<p>Salesforce Inc. 的高管们最近讨论了企业在人工智能（AI）采用的 “最后一公里” 中面临的关键挑战和策略。Salesforce AI 平台的执行副总裁兼总经理 Adam Evans，Salesforce AI 的首席运营官 Madhav Thattai，以及前沿部署工程的执行副总裁 Mark Wakelin 强调，关注点正从 AI 的可行性转向如何快速且安全地扩展以实现真正的商业价值。他们指出，尽管生成式 AI 在简单任务上表现出色，但复杂的业务流程需要灵活的大型语言模型与严格的确定性工作流程相结合，以确保一致性和合规性——例如遵循固定的退款政策。高管们还强调了高层赞助、明确的商业用例以及在 AI 项目初期法律和伦理合规的重要性。此外，他们提到代理经理在监控和提升 AI 代理性能方面的日益重要角色。Salesforce 将自己定位为提供必要工具和系统的供应商——“交通标志、地图和安全”——以安全地引导组织通过 AI 部署的最后阶段，实现切实的投资回报。免责声明：本新闻简报由公共技术公司（PUBT）使用生成式人工智能创建。尽管 PUBT 努力提供准确和及时的信息，但此 AI 生成的内容仅供参考，不应被解读为财务、投资或法律建议。Salesforce Inc. 于 2026 年 1 月 22 日发布了用于生成本新闻简报的原始内容，并对此信息的准确性承担全部责任。© 版权 2026 - 公共技术公司（PUBT）原始文档：这里</p>

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<p>Salesforce 高管概述了一个三阶段的人工智能采用路线图，重点在于克服将人工智能规模化以创造商业价值的挑战。他们强调需要灵活的大型语言模型与确定性工作流程相结合，以应对复杂的流程。关键因素包括高管赞助、明确的使用案例和合规性。提升人工智能性能的代理经理角色也得到了强调。Salesforce 旨在提供必要的工具，以指导组织进行人工智能部署并实现投资回报</p>

<p>Salesforce Inc. executives recently discussed the critical challenges and strategies for enterprises navigating the “last mile” of AI adoption. Adam Evans, EVP &amp; GM of Salesforce AI Platform, Madhav Thattai, COO of Salesforce AI, and Mark Wakelin, EVP of Forward Deployed Engineering, emphasized that the focus is shifting from AI’s feasibility to how quickly and securely it can be scaled for real business value. They highlighted that while generative AI excels at simple tasks, complex business processes require a combination of flexible large language models and strict deterministic workflows to ensure consistency and compliance—such as adhering to fixed refund policies. The executives also stressed the importance of executive sponsorship, clear business use cases, and legal and ethical compliance at the outset of AI projects. Additionally, they noted the emerging role of agent managers to monitor and improve AI agent performance at scale. Salesforce positions itself as the provider of essential tools and systems—the “traffic signs, maps, and security”—to safely guide organizations through the final stages of AI deployment and realize tangible ROI. Disclaimer: This news brief was created by Public Technologies (PUBT) using generative artificial intelligence. While PUBT strives to provide accurate and timely information, this AI-generated content is for informational purposes only and should not be interpreted as financial, investment, or legal advice. Salesforce Inc. published the original content used to generate this news brief on January 22, 2026, and is solely responsible for the information contained therein. © Copyright 2026 - Public Technologies (PUBT) Original Document: here</p>
<div class="lb-trans"><p>Salesforce Inc. 的高管们最近讨论了企业在人工智能（AI）采用的 “最后一公里” 中面临的关键挑战和策略。Salesforce AI 平台的执行副总裁兼总经理 Adam Evans，Salesforce AI 的首席运营官 Madhav Thattai，以及前沿部署工程的执行副总裁 Mark Wakelin 强调，关注点正从 AI 的可行性转向如何快速且安全地扩展以实现真正的商业价值。他们指出，尽管生成式 AI 在简单任务上表现出色，但复杂的业务流程需要灵活的大型语言模型与严格的确定性工作流程相结合，以确保一致性和合规性——例如遵循固定的退款政策。高管们还强调了高层赞助、明确的商业用例以及在 AI 项目初期法律和伦理合规的重要性。此外，他们提到代理经理在监控和提升 AI 代理性能方面的日益重要角色。Salesforce 将自己定位为提供必要工具和系统的供应商——“交通标志、地图和安全”——以安全地引导组织通过 AI 部署的最后阶段，实现切实的投资回报。免责声明：本新闻简报由公共技术公司（PUBT）使用生成式人工智能创建。尽管 PUBT 努力提供准确和及时的信息，但此 AI 生成的内容仅供参考，不应被解读为财务、投资或法律建议。Salesforce Inc. 于 2026 年 1 月 22 日发布了用于生成本新闻简报的原始内容，并对此信息的准确性承担全部责任。© 版权 2026 - 公共技术公司（PUBT）原始文档：这里</p>
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Salesforce 的高管们为企业 AI 的采用制定了三阶段的路线图