注于自动化处理人类工作中重复性高、规则性强的流程性任务。
Q2:ServiceNow的AI智能体具体能为企业解决哪些实际问题?
根据众多企业客户反馈,其核心价值在于解放核心人力、提升运营效率。例如,能使业务团队成员将高达60%的时间从处理邮件、整理日志等低价值事务中释放出来,转而投入到更具战略意义的客户关系深化与业务拓展中。同时,它能自动分析复杂系统数据、智能编写知识文档,大幅提升问题诊断与解决的速度与准确性。
Q3:企业如何应对AI应用可能带来的组织与人才挑战?ServiceNow有何建议?
ServiceNow通过发起“RiseUp”等全球性技能重塑计划,致力于帮助员工适应AI经济下的新角色。公司认为,在现阶段,AI更是弥补未来巨大专业技术人才缺口、赋能现有员工创造更高价值的工具,而非简单的岗位削减。公司援引行业数据指出,到2030年,全球主要科技市场将面临数千万量级的人才短缺,提升全员AI素养与协同能力是应对挑战的关键。
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
Midjourney种子参数使用指南与技巧详解
你是否曾在Midjourney中生成了一张完美图像,想要调整背景色彩或优化细节,但重新生成后却发现画面构图、光影完全改变,仿佛之前的成果只是偶然?这通常源于一个容易被忽视却至关重要的因素——初始随机状态,即种子参数(--seed)。它如同图像生成的“坐标原点”,决定了AI绘制的起始噪声图案。只要锁定
Midjourney版本参数详解与使用指南
在Midjourney中尝试不同的--v版本参数时,你会发现一个关键现象:同一组提示词,在不同版本下生成的图像效果可能截然不同。这并非简单的随机性差异,而是因为每个版本背后的AI模型,在架构设计、训练数据以及对提示词的理解逻辑上都进行了重大升级。因此,选择合适的版本,是创作出高质量AI绘画作品的首要
Midjourney风格强度参数详解与使用技巧
如果你总觉得Midjourney生成的图少了点“味道”——要么光影太平,要么质感不对,要么就是和想象中的艺术感差了口气——那问题很可能出在一个关键参数上:--stylize,也就是大家常说的S值。 这个参数,本质上是在调节AI的“创作自由度”。它决定了Midjourney是应该老老实实按你的提示词“
Midjourney质量参数设置指南与优化技巧
在Midjourney中调整--q参数,会显著影响生成图像的精细度、边缘清晰度以及光影过渡的自然程度。这个参数直接调控着AI渲染过程中的采样密度与计算深度。本文将深入解析--q参数的工作原理,并指导你如何根据需求选择最佳数值,以优化你的AI绘画作品质量。 一、细节还原能力:采样迭代次数决定纹理层次
Midjourney赛博朋克写实动漫风格生成指南
在Midjourney中输入提示词后,如果生成的图像风格与预期不符——例如想要赛博朋克却得到写实街景,或是指定动漫风格却出现油画质感——这通常意味着你的风格指令未被AI准确识别。掌握风格控制,本质上是一场与AI模型理解力的精准对话。本文将详细解析如何分别驾驭赛博朋克、写实和动漫这三种截然不同的视觉风
- 日榜
- 周榜
- 月榜
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
相关攻略
2015-03-10 11:25
2015-03-10 11:05
2021-08-04 13:30
2015-03-10 11:22
2015-03-10 12:39
2022-05-16 18:57
2025-05-23 13:43
2025-05-23 14:01
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

