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报告概述

报告聚焦于传统应用开发与维护（ADM）在AI加速变革时代面临的挑战与机遇，提出一种全新的Agentic ADM运营模式。该模式以工业化AI基础、Agentic ADM平台和体验级协议（XLAs）为三大支柱，将智能嵌入应用全生命周期，实现从任务执行到结果导向的转变。报告通过对比传统ADM与Agentic ADM，阐述了新范式如何驱动企业韧性、速度与增长，为CIO和IT领导者提供从战术支持到战略价值引擎的转型路径。

报告的核心结论

Agentic ADM实现从成本中心到增长引擎的转变。

报告指出，Agentic ADM通过AI驱动的自主运营、快速构建和持续转型，降低总拥有成本的同时支持创收能力，使ADM成为企业竞争优势的持久来源，节省的资源可重新投资于创新。

体验级协议（XLA）成为衡量ADM绩效的新标准。

报告提出XLAs替代传统SLA，将用户感知、运营绩效和业务成果整合为多层绩效框架，从关注系统指标转向客户满意度、努力程度及转化率等业务影响，推动ADM从被动响应转为主动体验保障。

Agentic ADM采用人类监督下的自主运营模式。

AI代理在标准化、可重复的任务中实现自主观察、决策和执行，如预测和解决事件、编排变更与发布，人类保持控制权并专注于治理和价值流管理，实现从人力执行到人力监督的跃迁。

Agentic ADM通过模块化渐进路径实现规模化采纳。

报告强调避免“大爆炸”式转型，而是通过先基准XLA、自动化小任务逐步扩展自主权，并借助RAISE平台嵌入治理护栏，确保安全可靠地规模化，在降低风险的同时展示早期回报。

报告回答的关键问题

什么是Agentic ADM？

Agentic ADM是一种以AI代理为核心的应用程序开发与维护新模式。代理能够观察、决策并自主执行流程，平台持续学习和适应。它从设计之初就嵌入智能，通过自动化、编排和自我修复实现超自动化运营，人类则通过人工参与机制进行监督和治理，从而将ADM从成本中心转变为战略价值引擎。

传统ADM模式存在哪些局限？

报告指出传统ADM优化效率而非适应性，被动响应问题，高度依赖专家人力。早期AI和自动化工具只是叠加到现有流程上，产生增量改进而非系统性变革。此外，传统ADM以技术SLA衡量绩效，未能与业务KPI对齐，导致创新受限于高运行成本和僵化交付模型，难以支持企业的转型议程。

XLAs如何改变ADM的绩效衡量方式？

XLAs（体验级协议）与SLA和业务KPI共同构成多层绩效框架，将用户感知、运营绩效与业务结果直接关联。通过代理可观测层将应用遥测与业务上下文结合，实现实时检测和自动修复。这样，绩效讨论从系统指标转向业务影响，如客户满意度、转化率等，使ADM成为价值创造而非成本控制的引擎。

企业如何安全地采纳Agentic ADM？

报告建议采用模块化渐进路径：首先进行XLA基线化，从小型重复任务自动化入手，随着成果可衡量且可信任逐步扩展自主权。Capgemini的RAISE框架提供嵌入式治理、审计追踪和人工监督，确保合规、安全和可扩展。这种分步方法降低了转型风险，同时让企业快速获得早期价值。

报告中的代表性数据

70%

全球科技制造商查询实时解决率

案例实施后，该制造商采用Agentic ADM后，70%的查询实现实时解决，周转时间减少25%，提升了用户体验感知。

约30%

生命科学客户开发生产力提升

案例实施后，通过Agentic ADM的构建阶段，更快交付功能改善了用户满意度和采用率，开发生产力提升约30%。

75%及30-40%

家居零售商平台性能改进与购物车放弃率降低

案例实施后，家居零售商通过技术改进提升客户体验，平台性能提升75%，购物车放弃率降低30-40%，带来可衡量的收入影响。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 传统ADM与Agentic ADM的详细对比表，涵盖核心角色、运营模式、交付方式等维度的差异。
  • Capgemini ADM AI SHIFT平台的三层架构说明，包括代理可观测与控制平面、统一数据语义层及AI杠杆集成。
  • RAISE（可靠AI解决方案工程）平台的详细介绍，包括其预构建用例模板、治理与信任机制、成本优化能力。
  • 多个行业案例（如全球科技制造商、生命科学客户、家居零售商）的具体实施成果与数据，展示Agentic ADM的实际价值。
  • 体验级协议（XLA）的完整框架及其与SLA、业务KPI的协同方式，以及代理可观测层如何实现实时监控与自动修复。
  • 企业采纳Agentic ADM的实践路径：从XLA基线化、小范围自动化到逐步扩展自主权，并强调RAISE框架的治理作用。
  • 关于ADM从成本中心变为增长引擎的详细论述，包括对CIO、IT领导者及业务高管的战略启示。
  • 工业级AI集成方法，说明如何将AI作为编排引擎融入日常业务服务，而非仅作为孤立工具。

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