Salesforce推出AI能力框架助力企业数字化转型

Salesforce发布了一套名为"人工智能能力手册"的框架，倡导企业AI应用超越生成式AI工具和助手的使用范畴。

为推广这一框架，该公司首席人事官Nathalie Scardino与Salesforce客户代表举行了圆桌会议，参会方包括招聘公司Adecco及其衍生的AI专业软件咨询公司r.Potential。

该手册提出企业AI应用的四阶段发展路径：从工具使用、辅助支持、主动贡献，直至成为业务转型的"催化剂"。Salesforce以"零号客户"的身份向用户推广这一框架，这也是IT行业的常见做法。

Salesforce将其手册描述为"帮助企业准备员工队伍，使其能够自信地与AI协作，赋予员工主动权，并快速大规模推动业务影响的实用指南"。

该公司认为，"构建AI熟练员工队伍的企业将实现更大增长，并能吸引顶尖人才，成为最佳工作场所"。

同时，员工也将从中受益。根据Slack对5000名办公室员工进行的劳动力指数研究显示，每日使用AI的员工报告生产力提高64%，专注度提升58%，工作满意度增加81%。

该手册基于Salesforce作为其Agentforce平台"零号客户"的AI智能体使用经验。公司表示，85%的Salesforce员工对在日常工作中使用AI工具感到自信。一年来，Slack中的Agentforce为员工节省了超过50万小时，其参与智能体与销售团队合作处理了超过19万个潜在客户，服务智能体为客户服务团队处理了200多万个支持请求。

Salesforce将"能力"定义为首先参与，然后激活和专业化，描述为"推动成功的人类+智能体采用的人类、智能体和业务技能的熟练程度"。

Scardino表示："当我们正确掌握AI能力时，员工每天都在学习AI、使用AI和构建AI。它有能力以我们从未想象过的方式增强人类潜力。投资AI能力、以初学者心态领导并成为终身学习者，对在智能体时代取得成功至关重要。"

在圆桌会议上，Scardino表示，85%的Salesforce员工在使用AI提高生产力方面更有信心，同比增长16%。"这是我们最大的单一变化，"她说。

她补充说，Salesforce发现"拥有AI创新使用示范经理的员工参与度更高——比那些经理不在前线示范AI使用的员工高出22个百分点。因此，经理的作用比以往任何时候都更加关键。"

Salesforce客户Pearson的首席人力资源官Ali Bebo补充说："今天一切都关乎学习敏捷性——学习、适应性、沟通和批判性思维等人类技能对智能体AI时代非常重要。"

在圆桌会议上，r.Potential首席执行官Greg Shewmaker和Adecco IT与数字化转型高级副总裁Pierre Matuchet表示，成功的AI采用更多关乎策略而非技术，必须结合人类和人工智能，各司其职。

Shewmaker说："虽然员工情绪正在改善，人们正在使用这些工具，生产力正在提高，但同时也存在矛盾的不安情绪，人们担心自己的工作。但问题不在于AI，而是缺乏来自高层的清晰表达或理解，因此许多公司缺乏策略。障碍之一是帮助领导者应对这种变化，以便他们能够与组织沟通。我认为这是重要一步，技术不是策略。那些仍将此视为IT项目或软件采用的公司正在挣扎。那些从组织能力创建或重新配置角度看待此事的公司正在获得成功。"

Matuchet说："AI智能体融入工作流程非常重要。你不想去寻找工具。这就是它的全部魅力。AI采用的主要话题不是将其视为技术。真正的障碍是组织清晰度。哪些决策可以委托？人类在哪里仍必须负责？当智能体代表你行动时会是什么样子？许多组织试图将破损的流程智能体化。这不可能也永远不会奏效。在Adecco，我们试图通过首先修复和标准化流程来解决这个问题。"

当被问及如何说服董事会高管支持超越生产力和效率的AI扩展视图，转而关注员工对AI的满意度时，Shewmaker回应说："我们说过，'这就是你的全部潜力'。想象一个人类和AI完美协作的假设状态。这是你作为公司能够实现的目标。当然，这不现实……但它让他们能够构建现在可以实现的目标，并朝着理想状态努力……这有助于开放思维，理解机会和挑战。"

Q&A

Q1：什么是AI能力框架？它有什么作用？

A：AI能力框架是Salesforce推出的"人工智能能力手册"，提出企业AI应用的四阶段发展路径：从工具使用、辅助支持、主动贡献，直至成为业务转型的催化剂，旨在帮助企业构建AI熟练员工队伍。

Q2：AI能力提升对员工有什么好处？

A：根据研究显示，每日使用AI的员工生产力提高64%，专注度提升58%，工作满意度增加81%。同时，拥有AI创新使用示范经理的员工参与度比其他员工高出22个百分点。

Q3：企业在AI采用过程中面临哪些主要挑战？

A：主要挑战包括缺乏来自高层的清晰策略表达、组织清晰度不足、将AI视为纯技术项目而非组织能力重新配置，以及试图将破损流程直接智能体化而不先修复和标准化流程。