“过去八个月是我职业生涯中最激动人心的一段时期。” CRM 软件巨头 Salesforce 首席执行官 Marc Benioff 说道。他最近在播客采访中透露，由于采用了 AI Agent，公司裁掉了 4000 人。该消息迅速引起大众关注。

　　“九个月前，我们还没有部署任何智能 Agent，现在已经有很多了。”Marc 说道，“去年我们还只是介绍 Agentforce ，现在我们强调这是一场全面的企业转型 —— 我们重构了全部的产品，不仅保留了数据 CRUD 的应用层，还让其与智能 Agent 深度协作。”

　　作为 Salesforce 年度盛会，2024 年 9 月的 Dreamforce 大会吸引了 5 万人齐聚旧金山。早在大会召开前两个月，团队便已进入紧锣密鼓的筹备阶段，Marc 更是辗转各地参与焦点小组讨论、与客户深度沟通，只为确保大会呈现的内容契合市场需求。

　　当时，团队为大会准备的核心大型演示项目并非针对 LV，而是 Gucci。为了打造这一演示，团队投入了大量精力，不仅围绕 Gucci 的业务需求定制方案，还与其联合创始人会面。从新开发的销售点系统 Harry，到客户接触层的全面升级，再到数据云的应用落地，Salesforce 团队对其效果充满信心，认为它充分体现了其业务前瞻性，而 Gucci 方面甚至专程到访 Salesforce 总部观看演示。

　　Salesforce 收到了 Agentforce 首批客户的反馈。此前，Salesforce 已将这一产品交付给餐厅预订平台 OpenTable、ADP、迪士尼等五家企业试用。翻阅反馈的过程中，Marc 惊喜地发现，Agentforce 的发展成熟度远超预期，其对 Salesforce 未来发展的战略价值，远高于别的业务。Marc 当即决定推动整个公司在两周内完成战略转向。随后，他召集全体员工宣布：Dreamforce 大会的所有内容与传播重点彻底调整，100% 聚焦于 Agent。

　　此外，为了跟上年轻初创公司的速度，Marc 还投资了一些 AI 初创公司，比如 Richard Socher（前 Salesforce 研究负责人）创办的AI 优先的搜索公司，通过 API 提供精准搜索服务），以及 Andre Esteva 创办的 Artera（AI 医疗诊断公司，刚获得 FDA 批准用于前列腺癌诊断，下一步将拓展乳腺癌领域）。

　　Marc 表示，这一些企业的成功经验对 Salesforce 也有启发：首先要有有愿景的领导者，比如 Richard 和 Andre 都是 AI 领域的专家，曾在 Salesforce 共事，对目标有清晰的认知；其次要有核心价值观，比如 Artera 涉及癌症诊断，必须以信任、客户成功、创新为核心；最后要注重执行，快速解决阻碍，关注收入增长。

　　去年底， Salesforce 上线了，Marc 拆掉了之前的支持基础设施，接入了全新的、100% 基于 Agent 的支持体系。借助这个体系，Marc 重新调整了公司的人力结构。

　　Marc 当时透露，2025 年不会增加更多软件工程师，因为 Agentforce 和其他 AI 技术已帮助工程团队的生产力提升超过了 30%，开发速度很快。“由于有了 Agent，明年我们的支持工程师人数会减少，而销售人员会增加，以便向客户充分展示 AI 的价值，我们短期内可能会新增 1,000 至 2,000 名销售人员。”

　　“AI 的兴起会改变企业用工结构”，Marc 坦言，但他强调并不是所有岗位都会被取代。“随着 Agentforce 等的引入，企业对传统支持工程师的需求正在下降，因为大量技术上的支持可以由智能化系统完成。然而，与此同时，公司对客户经理和业务拓展人员的需求却在上升，这些岗位可以帮助企业在市场中实现增长。”

　　事实确实如此。过去八个月，Marc 减少了技术人员的数量，重新调整了客户支持团队的人员配置，从 9000 人缩减到约 5000 人，“因为不再需要那么多人手。”

　　“裁员是 CEO 为公司未来做准备的重要工具，没人想裁员，员工也不想听到这一条消息，它让每一个人都不寒而栗，包括我自己，但有时候我们一定要这么做。对需要重组的组织来说，这是一个有效的工具，CEO 不应该害怕使用它。”Marc 曾经这样评价裁员决策。实际上，Salesforce 从 2022 年起就陆陆续续在裁员。2023 年就有一次裁了 8000 人，占其员工总数的 10%。

　　九个月，Marc 说自己可能是最后一代只管理人类员工的 CEO，现在的 Marc 已经同时管理智能 Agent“员工”和人类员工了。此外，Salesforce 还有一个全渠道主管，负责协调人工和智能 Agent 的协作。

　　“这是过去九个月里 Salesforce 最令人兴奋的进展，而且已有数千家客户也在按照这一个方向部署。”Marc 说道。

　　当智能 Agent 直接与客户或员工互动时，Marc 表示一定要通过 “护栏” 和结构化管理来规范，比如智能销售 Agent 回拨线索电话时，要有特定的风格、语气，还要了解什么时候该立即将问题升级给人类。

　　Marc 此前还特别提到，AI 并非单纯“替代”劳动力，反而可能带来全新的岗位，尤其是在医疗等行业。他认为，未来会有许多需要人力的新工作出现，但现实是，目前并只有少数的人才来填补这些岗位空缺。换句话说，AI 一方面减少了某些职位，另一方面也在催生新的需求。

　　在地域层面上，AI 的影响也存在很明显差异。Marc 举例，像他家乡那样的小镇，工作依然以餐馆服务、卡车驾驶、超市工作、建筑和园艺为主，这些岗位在可预见的未来都不会轻易受到 AI 冲击。但在大城市，例如旧金山，AI 对知识型和服务型工作的替代正在加速，岗位变化已经十分明显。

　　AI 对劳动力的影响并非单一趋势，而是因行业、因地区而异。整体看来，支持性岗位的需求在下降，而销售与客户拓展岗位正在上升，这恰恰反映了 Salesforce 目前的用工现状。

　　Salesforce 是自己新推出的智能服务与支持产品的 “零号客户”。

　　支持团队的例子最能说明问题。一年前，Salesforce 有 9000 名全球员工提供服务，他们的工作是通过 Lightning 等界面进行数据的创建、读取、更新、删除，有时会在 Slack 上协作，或用 Tableau 分析数据。而一年后的现在，期间发生的 300 万次对线 万次智能 Agent、150 万次人工）会分流处理，各占 50%，两者的客户满意程度评分（CSAT）基本相同。

　　Salesforce 如今需要技术和人员来协作，比如智能 Agent 遇到无法处理的问题时，会自动转交给人类，“这就像特斯拉无人驾驶遇到突发情况时需要人类接管一样。在销售、服务、营销、现场服务以及员工协作等领域，这种 50:50 的平衡未来都会实现。”Marc 说道。

　　Marc 的目标是把 Salesforce 打造成 “智能 Agent 企业”，他认为这能真正改变每一个企业。比如，Marc 调整了支持团队的人员后，把节省下来的人力投入到了销售部门，来提升公司分销能力，同时提高线索生成效率和客户对接效率。

　　根据 Marc 介绍，过去 26 年，Salesforce 有超过 1 亿条销售线索因为人手不足没能回拨；但现在智能销售 Agent 会回拨每一个联系过他们的客户，目前每周仅企业内部就有超过 1 万条线索通过对话转化为潜在客户。

　　“我们的潜在客户渠道从未像现在这样充足，这很大程度上要归功于智能 Agent 的能力。现在我们的销售人员也和智能 Agent 形成了紧密合作，就像九个月前我们在支持团队做的那样，如今在销售领域也实现了这种模式。甚至现在 Salesforce 官网上也部署了智能 Agent —— 把官网的所有数据接入数据云，再在前端部署智能 Agent，用户现在能够最终靠智能 Agent 直接与官网互动。”Marc 表示，这种改变带来的绝对不单单是成本的优化。

　　“这其实只是企业各环节引入智能 Agent 增强能力的开始，它是一种 ‘力量倍增器’，能实现人与智能 Agent 的协同效应。我们先在 Salesforce 验证了这种模式，现在已有数千家公司也在跟进。”Marc 说道。

　　“Salesforce 的 AI 和数据产品线是公司历史上增长最快的产品线 亿美元，上涨的速度完全超出预期。像 Databricks、Snowflake 这些优秀的勇于探索商业模式的公司，收入能达到 30-40 亿美元，而我们的这条产品线 亿美元迈进，这非常令人兴奋。”Marc 说道，“数据基础产品线是核心，因为如果客户的数据不能整合，AI 的准确性就无从谈起，这样的领域的需求非常大，而且还在持续扩张。”

　　根据 Marc 的观察，在 Salesforce，应用并没有消失，反而在和智能体技术深层次地融合。比如在支持中心有全渠道监督，帮助人类和 Agent 一起工作；数据基础层很重要，包括 Data Cloud、MuleSoft、Tableau 和 Informatica；上面是应用层，比如销售和支持，这些高度专业化的场景仍然需要强大的用户界面。再比如 Slack，现在已经有几十个 Agent 在 Slack 里执行任务，包括客户续约、员工福利。

　　Marc 认为，企业 AI 实现路径可分为明确的几步：首先，必须自动化全部客户接触点。以其客户迪士尼为例，几乎用户与迪士尼互动的每一个环节，背后都有 Salesforce 的支持。销售、服务、营销、分析、Slack 等所有触点自动化，并通过 MuleSoft 进行集成，最终汇入一个统一的数据库，即 Data Cloud，该数据云还可与其他数据源进行联合使用。第二步，是将所有这一些数据汇聚起来，形成完整、可操作的视图。这两步是 Salesforce 做的，第三步则是企业在上述基础上建立 Agentic 平台，而第四步将会是机器人和无人机层，这些机器人和无人机会利用其平台及其所有能力。

　　据调查，90% 的 CIO 表示 AI 成本管理正在限制其创造价值的能力。为此，Salesforce 制定了三种灵活的定价策略：

　　Flex Credits 灵活积分：该方式企业只需为 Agentforce 执行的实际操作付费——无论是更新客户记录、自动化复杂工作流程还是解决服务案例，每项操作仅消耗 20 个 Flex Credits（0.10 美元），企业可按 100,000 个积分（500 美元）一次购买。

　　Flex Agreement 灵活协议：允许企业同时管理人力与数字劳动力，并依据业务优先级将投资在用户许可和数字劳动力之间灵活转移。该协议使客户能够充分的利用预算，将用户许可转换为 Flex Credits，或将 Flex Credits 转换为新用户许可。

　　新版 Agentforce 用户许可及附加模块：新版许可提供按月每用户（PUPM）计费的无限制员工代理使用，无需担心使用上限问题。