导读：当传统的 CRM 还在被当做静态的“数字账本”时，
Agentic AI（智能体 AI / 代理型 AI）已经强势入局，将其改造为实时、自主的行动引擎。从 2025 年的试点观望，到 2026 年的全面铺开，AI 正在深刻重塑客户关系管理（CRM）的基因。对于 CIO 而言，这不仅是一场技术升级，更是一次涉及人才结构、预算模式和业务流程的全面洗牌。
“去年，大家还只是在水边用脚趾试探，”The Futurum Group 的研究总监 Keith Kirkpatrick 如此形容。但到了今年，Agentic AI已经从董事会的战略高地一路向下席卷。企业纷纷意识到：AI 战略不再是“锦上添花”，而是“生死存亡”。“他们深知，如果不立刻拥抱 AI，竞争对手就会把他们甩在身后。”
德勤（Deloitte Digital）的负责人 Harry Datwani 也证实了这一趋势：企业级 CRM 客户已经跨越了“概念验证（PoC）”阶段，正大步迈向“规模化执行”。“在销售、客服、营销甚至商务等全链路领域，企业都在真刀真枪地应用 AI 和智能体技术。”
“2026 年的 CRM 正在经历一场结构性巨变，而绝非小修小补的渐进式演进。”
—— Forrester 分析师 Kate Leggett
根据 Forrester 的最新数据，目前已有约 70% 的公司在其 CRM 系统中深度集成了 AI，AI 已从“附加插件”跃升为基础设施的绝对核心。
以下是 2026 年由 AI 驱动的 7 大 CRM 前沿趋势，CIO 们不可不察。
传统的 CRM 平台就像是一个被动的、静态的数字文件柜（System of Record）。而现在，Agentic AI正将其打造成一个强大的、实时的、能够自主采取行动的“执行中枢（System of Action）”。
IDC 分析师 Neil Ward-Dutton 指出：“如果企业能将 CRM 重新定义为一个实时的、由 AI 驱动的行动系统，并利用智能体去接管那些复杂、不可预测的任务，他们就能在提供卓越客户体验的赛道上拔得头筹。这不仅能极大地提升客户满意度，更能显著拔高运营效率和企业的敏捷性。”
Forrester 的 Leggett 补充道，AI 驱动的 CRM 已经跨越了单纯的“数据采集”，进阶到了“实时决策与执行”。现在的标配功能包括：NBA（最佳下一步建议）、通话总结、自动更新记录、智能撰写邮件、自动生成知识库、销售预测以及商机评分。
更硬核的是，在人工的监督把控下，AI Agent（智能体）现在已经可以直接执行工作流——比如智能路由客服工单、自动发送跟进邮件。它们甚至能够自主“包揽”端到端的服务与销售任务。
AI 对 CRM 的渗透，正在潜移默化地改变企业的劳动力战略。
“过去，我们总想花重金去招聘那些在某一垂直领域拥有极深‘专业知识’（Deep Expertise）的人才，”Constellation Research 的分析师 Liz Miller 说道。“但现在，AI 已经把‘专业知识’变成了一种廉价商品。我完全可以把 CRM 里的海量数据喂给大模型，把它训练成一个全知全能的超级专家。它能倒背如流我卖过的每一个产品、每一个定价、每一次成败的销售记录。”
因此，企业不再执着于“垂直型专才”，而是开始物色“横向型通才（Go Wide）”。Miller 强调：“我可以训练模型掌握专业知识，但我无法训练它获得‘经验’。经验，是人类在跨越无数不同场景、直面各种复杂混沌局面时沉淀下来的智慧。”
例如，AI 可以把营销流程自动化到极致，但“人类的创造力”依然无可替代——我们需要那些能深度诘问数据，并策划出能与客户产生强烈情感共鸣的创新营销战役的破局者。
ServiceNow 的副总裁 Terence Chesire 也观察到了这一现象：组织正在利用智能体把员工从低价值的“流水线工作”中解放出来。这些员工正在向更高阶的岗位转移，“他们不再每天对着 Excel 表格死磕，而是去主导具有变革意义的商业交易。”
AI 承诺为我们带来极具行动指导意义的客户与市场情报，但这将一个极其致命的前提推到了聚光灯下：你必须拥有极其健全的 CRM数据管理体系。
“我们的客户现在如梦初醒，”德勤的 Datwani 表示。“所有人都在热炒 AI Agent，但你榨取价值的上限，被你的数据质量和数据可访问性死死锁住了。残酷的现实是：尽管多年来砸了无数的钱，大多数客户的数据依然是一盘散沙。他们处于一种‘数据极其肥胖，洞察极其贫血’的尴尬状态。”
好消息是，AI Agent自身也能兼职做“数据保洁员”，帮你清洗和梳理数据。同时，像 Snowflake、Databricks 这样的数据巨头，正与传统的 CRM 霸主们一起，疯狂推出强大的数据分析解决方案。“所有人都在这条数据层（Data Layer）赛道上贴身肉搏，”Datwani 说道。
Forrester 进一步指出，CRM 平台正在与 CDP（客户数据平台）、实时事件流（Event Streams）以及外部数据源深度融合，编织起一张庞大的互联客户数据网。这种实时的、全量互联的数据模型，将成为企业实现“大规模超级个性化（Hyper-personalization at scale）”的终极核武器。
CRM 的计费模式正在发生地震：从传统的“按坐席/订阅许可（License-based）”收费，大步向“按结果（Outcome-based）”或“按消耗量（Consumption-based）”收费转型。
理论上，这能帮 CIO 把 CRM 成本与硬核业务指标（比如：每小时成功解决的客诉数量）直接挂钩。但这也把 IT 预算的编制难度拉升到了地狱级。
比如，ServiceNow 的 CRM 定价是在基础订阅费之上，给每个用户配发一定额度的 “AI Token（令牌）”，用完了就得花钱买。Salesforce 则更激进，其新推出的 AI Help Agent 直接按“成功解决的工单数（Pay-per-resolution）”来收钱。甲骨文（Oracle）也在悄悄试水基于成果的 AI 定价。
德勤的 Datwani 警告，这些新玩法彻底击碎了传统订阅模式的“成本可预测性”。“当你满脑子都是 Token 消耗量时，账单可能会变得极其陌生且吓人。特别是当企业开始采用诸如‘Headless CRM（无头 CRM）’这类开放架构时，无数的 API调用和 MCP 服务器请求该怎么计费？这绝对是个多变量的烧脑算术题。”
为了实现高度自治，AI Agent需要在多个异构数据集和软件平台之间无缝穿梭。Futurum 的 Kirkpatrick 指出，随着智能体的大爆发——无论是供应商平台自带的，还是企业自研的——我们迫切需要一个统一的“编排层（Orchestration Layer）”。
企业必须像管理人类员工一样，对这些数字劳动力进行严格的“基于策略的访问控制（RBAC）”。你需要给每个智能体划定结界：它们能进入哪些业务域？能触碰哪种密级的数据？绝对不能越过哪条红线？
Kirkpatrick 预测，一类全新的编排工具必将崛起。但这块大蛋糕最终是落入 CRM 巨头、云厂商（Hyperscalers），还是第三方中立机构的手里？目前仍是未知数。
“这绝对是个极其迷人的赛道，”Datwani 赞同道，“巨头和第三方都在疯狂涌入，我认为短期内不会出现一家独大的寡头。”
那些苦于每天手动在 CRM 系统里填表、查数据的企业员工，即将迎来“自然语言语音指令”带来的终极解放。
想象一下这个场景：销售员只要对着麦克风说一句：“我今天下午要拜访大客户 X，帮我备足弹药。”智能体就会瞬间像特工一样，全网抓取相关数据、深度咀嚼，并直接吐出一份附带战术建议的精炼摘要。
在客户服务侧（Customer Service），AI 驱动的语音技术让客户可以直接用大白话向 AI Agent描述痛点并获得即时响应。它甚至能直接帮你搞定信用卡纠纷、自动下单补发残次品、或者直接派单给维修工程师。
更让人不寒而栗的是，据 ServiceNow 的 Chesire 透露，智能体技术甚至能像福尔摩斯一样，顺藤摸瓜地查出导致这场产品故障的“底层业务流程缺陷”，并直接给出一套从根源上修补漏洞的改革方案！
基于成果定价的出现，倒逼企业重新审视评估 CRM 价值的标尺。这场讨论，最终引向了对企业底层业务流程的严厉审判。
正如 Constellation 的 Miller 所言那句极其辛辣的格言：“把时髦的新技术套在腐朽的老流程上，你得到的，不过是一个极其昂贵的腐朽老流程罢了。”
“我们的客户一遍又一遍地强调，他们花重金引入 AI，图的不是小打小闹，而是‘指数级的机遇和增长’，”Miller 说道，“‘我们如何靠 CRM 杀出这条血路？’，这才是牌桌上最新、最核心的议题。”
AI 系统就像一把利剑，劈开了部门间的数据高墙。它们没有营销部和销售部那种拉帮结派的办公室政治，因此总能极其客观地提出打破常规的新打法，从而倒逼出更卓越的流程。“AI 加速企业决策质量和决策速度的应用场景，已经开始大面积爆发了。”
Miller 总结道：“CRM 成熟度的下一个终极形态将是：我们该如何让 AI 的神经网遍布我们所有的系统平台，从而实现那个我们梦寐以求的、全链路贯通的终极客户关系？那些真正走在时代最前沿的组织，已经开始把这些宏大战略拼凑成型了。”
Agentic AI(主动式人工智能 / AI自主智能体)：这是区别于传统“被动式问答”大模型的新阶段。Agent（智能体）能够理解人类给定的宏大目标，并自主规划任务步骤、调用外部工具（如数据库、浏览器、API），甚至直接采取行动来完成闭环任务。
PoC(Proof of Concept, 概念验证)：企业在全面采购或部署一项新技术前，进行的小规模实验性项目，旨在验证该技术在真实业务场景中是否可行且能带来预期价值。
Headless CRM(无头 CRM)：一种前后端分离的系统架构。“无头”意味着 CRM 剥离了传统的预设前端界面（即“头”），只通过 API提供底层的客户数据和业务逻辑。企业可以极其灵活地在各种终端（App、微信小程序、智能手表等）上自定义专属的用户界面。
Token(令牌)：在 AI 领域，Token 是大语言模型处理文本的基本单位（可以是一个字、一个词根或一个单词）。目前，多数 AI 服务提供商都是根据消耗的 Token 数量来向企业计费的。
全文：2026 年 7 大 CRM趋势：人工智能为客户工作流程带来颠覆性变革
主动式人工智能（Agentic AI）正持续加速推动客户关系管理（CRM）向更具决定性、以行动为导向的解决方案演进。与此同时，CIO（首席信息官）们必须清醒地评估这一演进对员工队伍、IT 预算以及底层业务流程所产生的深远影响。
[来源：Rob Schultz / Shutterstock)]
AI自主智能体（Agentic AI）已经成功跨越了 2025 年那种仅停留在承诺和试点（Promises-and-pilots）的初期阶段，大步迈入 2026 年的全面落地与现实应用期。在这一狂飙突进的过程中，代理型 AI 正在实质性地颠覆客户关系管理（CRM）——这个统管销售、市场营销与客户服务的核心平台——的几乎每一个维度。
“在去年，大家还只是在岸边用脚趾试探水温，”The Futurum Group 的研究总监 Keith Kirkpatrick 如此评价。但在今年，代理型 AI （AI自主智能体）已经从董事会的宏观战略层面积聚了极其强悍的动能。企业界已达成共识：拥有一套明确的 AI 战略绝对是关乎生死的必修课。“他们深切地感到，如果现在不立刻拥抱 AI，竞争对手就会无情地将他们淘汰出局。”
德勤数字（Deloitte Digital）的负责人 Harry Datwani 补充证实道，企业级 CRM 的客户群已经成功完成了从“概念验证（PoC）”向“规模化扩展与执行（Scale and Execution）”的实质性跨越。
“无论是在销售、客户服务、市场营销，乃至商务领域，企业都在进行真刀真枪的 AI 和智能体应用实战，”他说道。
“2026 年的 CRM 领域正在经历一场极其深刻的结构性巨变，这绝非单纯的渐进式演进（Incremental Evolution），”Forrester 分析师 Kate Leggett 指出。她强调，AI 正在蜕变为 CRM 基础设施的绝对核心骨干，而不再仅仅是一个可有可无的附加功能或插件（Add-on）。她表示，根据 Forrester 的调研数据，目前已有约 70% 的公司在其 CRM 系统中深度部署了 AI 技术。
以下是今年在 CRM 领域由 AI 强力驱动的几大前沿热门趋势。
趋势一：CRM变身“行动英雄”
在传统的认知中，CRM 平台往往被视为被动且静态的“记录记录系统（Systems of Record）”。而现在，代理型 AI 正在将 CRM 强力改造为能够自主采取行动的、强大的实时解决方案。
IDC 分析师 Neil Ward-Dutton 表示：“那些勇于重构认知、将 CRM 视为实时且由 AI 驱动的‘行动系统（System of Action）’，并积极引入代理型 AI 来接管复杂且不可预测工作的组织，将在交付卓越客户体验的赛道上处于极其有利的先发位置。这种革命性的方法不仅能极大地拉升客户满意度和忠诚度，更能实质性地驱动运营效率与企业的敏捷性。”
Forrester 的 Leggett 表示，AI 赋能的 CRM 平台已经从简单粗暴的“数据采集”，跃迁到了“实时决策与执行”的全新高地。目前的标准能力矩阵已经涵盖：最佳下一步行动建议（Next-best Action Recommendations）、通话内容摘要、自动化数据更新、AI 邮件生成、知识库构建、预测性业务预测以及商机线索评分。
她进一步补充道，如今的 AI 智能体（AI Agents）已经具备了执行完整工作流的能力——例如（在人工监督下）对客服工单进行智能路由分配、发送跟进邮件、自动更新客户记录。它们甚至能够完全自主地接管端到端的客户服务与销售任务，这其中囊括了工单的最终解决闭环以及前期的销售拓展活动。
趋势二：主动性 AI 驱动劳动力结构巨变
AI 在 CRM 系统中的深度应用，也正在对企业的劳动力战略产生极其深远的冲击。
“在过去，我们招聘时总是倾向于寻找那些拥有极深垂直领域专业知识（Deep Expertise）的人才，”Constellation Research 的分析师 Liz Miller 说道。“但如今，AI 已经将这种‘专业知识’彻底商品化（Commoditized）了。因为我完全可以把 CRM 中的海量历史数据直接喂给我的 AI 模型，对其进行深度训练，让它对我卖过的任何一款产品了如指掌——它能知晓哪些策略奏效了，哪些失败了，每一笔交易的底价，以及每一次成单的细节。”
因此，现在的企业不再一味追逐那些在某个点上极其精通的候选人，转而开始寻觅那些视野极其宽广、具备极强跨界整合能力的横向型人才（Go Wide）。“我可以通过喂数据训练出一个拥有极深专业知识的模型。但我绝对无法‘训练’出真正的经验（Experience）——因为经验，是当一个活生生的人横跨众多截然不同的商业场景，并在这些宏大场景中直面并解决那些极端混沌、复杂的问题时，才真正沉淀下来的智慧，”Miller 极其犀利地指出。
例如，Miller 注意到，虽然 AI 系统能够将市场营销的诸多环节自动化到极致，但“人类的创造力”依然拥有不可逾越的壁垒：那些能够深度诘问数据，并能够策划出真正触及客户灵魂深处、与之产生情感共鸣的创新营销战役的人才，才是真正的无价之宝。
ServiceNow 负责 CRM 与行业工作流的集团副总裁 Terence Chesire 表示，众多组织正在利用代理型 AI 将团队成员从那些机械重复、极低价值的泥沼活动中彻底解放出来。这些得到解放的员工，现在正大批向更高阶的岗位转移，“在那里，他们正在主导和推动极具颠覆与变革意义的商业交易，而不再是把生命浪费在制作一张 Excel 电子表格上。”
他补充道：“这正是让我们感到无比兴奋的地方——组织不仅实质性地释放了人力，更看到了他们在此过程中所获得的速度飙升、心智努力的断崖式下降，以及工作执行摩擦的大幅消解。”
趋势三：数据层（Data Layer）站上绝对的舞台中心
AI 曾许下宏愿，要为企业交付极具行动指导意义的客户与市场情报；这一愿景，反而将 CRM 背后极其扎实、健全的数据管理实践的极端重要性，推到了聚光灯下。
“对于我们的客户而言，脑海中的那个警示灯已经极其刺眼地闪烁起来了，”德勤的 Datwani 说道。“现在所有人都在狂热地谈论 AI Agent，但你是否能从中真正榨取出商业价值，与你底层数据的绝对质量，以及你将这些数据变得高度可用（Accessible）的能力，是牢牢绑定、不可分割的。我们看到极其残酷的现实是：尽管多年来砸下了巨额的投资，我们客户的数据池依然是极其碎片化、四分五裂的。因此，他们陷入了一种极其尴尬的境地：‘数据极其肥胖，洞察极其贫血（Data rich and insight poor）’。”
Datwani 指出，好消息是，AI 智能体本身就能反哺企业，充当起清洗和组织混乱数据的“保洁员”。同时，诸如 Snowflake 和 Databricks 这样的数据巨头，正与传统的 CRM 霸主们并肩作战，疯狂推出极其强大的数据分析解决方案。“在这条通往数据层（Data Layer）的赛道上，所有人都在进行着异常惨烈的贴身肉搏，”Datwani 说道。
Forrester 的 Leggett 补充指出，CRM 平台正在与 CDP（客户数据平台）、实时事件流（Real-time Event Streams）以及海量的外部数据源进行极其深度的收敛与融合，编织起一张无缝连接的客户数据大网。这种实时的、全量互连的数据模型，将成为帮助组织实现“大规模超级个性化（Hyper-personalization at scale）”的究极武器。
趋势四：主动式 AI 带来极其烧脑的定价复杂性
从传统的按许可证（License-based）或按订阅（Subscription-based）收费的古典模式，向按成果（Outcome）或按消耗量（Consumption）计费的现代模式转型，在理论上有极大的潜力帮助 CIO 们将高昂的 CRM 成本与那些极度硬核的业务指标（例如：每小时被成功解决的客户服务电话数量）进行绝对的挂钩。但是，当 CIO 需要为未来的 CRM 成本进行精准的预算编制时，这也引入了一个全新的、噩梦级别的复杂性维度。
例如，Chesire 透露，ServiceNow 的 CRM 定价方案起步于一个极简的基础订阅模型。但在此之上，客户将为每个用户分配到一定额度的 “AI Token（令牌）”；而随着企业内部 AI 使用量的不可避免的飙升，客户必须自掏腰包去购买额外的 Token。
与此同时，Salesforce 也通过其近期高调发布的“AI 帮助智能体（AI Help Agent）”，重磅推出了按“成功解决的工单数（Pay-per-resolution）”来收钱的激进定价方案；不仅如此，他们还在上个月极其敏锐地收购了一家专注于基于使用量计费（Usage-based billing）的专业公司 m3ter。甲骨文（Oracle）目前也正在内部秘密试点这种基于最终成果的 AI 定价策略。
德勤的 Datwani 极其严厉地警告称，所有这些全新的计费玩法，都彻底击穿了传统订阅模型引以为傲的“绝对可预测性”，这将让 CIO 们在进行成本演算时陷入极其痛苦的泥潭。“现在，当你满脑子都被‘消耗量’和‘Token’塞满时，最终的账单数字可能会变得极其诡异和不可控。尤其是当大家开始拥抱诸如 Headless CRM（无头 CRM）这类开放式架构时，每一次 API调用，或者每一次 MCP 服务器的网络请求，到底该用什么样的成本模型来计费？这里面潜伏着太多的未知变量了，”他补充道。
趋势五：Multi-Agent（多智能体）编排层强势崛起
为了实现真正意义上的独立自主行动，智能体（Agents）必须具备极其强悍的能力，能够无缝穿梭并极其丝滑地访问多个异构的数据集和软件平台。Futurum 公司的 Kirkpatrick 指出，随着智能体的爆发式增长——这其中既包括那些被死死嵌在特定供应商封闭平台内的智能体，也包括企业投入重金自主研发的内部智能体——业界将极其迫切地需要一个能够凌驾于所有智能体之上的统一“编排层（Orchestration Layer）”。
他极其尖锐地指出，组织必须像监控和管理真实的人类员工一样，去无死角地监控和管理这些数字劳动力，并对它们强制执行极其严苛的、基于策略的访问控制（Policy-based Access Control）。组织还必须清晰地划定结界：一个特定的智能体到底能获准进入哪些深水区的业务域？它们被绝对允许触碰哪些高密级的数据？它们绝对不可逾越的红线（Lines can't they cross）到底在哪里？
Kirkpatrick 预测，一类具有划时代意义的全新编排工具必将破茧而出。不过，这块极其诱人的编排层大蛋糕，最终是由占据统治地位的 CRM 巨头、那些极其庞大的云服务提供商（Hyperscalers），还是由极其灵活的第三方中立机构来切分并提供？目前战局尚不明朗。
Datwani 对此表示高度赞同。“编排层绝对是一个极其迷人且充满血腥味的战场：传统的旧贵族供应商正视图入局死守领地，庞大的云巨头也在毫不手软地提供类似服务，同时还有无数极具野心的第三方玩家在边缘疯狂试探。我极其坚定地认为，在这场绞肉机般的混战中，短期内绝对不会诞生一个横扫一切的绝对赢家。”
趋势六：交互界面彻底被“自然对话”颠覆
那些在过去漫长的岁月中，不得不极其痛苦地在 CRM 系统里进行极其繁琐的纯手工操作的企业一线用户，极有可能会发现：能够使用极其自然的口语，通过一个自然的语言界面（Natural Language Interface）直接对系统发号施令，这绝对是一项能够彻底掀翻桌子的游戏规则改变者（Game Changer）。打个最简单的比方，一个销售员现在只需要对着系统说一句：“我今天下午要和大客户 X 见个面。帮我备足弹药并做好准备。”智能体就会像最顶级的特工一样，瞬间收集极其海量的相关数据、进行深度咀嚼和吞吐，并直接吐出一份附带极其精准战术建议的精炼摘要。
ServiceNow 的 Chesire 表示，这种武装了语音能力的现代 CRM 系统，拥有一种“近乎魔法般（Almost magical）”的恐怖能力：它能够极其精准地记录、完美转录并极其深刻地理解一名销售员与客户（或潜在客户）之间极其复杂的通话内容。随后，系统甚至能直接基于那场刚刚结束的对话，自动在后台“生成一份极其严密的商业报价单（Build a quote）”。
而在等式的另一端——客户服务侧（Customer Service），由 AI 强势驱动的语音前沿技术，使得客户能够直接与一个 AI 代理进行极其流畅的对话，他们完全可以使用大白话（Natural language）来描述那些极其复杂的痛点，并获得极其精准、即时的响应。Chesire 透露，这个代理所被赋予的能力极度强悍，例如，它能够独立解决极其棘手的信用卡纠纷、自动下单补发一件有瑕疵的替代产品、直接向现场紧急派遣一名维修代表，或者采取任何极其必要的铁腕手段来彻底解决这个客户危机。
他补充道，不仅如此，这种极度主动的代理技术（Agentic technology）甚至还具备极其恐怖的底层洞察力：它能够像福尔摩斯一样，极其精准地识破并理解导致这场产品灾难的“底层业务流程缺陷（Underlying business process flaws）”，并极具建设性地提出一整套旨在从根源上彻底修复该漏洞的极其硬核的改革建议。
趋势七：主动式 AI 疯狂倒逼底层业务流程的重构
随着极具颠覆性的、基于最终成果定价（Outcome-based pricing）模式的强势浮现，组织正被迫用一种极其苛刻且全新的眼光，去重新审视他们究竟是如何评估 CRM 系统所带来的商业红利的。这场极度硬核的讨论，正将企业引向一个更为致命的核心深水区：对那些深埋于企业底层的业务流程进行极其残酷的解剖与分析。或者，正如 Constellation 的 Miller 那句极其辛辣的名言所述：“那句极其古老的格言——把极其时髦的新技术，生硬地套在极其腐朽的旧流程上，你最终得到的，不过是一个极其昂贵、且更加腐朽的旧流程罢了。”
“当我们在进行深度的客户调研时，我们极其频繁地、一遍又一遍地听到一种强烈的诉求：他们之所以如此狂热地渴望将 AI 应用到自己的组织骨髓中去，为的不是小打小闹，而是为了培育和孵化出那种‘指数级的机遇和指数级的疯狂增长（Exponential opportunity and exponential growth）’，”她说道。“‘我们到底该如何依靠 CRM 杀出这条血路，到达那个彼岸？’，这已经极其迅速地成为了当下管理层会议上最新、也是最核心的终极议题。”根据 Miller 的极其敏锐的观察，AI 系统就像一把利剑，它极其粗暴地斩断了那些极其高耸、孤立的数据高墙（Siloed data），并能够用极其超脱的全新视角去重新审视那些极其冗长、陈旧的历史工作流（Legacy workflows）。同时，它们也绝对不会被极其内耗的、市场营销团队和销售团队之间的“抢地盘大战（Turf wars）”所卷入和吞噬。其最终呈现出的惊人结果是，它们经常能够极其客观地提出极其大胆的新举措，从而彻底重塑并导向极其卓越的新流程。“我极其确信这种质变已经开始发生了。你已经开始极其清晰地看到那些极具颠覆性的商业应用：在那些应用中，AI 正在极其明显地加速整个企业的决策链路质量，以及决策的恐怖速度（Decision velocity），”她说道。
“这场成熟度进化的下一个极其终极的阶段将是：我们到底该如何开始将 AI 的神经网极其广泛地铺设、蔓延到我们所有的系统平台上，从而让我们能够极其清晰地看到那种极其宏大的、我们一直梦寐以求想要去极致优化的、全链路端到端（Holistic end-to-end）的终极商业关系。我们到底该如何像极其熟练的缝纫工一样，将这条暗线极其完美地穿透不同的平台，并缝合不同的解决方案？我们已经极其兴奋地看到，那些真正走在时代最前沿、站在极度领先边缘的组织，已经开始真刀真枪地将这些极其宏大的战略拼凑在一起并落地执行了，”Miller 总结道。
