当 AI 热潮真正进入企业内部，一个更现实的问题很快出现：AI 能不能真正进入业务系统，理解企业自己的数据，调用企业正在使用的工具，并参与真实工作流？

这也是为什么在今年 Google Cloud Next’26 上，“Agentic Enterprise（智能体企业）”成为一个非常重要的方向。

企业对 AI 的需求，正在从“有没有一个能聊天的模型”，转向“能不能把 AI 变成组织里的生产力系统”。真正的企业级 AI，不应该只停留在对话窗口里，而应该能够连接数据、理解业务、调用工具、协同人员，并在具体工作中产生结果。

4 月 23 日，触脉咨询围绕 “迈向智能体企业（Agentic Enterprise）” 这一主题，举办了一场关于企业 AI 落地实践的线上分享。

本文也将以活动回顾的形式，整理当天分享中的核心内容，并结合多渠道数据接入，电商选品分析、转化漏斗拆解、游戏素材诊断，再到邮件助手、飞书协作、YouTube 竞品素材解析，以及企业级 Agent 平台与后台管理能力等​多个 Demo​，展示当前企业 AI 已经能够真正落地到哪些业务场景中。

这些 Demo 想回答的是：​很多过去被认为“还需要几年才能真正落地”的 AI 能力，现在已经开始进入实际业务。​企业 AI 也正在从“工具体验”，逐渐走向真正的“业务系统”。

如果您对以下 Demo 场景或者企业级 AI 应用感兴趣，可以直接联系您在触脉咨询的客户经理，或扫描文章底部的二维码与我们联系。

AI 的本质仍然始于数据

活动一开始，我们首先讨论了一个几乎所有企业都会遇到的问题：数据孤岛。很多企业并不是没有 AI，而是 AI 根本无法真正理解企业。

数据显示，平均每家公司需要与超过 254 个不同系统和工具协同工作。CRM、ERP、广告平台、BI 系统、邮件系统、文档平台、客服系统、内部 OA等等。

这也是为什么很多企业的 AI 应用始终停留在写作、翻译、总结、生成图片等浅层场景。一旦进入营销投放、用户增长、经营分析、跨部门协作这些真实业务链路，AI 就很容易失效。不是因为模型不够强，而是因为它没有真正接入企业业务现场。

企业如果想让 AI 真正参与工作，首先要解决的不是“选哪个模型”，而是“如何让 AI 接触到正确的数据，并理解这些数据背后的业务含义”。

AI 只有理解数据，才能理解业务；只有理解业务，才能真正参与工作。

企业 AI 落地，正在从“重架构”走向“轻架构”

过去几年，很多企业在推进 AI 或数据项目时，通常会选择非常重的建设模式。从数据中台、自建数仓，到复杂的数据治理和长期的系统改造，整个过程往往需要投入大量时间、人力和预算。

理论上，这种方式能够构建一个非常完整的体系，但现实情况是，大量项目在真正进入业务阶段之前，就已经因为周期过长、维护复杂或者业务配合困难而停滞。

而这两年一个非常明显的趋势是：企业开始越来越关注“快速落地”。

尤其对于中国出海企业来说，业务节奏本身就非常快。市场变化、广告投放、用户增长以及内容运营，都要求企业具备更高的灵活性。

因此，企业开始逐渐接受一种更加轻量化的 AI 架构思路：尽量复用已有平台能力，通过标准化方式快速完成数据接入和 AI 能力建设，而不是从零开始重建整个系统。

活动中，我们重点展示的 BigQuery + Gemini Enterprise 方案，本质上就是这种“轻架构”思路的体现。

企业不再需要先花半年时间搭建复杂的数据工程体系，而是可以快速将广告平台、GA4、CRM、市场竞争数据以及非结构化内容资产接入统一的数据平台，并直接开始构建 AI Agent。

Demo 1：多渠道数据，一键进入 BigQuery

数据接入是所有 AI 项目的前提，但往往也是最费时、最容易被低估的环节。很多企业在真正开始做 AI 之前，第一个卡点并不是模型能力，而是数据根本没有打通。

在这个 Demo 中，我们演示了如何通过 Supermetrics 快速连接Facebook 广告产品后台数据，并自动同步数据到 BigQuery。

整个过程几乎不需要额外开发，授权完成后，广告数据就能够自动进入 BigQuery，并形成标准化数据集。包括花费、曝光、点击、转化、CTR、ROI 等营销指标。

除了广告平台数据之外，还可以直接搜索和接入公开数据集。例如 Facebook Insights 等市场与内容相关数据，也能够快速补充进自己的数据仓库。

这样做的意义并不仅仅是“把数据放到一起”，而是让后续所有 AI Agent、自动分析、预测建模以及营销优化，真正拥有统一的数据基础。

这也是企业 AI 落地中非常关键的一步。

很多企业以为自己缺的是 AI 能力，但真正缺的往往只是一个能够快速连接数据的基础架构。

如果您希望进一步了解 Supermetrics（数据集成平台）与 BigQuery 的集成方式，或者希望测试自己的广告与营销数据是否能够快速接入，也可以直接联系触脉咨询的客户经理，我们可以协助您申请 Supermetrics 工具14 天免费试用，并帮助您验证实际业务场景。

Demo 2：AI 秒级定位高潜力商品

很多电商团队每天都会面对一个非常现实的问题：到底哪些商品值得继续放量，哪些商品虽然流量很高，但实际转化存在问题。

传统情况下，这类分析往往需要运营、数据和 BI 团队反复协作，从浏览、加购、购买等多个维度拆解数据，再结合广告投放情况进行判断。整个过程不仅耗时，而且非常依赖经验。

在这个 Demo 中，我们演示了 Agent 如何基于商品浏览量、加购量、购买量等行为数据，对不同商品进行分层分析，并通过可视化图表快速识别高潜力商品。

在后续分析中，AI 还可以通过气泡图的方式，把浏览量、加购率、营收等多个指标进行可视化组合，让运营团队能够快速识别哪些商品适合继续放量，哪些商品需要优先优化转化环节。

过去可能需要半小时甚至更久才能完成的分析，现在已经可以通过自然语言交互，在几秒钟内完成。

Demo 3：20 秒看懂哪个渠道转化最好

对于营销团队来说，最难的问题往往不是“有没有流量”，而是“哪些流量真正能带来转化”。尤其在多渠道投放环境下，自然流量、付费流量、引荐流量以及不同广告平台之间，往往会产生非常大的质量差异。

传统情况下，如果团队想真正分析不同渠道的转化效果，通常需要经历复杂的数据查询、漏斗拆解以及多维度分析，很多时候还需要 BI 和数据团队协同完成。

在这个 Demo 中，我们演示了 Agent 全渠道转化漏斗分析能力。系统会基于不同流量来源，对浏览、加购、购买等关键转化环节进行拆解，并对自然流量、付费流量和引荐流量进行对比分析。

演示过程中，可以看到不同渠道的转化率数据，以及各流量来源在漏斗中的表现差异。AI 会通过表格形式展示渠道转化情况，帮助团队快速观察哪些渠道整体转化表现更高。

Agent 不只是输出一张报表，而是会进一步解释这些数据意味着什么，并给出后续优化建议。

对于越来越强调投放效率和 ROI 的企业来说，这种实时、可交互的分析方式，会比传统固定报表更接近真实业务需求。

Demo 4：AI Agent 开始进入“一键配置时代”

很多企业在讨论 AI Agent 时，最大的误区之一就是认为：只有技术团队才能搭建 Agent。

但现实情况是，真正决定 Agent 能不能落地的，并不是模型本身，而是业务团队能不能快速把自己的业务逻辑、分析规则以及数据上下文交给 AI。

在这个 Demo 中，我们演示了 BigQuery Conversation Agent 的实际构建过程。整个流程并不是传统意义上的“开发系统”，而更像是“配置业务分析能力”。 AI 会通过选择数据源、配置分析规则以及输入业务上下文，逐步构建一个能够理解业务数据的 Agent。

这意味着很多过去需要数据分析师​长期维护的分析流程，现在已经能够被沉淀成可复用的 Agent 能力。

更重要的是，这种模式让 AI Agent 的搭建开始真正“业务化”。过去企业如果想构建类似问数系统，通常需要投入大量开发资源，而现在很多分析场景已经可以通过配置方式快速完成。对于希望快速推进 AI 落地的企业来说，这种方式会大幅降低 Agent 的使用门槛。

Demo 5：AI 告诉你哪种素材更能跑量

对于游戏和 App 出海团队来说，素材效果几乎直接决定广告投放效果。不同平台、不同素材形式以及不同创意方向之间，往往会产生巨大的转化差异。

但过去很多素材分析工作，依赖人工拉取数据、手动整理报表，再结合经验进行判断。这不仅效率低，而且很难真正做到实时优化。

在这个 Demo 中，我们演示了 Agent 如何基于历史广告素材数据，对图文、视频等不同类型素材的表现进行分析，并进一步预测未来趋势。AI 会通过趋势图展示素材历史表现，帮助团队观察不同素材方向的变化。

相比传统“复盘式”分析，这种方式已经开始让 AI 进入广告优化和增长决策阶段。

对于游戏、内容以及广告驱动型业务来说，这类能力非常重要。因为素材生命周期本身就非常短，团队往往需要在极短时间内判断哪些素材值得继续放量，哪些方向需要及时停止。如果分析速度跟不上投放节奏，再好的素材也可能很快失去窗口期。

Demo 6：企业里的“ AI 员工”长什么样？

很多人对 AI 的理解仍然停留在聊天窗口里。但对于企业来说，真正重要的问题并不是“AI 会不会聊天”，而是 AI 能不能真正进入工作流。

因为员工每天真正消耗时间的并不是和 AI 对话，而是处理邮件、跟进任务、协调协作以及整理信息。

在这个 Demo 中，我们演示了 Gemini Enterprise如何自动识别出一封与 Data Studio 报表异常相关的邮件，并将其标记为高优先级事项。随后，系统会自动生成邮件摘要，包括问题内容、影响范围以及需要关注的重点信息。

相比传统邮件处理方式，用户不需要再逐封阅读邮件，而是可以直接看到 Gemini Enterprise 整理后的关键信息。

接下来， Gemini Enterprise还可以会进一步调用飞书助手，与相关同事进行沟通协作。系统会自动生成发送给同事的消息内容，并同步前面邮件中的问题上下文。整个过程不仅包括消息生成，还会对语气和表达进行调整，使其更符合真实工作沟通场景。

这个 Demo 的重点并不是“AI 会聊天”，而是 AI 已经开始真正参与企业内部的信息处理与协作流程。从邮件分析，到问题识别，再到跨部门沟通，整个流程已经开始接近真实工作方式。

Demo 7：3 步拆解 YouTube 爆款素材

过去很多团队在研究竞品广告素材时，往往需要人工反复观看大量视频，再手动记录素材结构、互动方式和创意特点。整个过程不仅耗时，而且很难快速总结不同爆款素材之间的共性。

在这个 Demo 中，我们演示了Gemini Enterprise 如何对 YouTube 游戏广告素材进行自动分析，重点拆解当前游戏行业中非常常见的 Playable 广告形式。

整个流程主要分为三个步骤。首先，Gemini Enterprise 会快速识别和整理热门广告素材；随后，对广告中的互动结构进行拆解，包括用户点击方式、奖励机制、关卡推进以及广告引导逻辑；最后，再进一步总结这些素材中的共性特点，帮助团队更快理解哪些表达方式更容易吸引用户互动。

相比传统人工逐条分析广告的方式，这种方法能够更快完成素材研究，并帮助团队快速建立对竞品广告结构的理解。

这个 Demo 更重要的一点是，它展示了 AI 开始进入“内容理解”和“创意分析”场景。过去 AI 更多停留在数据层，而现在，AI 已经开始能够理解广告素材本身。

Demo 8：1分钟搭建一个企业 AI Agent

很多企业在讨论 Agent 时，都会默认这是一个需要长期开发的复杂系统，但这个 Demo 展示的是：企业现在已经能够在 Gemini Enterprise 后台中，快速完成 Agent 的创建与配置。

在演示过程中，可以看到 Gemini Enterprise 后台中的 Agent 创建界面，包括 Agent 名称、功能描述、提示词配置、模型选择以及定时功能等内容。

企业可以根据不同业务场景，创建不同类型的 Agent，例如数据分析、知识问答、内容生成或者内部协作类 Agent。

它展示了企业 Agent 开始进入“配置化时代”。过去只有技术团队才能搭建 Agent，而现在业务团队也开始能够直接参与 Agent 的创建过程。

Demo 9：Gemini Enterprise 后台首次完整演示

很多企业现在已经开始尝试 Agent，但真正进入企业场景之后，一个新的问题会开始出现：当 Agent 数量越来越多、接入的数据越来越复杂时，企业到底应该如何统一管理这些 Agent。

这个 Demo 展示的重点，不再是单个 Agent 的创建过程，而是 Gemini Enterprise 整体企业级 Agent 平台的后台架构。

在演示过程中，可以看到平台中的多个核心模块，包括 Agent 管理、工具调用、数据连接以及后台统一配置等内容。

不同 Agent 可以连接不同数据源，并调用不同能力，而企业则能够在统一后台中查看和管理这些 Agent 的运行情况。

相比个人 AI 工具，这种平台化结构更强调“统一管理”和“企业协作”，而不是单个聊天窗口。

以上 9 个 Demo 呈现了一条非常清晰的企业 AI 落地路径。

第一步，是让企业数据真正进入统一平台。没有数据连接，AI 就只能停留在表层对话。

第二步，是让 Agent 具备业务分析能力，从商品、渠道、素材等具体场景中发现问题和机会。

第三步，是让 AI 进入邮件、飞书、YouTube 素材研究和企业后台配置等工作流，开始参与员工每天真实发生的工作。

最后一步，则是通过权限、数据源和功能管控，让 AI 从单点工具变成可以被组织管理的企业系统。

这也是“智能体企业（Agentic Enterprise）”真正想表达的方向。未来企业之间的差距，可能不再只是有没有使用 AI，而是 AI 是否真正进入了数据系统、业务流程和组织协作之中。

AI 正在从“能力展示”阶段，进入真正的“企业落地”阶段。对于出海企业来说，这种变化尤其重要，因为市场变化更快、投放链路更复杂、内容生产压力更大，企业需要的不只是一个能回答问题的 AI，而是一套能够连接数据、理解业务、调用工具并参与执行的 Agent 能力体系。

如果您也正在关注 Gemini Enterprise、企业级 Agent 落地、企业 AI 工作流以及 AI 如何真正进入数据、营销与业务系统，欢迎与触脉咨询（TRUEMETRICS）交流。

作为 Google Marketing Platform（GMP）官⽅认证合作伙伴以及 Google Cloud 认证合作伙伴，触脉咨询也正在围绕企业级 AI 应用、Agent 场景设计、多渠道数据整合以及 Google Cloud AI 体系，持续帮助出海企业探索更真实、更可落地的 AI 应用场景。

触脉咨询凭借深厚的 Google 生态技术积累，已为多个行业客户提供 AI 智能体搭建与落地服务，助力企业将 AI 真正用起来、跑起来。我们也会持续分享更多企业 AI 落地案例，帮助企业更快、更稳地迈向智能体企业。