ZDNET核心要点70%使用AI智能体的服务组织在部署后的60天内就取得了积极成果。过去12个月服务组织对智能AI的采用率从39%增长到了66%。一种新的基于结果的定价模式将加速企业对智能AI的采用。根据Salesforce对代表五大洲13个国家的3075名服务专业人员的调查客户服务中AI智能体的采用率从2025年的39%增长到了2026年的66%。为维持客户信任服务组织持续确保人员参与到客户服务环节中。实际上77%配备AI智能体的公司允许客户在任何时候与人工客服取得联系。客户服务中AI智能体的采用情况85%的服务组织使用AI。当前使用情况为生成式AI占78%预测式AI占71%智能AI占66%。预计到2026年底智能AI的使用率将达到88%。面向客户的AI智能体采用率为89%这意味着智能体在整个服务生命周期和所有渠道中都有应用包括网站、语音、应用程序、文本和社交网络。AI智能体的主要应用场景包括主动外联、个性化产品推荐、解决案例、案例路由和通话后工作。采用推动人类客服新技能发展服务组织正在培养更多技能以支持数字劳动力即AI智能体。由于采用AI而预计会扩大的岗位包括数据管理66%、专家62%、AI架构师61%、提示专家50%和AI通才48%。扩展AI智能体的能力需要自主设计工程师和关系设计工程师以确保人类与AI之间的正确交接。大多数公司正在为员工投资AI培训。只有3%的服务代表表示未参与技能提升计划。AI培训课程包括研讨会和会议53%、内部培训项目53%和在线课程49%。服务专业人员在工作场所采用AI智能体时技能优先级包括AI监督和判断、复杂问题解决以及适应能力和学习敏捷性其中包括战略思维。AI智能体凸显提高生产力的需求近九成受访者表示他们将AI用于面向内部员工的职能包括团队的优化管理。半数服务领导者使用AI智能体分析趋势并调整工作流程。服务领导者使用AI跟踪员工绩效50%、预测需求47%并建议调整人员排班40%。将AI用于后台绩效管理的结果非常可观。绝大多数服务领导者92%指出AI提高了他们进行大规模指导的能力。现在以精准度和预期结果衡量影响83%配备AI智能体的服务组织在五个或更多渠道进行了部署。AI智能体不再是公司的单一接触点。主要渠道包括电子邮件、在线聊天、消息应用程序、短信和电话。AI智能体的部署情况为在线聊天占74%电子邮件、消息应用程序、电话和文本/短信占72%客户门户和协作工具占69%。AI智能体面临的主要挑战是在客户选择的任何渠道上与人类进行交接。AI智能体必须对每次互动有上下文理解才能正确地向人类同事传达信息。这项关于AI智能体采用情况的全球调查让一些人惊讶的是投资回报率比企业最初预测的来得更快。在40%的情况下使用AI解决案例时工作完全是自主完成的。这一结果有可能使案例解决时间平均减少20%。服务组织根据业务成果的切实衡量指标来评估AI采用情况包括案例解决时间等指标。70%配备AI智能体的服务组织在部署后的60天内观察到了可衡量的价值而25%的服务组织在30天内就从AI智能体中看到了价值。现在的重点更多地放在业务成果上。近两年来企业采用AI智能体的经验表明为了加速采用技术必须满足业务需求。解决时间、更精简的工作流程、预测结果的能力以及最终的客户和员工满意度是企业成功和更广泛部署AI智能体的关键。使用AI智能体后改善最明显的绩效指标包括客户满意度、服务代表生产力、平均处理时间和客户保留率。首次响应时间也得到了改善。在Salesforce用于客户服务的智能AI对话已接近450万次是同一时期人工处理案例数量的两倍解决成功率高达70%。在与AI智能体进行了100万次客户对话后Salesforce分享了一些有价值且令人惊讶的经验教训包括智能体需要有动态思维和关怀之心。现在Salesforce通过AI智能体将工作量增加了四倍还有更多经验教训值得分享包括注重部署的便捷性以及更好地调整目标以实现结果最大化而非象征性使用最大化。Salesforce基于业务成果对AI智能体进行基准评估为此推出了一款帮助智能体这是一款预打包的服务智能体旨在为企业更快地创造价值。该帮助智能体只需几分钟就能连接到公司的知识库、工作流程、授权操作和服务渠道。但创新不仅仅在于生产部署的便捷性更在于客户如何真正衡量其对智能AI投资的回报。帮助智能体的定价模式是按解决结果付费。这种基于结果的解决定价模式意味着只有当AI智能体在无需人工干预的情况下自主解决问题时公司才需付费。只有通过数百万次的客户互动和数万名使用帮助智能体的客户才能有信心基于实际结果进行创新和定价。