Salesforce 与客户共创 AI 路线图

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Salesforce 靠 1.8 万客户"众包"AI 路线图：每周一次面对面迭代

企业 AI 竞赛中，Salesforce 正在用一种非常规的方式保持不掉队——把产品路线图的制定权直接交给客户。

这家客户管理软件巨头不再依赖内部闭门规划，而是实时众包 AI 路线图，通过高频客户反馈驱动产品发布节奏。

"1.8 万家客户是信息的源泉，也是实现客户成功所必需的数据金矿。我们构建的技术栈已经在这些客户中产生共鸣——随着时间推移，上下文理解会越来越好，而当 LLM 能力提升、Agent 系统实现更多完全自主行为时，这是一条持续的创新轨道，我们将持续投入。"

这些沟通的频率远超传统的企业咨询周期：部分客户每周与 Salesforce 会面一次，而非季度或年度复盘。

Salesforce 是最早在 2024 年末推出 AI Agent 管理软件的公司之一，随后 Agentic AI 在 2025 年开始主导科技头条。Salesforce 将其归功于客户驱动的策略：让客户领路，使公司能够快速响应 AI 技术的演进方向。

Salesforce 工程总裁兼 CTO Muralidhar Krishnaprasad 指出，当 LLM 面世时，企业普遍希望采用这项技术，但缺乏"最后一公里"的技术能力来充分利用 LLM。正是这种需求缺口促使 Salesforce 推出了 Agentforce 平台。

在此基础上，公司采用自下而上的主题驱动策略，聚焦 Agent 上下文、可观测性和确定性控制等主题，而非具体产品时间表。

Govindarajan 表示，创新成果直接来自与大量客户的合作，对真实世界的问题进行分类，再判断哪些可以在 LLM 层解决，哪些需要构建 Agent 操作系统组件来弥补。

Krishnaprasad 补充道：

"我们等不了三个月或六个月才拿到反馈，然后再花六个月去开发。我们每周、每月都在实时响应。现在代码推送速度非常快，有各种门槛来测试新功能，在广泛发布前尽早获取反馈——这些都是为适应当前快速变化的环境而做出的改变。"

Engine是一家旅游管理平台，属于 Salesforce 客户反馈闭环中的典型案例。Engine 创始人兼 CEO Elia Wallen 透露，其运营团队与 Salesforce 每周都会开会，这种关系并非走过场。

Engine 获得了 AI 工具的提前使用权，帮助其保持竞争优势并获取更高价值。而反馈是双向的——Wallen 举了一个语音 Agent 预订酒店交互不够自然的例子，Salesforce 收到反馈后快速改进，A/B 测试结果随之提升。

Wallen 表示：

"如果有人真正愿意帮助我们共同塑造产品，他们就能更好地理解我们的问题以及如何解决这些问题。对我们来说，能够被邀请参与产品构建是很棒的体验，因为我们能够影响产品方向。"

此外，联邦信用合作社 PenFed 通过与 Salesforce 深度合作，成功精简了技术栈。PenFed 首席创新官 Shree Reddy 表示：

"我们将时间和精力投入到更具战略性的平台，在这段关系上投入大量时间。这种投资已经带来良好回报，强化了这种相互影响的伙伴关系，我们看到双方组织都获得了最大化的价值。"

PenFed 利用 Agentforce 中现有工具和 Agent 自主开发了 IT 服务管理（ITSM）工作流，效果良好。Salesforce 发现这一成果后，将该工具推广到更广泛的平台，供其他企业使用。

这种策略的隐患在于，它建立在"客户永远是对的"这一经典服务理念之上。尽管如此，仍有大量企业尚未明确 AI 在自身业务中的定位，也有不少企业尚未从这项技术中获得实际价值。Salesforce 希望能赌对方向，但这些企业未必是产品长期迭代的最佳参照。

此外，愿意在测试阶段尝鲜和预览技术，并不等于会形成长期使用习惯，更不必然转化为未来的软件合同。

Salesforce 在内部同样贯彻这种"自下而上"的策略。Govindarajan 指出，Salesforce 员工本身就是其 AI 工具的最大用户群体。

AI 浪潮来袭时，Salesforce 早早完成了人力和资源的重新布局。ChatGPT 发布后，Salesforce 随即调动团队与资源，组建了一个新的 AI 团队。Krishnaprasad 表示，这一策略在历次技术创新周期中已被验证有效。

"技术变化无常，谁也无法预知一个月后会冒出什么。"Krishnaprasad 说道，"我们能做的只有快速适应，去年一整年我们都在做这件事。回想起来，一年半前'AI 代理'这个词根本还没进入主流术语表。随后我们不得不全力应对各项技术突破，也不得不回应来自客户的实际需求。"