Gartner发布企业构建智能应用的五项基本原则

Gartner 2025大中华区高管交流大会于近日盛大召开， Gartner 发布最新研究，阐释生成式人工智能（GenAI）如何改变行业实践，推动企业软件从“辅助工具”迈向“智能代理”的根本性转变。GenAI将彻底重塑企业应用的目的、功能以及人机交互方式。

当前，企业仍把应用视为“工具”，但在不久的将来，内嵌人工智能（AI）的应用将具备强大的智能代理，能够主动获取所需信息、反馈关键数据，并自动完成跨系统任务，甚至处理人类难以应对的海量数据。这一转变意味着企业将从传统应用时代迈向“智能应用”时代。

Gartner 研究总监金玮表示：“GenAI已将企业软件推到一个全新拐点，应用不再被动执行指令，而是主动为用户工作。”企业在构建智能应用时需要遵循以下五项基本原则，才能把 AI 战略真正转化为业务成果。

自适应体验

在智能时代，企业应用应像得力同事，而非被动工具——它必须清楚用户是谁、身在何处、正处理哪项任务，并能在手机、平板和桌面之间即时同步。对“行动派”员工，系统要支持动态图标和快速切换；对“思考派”员工，则需提供看板视图和深度洞察。提示词（Prompt）将成为主要交互方式，员工只需一句“预订明早北京飞上海的航班，并屏蔽全部会议”，系统便可自动比价购票、更新日历并同步通知相关同事。

金玮指出：“真正的个性化不止按岗位划分，而在于洞察每个人独特的工作节奏与偏好，让软件像贴身助理，总能快用户一步。”

嵌入式智能

AI 能力应深植于业务逻辑，而非外挂附加。系统需实时感知当前操作、预判下一步需求，并在后台调用语音引擎、机器学习模型与外部应用程序接口（API），主动提出最佳行动方案。举例而言，销售经理只需键入“列出未结清订单中预测销售额与库存差异最大的项”，智能代理便能跨客户关系管理（CRM）、企业资源计划（ERP）和数据仓库即时抓取数据，完成排序并生成可视化对照表，全程无需商业智能（BI）报表或结构化查询语言（SQL）查询。

“嵌入式智能让应用不再等待点击，而是主动寻找答案、提醒风险、提出方案。”金玮补充。

自主编排

企业的业务自动化正从“脚本驱动”迈向“自我编排”阶段：凭借流程挖掘与大语言模型（LLM），智能代理能够跨系统自动调用资源、触发流程，并在运行中持续优化性能与安全。其底层由机器人流程自动化（RPA）、API和微服务架构快速串联任务；最上层整合智能文档处理（IDP）、决策智能平台和机器学习平台为流程提供实时洞察；整个过程借助 AI 驱动的流程与决策建模工具，将“发现痛点”到“投产上线”的周期大幅压缩。

金玮强调：“未来的流程就像自动驾驶——既透明、可解释，又能一路自我学习、持续提速。”

互联数据

要让 AI 真正“看见”企业资源，就必须先为它铺设一张全域数据网。所谓互联数据，指的是以元数据目录和数据网格为核心，将散落在数据湖、云存储、应用数据库、文件系统乃至多媒体库中的结构化与非结构化片段统一映射，随取随用。

这就像给一间堆满杂物的暗室开灯、贴标签：当有人问“那本书在哪里”，系统能立刻定位并取回，而不必翻箱倒柜。在供应链场景中，这一能力价值尤为突出。互联数据平台实时追踪元件来源，发现若某关键部件过度依赖单一供应商便立即预警，并推荐备选渠道，从而避免生产停摆。

金玮指出：“没有打通的数据，AI 就像在黑暗中摸索；互联数据点亮整座仓库，让每条信息都触手可及。”

可组合架构

可组合架构把企业应用拆解成模块化组件，像乐高积木一样按需拼装。遵循“API 优先”，企业将应用按模块拆解成可插拔组件，这些组件通过请求–响应、消息驱动或事件触发等方式，由API即时调用。组织可以先采购标准化核心系统——例如ERP、CRM——确保合规与主流程稳固，再用第三方或自研模块叠加差异化能力；低代码和开源框架则进一步降低创新门槛，加速迭代。

金玮指出：“可组合架构不是推倒重来，而是‘能买先买、非核心不造’，把研发资源集中投入最能创造独特价值的部分。”

这五大设计原则并非孤立拼图，而是环环相扣、相互放大效应的整体框架：没有嵌入式智能和自主编排，自适应体验就难落地；缺少互联数据和可组合架构，智能代理也无法持续进化。因此，企业在制定 AI 投资路线图时，必须保持投入均衡，确保基础数据、流程、架构与体验同步升级，才能让智能应用真正从“试点示范”走向“规模价值”。