Mulesoft：2025年数字化转型的7大趋势

摘要：世界经济论坛（WEF）的研究表明，未来五年内，大约23%的岗位将因为技术进步和经济变革发生重大调整。部分调整将由AI驱动，企业将利用AI自动化处理那些重复、琐碎的任务，从而加速向“自主化企业”的转型。

趋势一

自主化数字企业崛起，助力人类员工

2025年，越来越多的企业将逐渐接受这样一个事实：人工智能（AI）不是来“取代”人类工作的，而是帮助人们更高效地工作。

世界经济论坛（WEF）的研究表明，未来五年内，大约23%的岗位将因为技术进步和经济变革发生重大调整。部分调整将由AI驱动，企业将利用AI自动化处理那些重复、琐碎的任务，从而加速向“自主化企业”的转型。

说到底，这其实是用自动化来解放员工的时间，让他们能把精力放在更有意义、更需要深入思考的事情上，而不是机械地完成日常琐碎的工作。德勤（Deloitte）的一项调查显示，63%的企业领导者认为，引入自主化工作模式将为企业带来更强的创新能力和灵活性，而很多企业已经在着手推进相关布局。

目前，91%的IT负责人表示，他们的团队正在推进各类项目，目标是让企业内部的工作流更流畅，实现人与AI协同工作。

（世界经济论坛：未来五年内，44%的员工技能将受到影响，需进行再培训。）

在这种趋势下，我们将迎来真正的自主数字企业，其核心是“智能AI代理”，这些AI可以与各种系统对接，同时用更自然的方式与人类互动。

比如：

1. 在客户服务领域，AI可以迅速找到问题解决方案，避免客服人员手动查阅厚厚的操作手册，从而提升客户体验；

2. 在软件开发领域，AI编程助手能够实时发现代码中的错误或漏洞，提醒开发人员及时修复，确保项目顺利推进；

3. API（应用程序接口）将成为推动企业数字化转型的关键，帮助不同的AI系统互相协作，打通企业内部各类数据，提升整体运营效率。

那些在API布局上更成熟的企业，将更有可能在未来的竞争中占得先机，让AI与员工协同合作，创造更大价值。

（德勤：63%的企业领导者认为，自主化劳动力将推动创新与灵活性。）

趋势二

AI自主代理的全面普及，企业迈向智能化新阶段

2025年，人工智能（AI）已经不再是遥不可及的概念，而是企业日常运营中的重要驱动力。随着AI技术的不断成熟，越来越多的企业开始采用更智能、更独立的AI模型，推动业务流程的自动化，提高工作效率，降低人工成本。

与传统的AI工具不同，新一代自主代理不再需要人工输入指令，而是能够自主完成一些简单的任务，大大减轻医护人员、软件开发者等高压岗位的负担。

凯捷咨询（Capgemini）的一项调查显示，未来三年内，82%的企业计划在业务运营中大规模部署AI自主代理，以提高运营效率并优化客户体验。

不过，AI的广泛应用也并非一帆风顺。根据弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）的报告，目前用户对虚拟代理的三大痛点分别是：

1. 34% 的用户认为错误处理能力太差，无法及时纠正问题；

2. 33% 的用户抱怨响应速度慢，影响工作效率；

3. 33% 的用户觉得技术复杂，难以上手。

核心问题在于数据整合不足。如果自主代理无法获取足够的业务数据，无法理解用户需求，提供精准的解决方案，AI的能力再强也难以发挥。数据显示，95%的IT负责人认为，数据集成问题是阻碍企业全面采用AI技术的一大障碍。

（Gartner预测，到2028年，全球三分之一的AI交互将由自主代理自动完成任务。）

想要让AI自主代理真正发挥价值，企业必须确保输入的数据足够精准、有针对性。例如，企业需要结合客户行为数据、销售周期数据等精准数据，才能实现更高效的决策。如果数据泛泛而谈，AI的表现也难以达到预期。

因此，未来企业将更倾向于使用小型语言模型（SLMs），而不是依赖传统的大型语言模型（LLMs）。与LLMs相比，SLMs模型更轻便、成本更低，并且能专注于特定领域的数据分析，为企业提供更精准、更高效的解决方案。

（凯捷咨询：56%的企业计划在未来三年内采用SLMs，并认为SLMs更易于调整，能更好地适应特定业务需求。）

随着AI自主代理的不断成熟，它们将成为现代企业的关键组成部分，帮助企业更智能地管理运营。为了实现这一目标，企业需要采用灵活的AI开发策略，确保AI能够快速无缝地整合到现有业务流程中。

在这种新模式下，企业可以轻松构建安全、合规的AI应用场景，让自主代理更高效地连接数据，实现智能化的客户服务和内部管理。

从长远来看，AI自主代理将成为企业实现降本增效、提升竞争力的重要引擎，帮助企业在未来激烈的市场竞争中保持领先地位。

（凯捷咨询：71%的企业认为AI自主代理将带来更高水平的自动化，64%的企业表示AI代理将帮助员工专注于更具战略价值的任务。）

趋势三

多智能体架构的普及

随着多智能体（Multi-Agent）架构在全球企业中的广泛应用，它们在简化流程、减少人为错误和提升生产效率方面的优势逐渐显现。然而，企业在享受这些技术带来的好处的同时，也必须加强治理，以确保安全性不被削弱。

随着企业对AI技术需求的激增，API和智能体的“泛滥”问题也日益严重。不同部门往往各自独立开发集成和自动化流程，缺乏统一的管理和协调，导致系统复杂度增加，安全漏洞随之而来。据统计，目前约四分之一的API缺乏有效治理，成为潜在的安全风险。

如果企业无法及时建立完善的可视化监控和控制体系，API及其连接的自主智能体可能会成为黑客攻击的目标，黑客可能通过这些漏洞窃取企业和客户的敏感数据。

根据Ponemon研究所和Traceable在2023年的调查，约60%的IT和安全专家表示，他们所在的企业曾因API漏洞而导致数据泄露。随着多智能体架构的进一步扩展，相关的安全风险将进一步加剧。

Gartner预测，到2028年，25%的企业数据泄露事件将与AI智能体滥用直接相关。

（Gartner：预计到2028年，40%的CIO将希望引入“守护智能体”，以自主监管企业AI智能体的治理。）

2025年，企业将更加关注如何确保AI智能体与API的安全互联，确保企业数据来源的安全性，同时在自动化流程中避免风险。

企业将更倾向于采用具备内置安全防护功能的平台，这些平台能够在响应AI请求之前，自动屏蔽个人身份信息（PII）和支付卡数据等敏感信息，防止这些数据在与第三方大型语言模型（LLM）和自主智能体交互时暴露。

随着相关技术的成熟，企业将能实现AI智能体与结构化或非结构化数据源的安全连接，并遵循严格的访问控制和权限管理要求。这一切都将在后台无缝运行，并配备审计追踪功能，以满足内部和外部的合规性要求。

未来，安全不再是创新的阻碍，而将成为企业加速数字化转型的助推器。选择合适的治理平台，不仅能够保障企业数据安全，还能助力企业在自动化与智能化的浪潮中抢占先机。

（Gartner预计，到2028年，企业数据泄露事件中将有25%源于AI智能体的滥用。）

趋势四

RPA 正在向更自主的智能体演进

机器人流程自动化（RPA）已经在帮助企业提升效率、降低运营成本，并减少大量重复性工作。仅在 IT 部门，RPA 每周就能为每位员工节省多达两个小时的工作时间。

正因如此，越来越多的企业开始关注 RPA 这一技术。根据德勤的预测，到 2028 年，RPA 有望实现近乎普及的应用。

进入 2025 年，企业将进一步升级 RPA 的应用模式，减少人工干预的需求，尤其是在流程的每个环节中引入更多的自主智能体。这些智能体将承担更复杂的任务，比如自动编写和配置 RPA 机器人。

这些自主智能体经过训练，能够全面理解 RPA 机器人可执行的所有操作，并能根据编排智能体（orchestration bot）的指令，自动触发相应流程。

从某种程度上来说，这些自主智能体相当于老旧系统与外部世界之间的“桥梁”，让传统系统得以继续运作，而无需企业进行大规模的系统升级。

随着自主智能体的上下文感知能力和自主决策能力不断增强，它们将逐步减少对传统 RPA 解决方案的依赖，逐步发展出更小型、专注于特定任务的智能体，以实现更灵活的自动化。

（图示：Salesforce 调查显示，87% 的 IT 负责人预计，在未来 18 个月内，企业将加大自动化方面的投入。）

未来趋势：从工具到核心业务助手

未来，自主智能体将逐步深入到企业运营的方方面面，承担更多复杂的自动化任务，尤其是在 API 集成方面，它们的能力将不断扩展。

例如，这些智能体可以自动建立新的 API 连接，优化 API 性能，实时监控安全风险，处理用户交互，并提供数据使用趋势分析等。

除了 API 集成，自主智能体还可以进一步扩展到代码自动生成与执行、企业合规策略的自动执行、跨部门流程的协调管理等领域，帮助企业实现真正的智能化运营。

实际上，这一趋势已经在悄然发生。Gartner 预测，到 2025 年，90% 的 RPA 供应商都将提供由生成式 AI（GenAI）驱动的自动化能力，使自动化水平迈向更高阶段。

（图示：Gartner 预计，到 2025 年，90% 的 RPA 供应商将提供 GenAI 驱动的自动化能力。）

趋势五

现有工作结构将被彻底重塑

企业正处于一场全面转型的浪潮之中。2025年，随着 AI 深度融入员工的日常工作，传统的工作结构将被彻底打破。

埃森哲的研究表明，语言类任务在员工的日常工作中占据了大量时间，预计 40% 的工时将受到大语言模型（LLMs）的影响。IDC 预测，通过智能化自动完成这些任务，企业将显著提升效率，并将运营成本降低近 14%。

AI 的应用给整个企业带来了广泛的好处，尤其是对开发人员而言。如今，85% 的 IT 负责人表示，AI 的应用已经显著提升了开发团队的工作效率。

与此同时，德勤的调查显示，四分之三的企业正在加大对数据管理的投入，因为 AI 解决方案的成功部署需要强大的数据基础设施支撑。这也解释了为什么 Gartner 的研究发现，54% 的企业已经设立了专门的 AI 负责人，甚至在一些成熟企业中，这一角色已经上升到领导层，负责整体 AI 战略规划。

（图示：Forrester 研究表明，12% 具备完善 AI 战略的公司已任命首席 AI 官（CAIO）来主导整体策略。）

AI 如何重塑工作方式？

尽管 AI 在工作中的角色日益重要，但关于它将如何彻底改变职场，目前仍存在诸多疑问。员工在未来的工作模式中将扮演什么角色？他们的职责会如何调整？这些问题的答案，往往取决于具体的工作岗位和职能。

以开发人员为例，传统上，他们的工作流程是先开发 API，再将其集成到应用程序中，实现特定功能。而在 AI 赋能的新模式下，API 将成为一个可复用的“资产”，AI 智能体可以自主调用这些 API，理解其功能，并根据业务需求进行自动化编排，从而彻底改变软件的开发方式。

客服行业同样在经历快速变革。AI 目前已经在 24/7 全天候自助服务门户和聊天机器人中处理大量重复性问题，让人工客服能够将精力集中在更具战略性的任务上，例如与客户建立更深层次的关系。这也是 AI 作为员工“助手”，而非“竞争对手”的典型案例。

此外，实时语音转录、个性化培训、工作安排优化以及智能推荐等 AI 工具，也在帮助客服人员更高效地开展工作，使他们的工作更有价值，并提升整体的职业满意度。最终，这不仅将改善员工体验，还将提升客户的服务体验。

（图示：Salesforce 调查显示，85% 的 IT 负责人表示，AI 已提升开发团队的工作效率。）

趋势六

自集成应用将缓解 IT 瓶颈，加速企业数字化转型

如果企业想要充分挖掘应用生态的价值，集成是至关重要的一环。对于 AI 来说，集成的意义更为突出，因为 AI 的能力取决于其可获取的数据质量。只有当数据足够准确、全面且与业务场景高度相关时，AI 才能输出真正有价值的结果。

然而，目前的现状却不容乐观。虽然 42% 的 IT 团队计划在未来一年内引入 AI 或机器学习技术，但只有 28% 的应用程序实现了有效连接。事实上，数据集成被认为是 AI 落地的最大障碍之一，62% 的企业表示，它们尚未做好充分准备，无法高效整合数据系统并充分利用 AI 技术。

面对这一挑战，企业在 2025 年将越来越多地转向“自集成应用”，以打破数据与 AI 之间的壁垒，实现更顺畅的技术融合。

（图示：德勤预测，到 2025 年，60% 的新应用将采用模块化组件，自集成应用将成为企业数字化的重要推手。）

自集成应用：让集成不再是难题

其实，自集成应用并非新概念。早在 2021 年，Gartner 就曾预测：“未来，应用程序将能够实现相对无缝的自我集成。”如今，这一愿景终于在 2025 年逐步变为现实。凯捷咨询的报告显示，70% 的银行正在采用自集成解决方案，以提升客户体验并优化运营效率。

简而言之，自集成应用将彻底改变当前应用集成的“痛点”，帮助企业解决因定制化集成需求而导致的 IT 瓶颈。如今，开发人员不得不投入大量时间精力，手动处理复杂的系统对接，而这严重拖慢了企业的数字化转型步伐。数据显示，目前仅 26% 的 IT 部门能够满足所有开发需求，而真正实现有效集成的应用程序仅占 29%。

在这样的背景下，自集成应用将帮助开发人员更快速、更经济地完成系统集成，加速企业迈向 AI 驱动的自主化运营模式。

（图示：Salesforce 数据显示，只有 26% 的 IT 部门能够满足所有开发需求，而真正完成集成的应用仅占 29%。）

趋势七

超级应用与数字工作平台将助力混合办公模式下的生产力提升

未来的工作方式正发生深刻变化，企业若想保持竞争力和高效运营，必须为自己和员工配备适应新时代的数字化工具。

疫情加速了灵活办公模式的普及。麦肯锡的研究显示，在发达经济体中，最多有 25% 的员工可以每周在家远程办公 3-5 天，这一比例是疫情前的 4-5 倍。

随着远程和混合办公成为常态，员工对各种数字化工具的依赖程度正在不断提高。Gartner 的数据显示，40% 的数字化员工每天使用的应用程序数量超过平均水平（11 个）。与此同时，MuleSoft 的《连接性基准报告》指出，企业平均管理着多达 991 个应用程序。如果这些应用无法实现无缝集成，数据孤岛问题将导致成本上升、系统复杂度增加，最终影响生产效率。

面对这一挑战，企业在2025 年将把目光投向“超级应用（Super Apps）”，以打破应用之间的壁垒，实现高效整合。