帮助企业更好拥抱AI,飞书的智能伙伴有何不同?

智商税研究中心 2023-11-22 20:02:23

不知有多少人看过一部叫做《演播时刻》的英剧,据说,这部剧是融入了很多BBC公司当年的真实工作环境,从各角度展示了上世纪文字工作者的执着与坚持。

即使到了今天,与文字策划、与创作创意相关的工种,依然是大众心中一种令人神往的职业,尤其是电视剧中的办公室白领们干练地敲击着键盘输入文字,从大段大段文章中梳理提炼出核心观点,并总结形成Message House的时候,简直不要太帅。

只不过,在信息大爆炸的今天,人们从海量数据中筛选出有效内容的成本变得越来越高,而在任务不断加重的同时,预算往往不增反降。在这般情况下,通过科技之力提升工作销量,成为新职场人的指望。

当人工智能开始逐渐贡献生产力,越来越多厂商开始将用户需求拆解得更加精细,并给出相应的解决方案:诸如是否可以基于场景,人机对话;是否可以基于内容,一键生成“脑图”,是否可以基于智能工具,一个组织可抵“千军万马”。等等。

当然,这不仅仅是对智能时代的个人而言,对于AI重构的未来组织同样如此。GPT4也好、飞书也罢,AI服务覆盖全用户群体已是行业公认的一种“显学”。

而在刚刚举办的飞书“2023未来无限大会”上,人们还深刻地感受到这样一点,AI不仅仅是具体的技术能力和产品形态,更是一种对底层运转规则的重新思考,最后,把人类送到更加美妙的世界当中。

是的,“智能涌现”似乎也到了“价值涌现”的时刻。

组织与AI,迎来“冷思考”

一件不得不承认的事情是,从年初到现在,几乎所有的互联网厂商,左手提 AI 赋能,右手提降本增效,几乎成了标配。

无论是互联网厂商还是各行各业,用大模型“做点什么”,似乎也成了共识,于是一时间,各种形态的“AI应用”层出不穷,仿佛对于一个公司,一个组织,只要多了一个小助手这样一个功能模块,就算是拥抱了AI。

很多企业所处行业不同,组织结构不同,对于大模型的需求和使用场景自然也不同。仅仅引入通用大模型,而并没有沉淀企业自身的知识与信息,或许能发挥的价值也非常有限。

所以当很多企业开始拥抱AI,拥抱大模型的时候,往往没有考虑过,能否适合自己现在应用、组织的逻辑和生产方式,而让AI直接上马使用。

这样导致的结果,就是效率没有上去,但成本反而增加。这里说的成本也不止部署大模型和配套开发的硬性成本,还有对应员工的学习成本和使用成本。

当然,这也不是说很多企业、组织与大模型天生“八字不合”,而是他们想要拥抱AI,在让大模型实现组织智能化、未来化之前,中间还隔着一道数字化的鸿沟。

中间的因果关系,同样显而易见:用AI进行智能化改造的前提,是打通企业的协同平台,有大量数字化的企业知识和通用知识进行训练。有了数字化的组织做基础,才谈得上智能化。

飞书7作为一个拥有 AI 能力的、面向未来的 AI 框架,它能够帮助我们更有效地整合企业内那些孤立的、分散的系统,为企业搭建起一个更加完善和高效的框架,让企业实现AI Ready。”

选择“Hard”模式

从另一个角度看,互联网逐渐渗透实体经济的三十年,也是实体经济与数字化相向而行的三十年。而中间的桥梁,就是各类数字化软件。

但受限于技术水平和时代背景,彼时的产品往往只能在各自的领域里实现一部分功能。放到企业这一端,要实现数字化运转,就必须上马企业的各种系统软件。

这会导致什么问题?对企业而言,就是系统的维护成本变高,往往维持企业的系统运转需要为多个产品付出成本。放到打工人视角,就是完成一项工作需要学习使用各种的协同软件,如果软件的数量上去了,对应的就是学习成本的不断上升。

当组织越来越庞大,越来越需要智能化管理的时候,这些协同软件的学习与使用成本就会水涨船高,最后的结果就是用的人越来越少。

那对于产品公司而言,一项重要的工作,就是在系统复杂度和使用难度上,不断做减法,而在功能和易用性上不断做加法,以此达到最终的使用效果。

在大模型时代到来之后,AI的加入,无疑给了这类公司一个重构产品的机会。

如何重构自然也分为很多种,第一种是把AI作为提效工具,在产品中加入对应模块,基本的产品逻辑不去改变。这样的好处是成本不高,用户习惯不会发生根本改变,不用专门适应。坏处就是容易把产品变成四不像。

在飞书的眼中,AI重构产品,进而重构企业的业务流程,不应该浮于表面的各类工作场景,而是应该从更底层的业务逻辑和经营管理去实现系统的智能化变革,迎接即将到来的AI时代,从AI ready走向AI native。

那么如何做到?除了简单的工作总结、文档生成等个人提效功能,还应该对企业自己的知识库做到灵活管理。更进一步,业务系统的搭建、流程进展管理等一些更复杂的功能,现在也能通过AI去实现。

此外,一个伙伴对话框,同时贯穿于业务流程中的各个场景,并在使用者授权后同步记忆。这不仅要求智能伙伴跨越场景,去准确理解,甚至预判用户的使用意图,更要对当下的工作场景所需企业知识的深度沉淀。

这中间,必然会经历企业知识数字化的过程。到目前为止,即便是数字化最彻底的一些公司,业务系统也会有一定程度的割裂;再比如很多企业知识的存储,介质也没有完全的统一,有的是纸质文档、有的则是各类office文件等等。

但在这些知识逐步上传到飞书7实现数字化沉淀之后,原先零散而割裂的业务流程也会逐渐开始融合,各项业务的协同效率也会提升。这也是通过飞书智能伙伴共创未来组织之前的最后一步。

在这个过程中,飞书智能伙伴已经不再是一个简单的流程管理或者提效工具,它现在更像一位企业聘请的员工,作为个人专属的智能伙伴,但可以改成各种专属昵称,头像也能自由更换。

如果每个真人员工都有一位对应的智能伙伴,最直观的变化是,组织的效率将会比之前多出来接近一倍,甚至是几倍,这当然取决于员工对AI的应用效率。

飞书的智能伙伴更像人的一面在于,它不再根据具体的指令而出现,而是在不同的工作场景,譬如文档、IM、会议等处,随叫随到。而且会根据自己掌握的企业知识库,和此前“共同工作”形成的工作记忆,进行对应的功能实现。

更重要的是,这些流程并非真人员工主动唤起,而是伴随着工作流程而主动提供。也因此它已经脱离了生产力工具的范畴,而是直接作为生产力的一部分,帮助组织提高运转效率。

飞书智能伙伴的一大特点,是所有的需求都通过一个交互界面的对话来实现,并且智能伙伴贯穿在IM、文档、业务系统等不同的场景中。

这其中有一个重要的挑战是:不明确的场景和纯对话的交互过程,人的意图是模糊的,需要AI去理解和判断意图,并给出结果。这与过去在具体场景中通过具体操作表达意图,从而让AI被动实现完全不同。而这也正是飞书选择了Hard模式的重要原因。

服务落地,AI卷出新序章

可以想见,要完成如此复杂工作的飞书智能伙伴,光靠一个通用知识驱动的大模型,显然是不够的,因此它与独立的AI大模型和“AI+APP”,有两个显著的不同。

1.它以最新升级的飞书7作为底层架构。企业在日常工作中所积累的企业知识,譬如规章制度、运作流程、业务经验积累等“企业知识”,可以在飞书上完成积累,用作对飞书智能伙伴的训练。

这样做的好处在于,飞书智能伙伴不仅可以作为个人专属的智能伙伴提供生产力,而且依靠的是公司群策群力的智慧结晶,企业通过长期业务实践得来的积累,知识流转的效率将会更快;

2.作为每一个员工的专属智能伙伴,它会在日常工作中记住使用者主体的工作记忆并随时调取。这样就不需要主动去搜索企业知识库,只需要主动对小助手使用自然语言提出相关需求,就可以自然帮你完成。

需要指出的是,除了这些“开箱即用”的功能以外,企业大可通过【飞书智能伙伴创建平台】轻松创建专属于业务需求的智能伙伴。它们可能服务于诸如零售、制造、创新科技和广告营销等千行百业,但在帮助企业提升业务效率和决策效率方面,都提供了相同分量的价值。

相关负责人称,此外,“飞书智能伙伴”作为一个开放的 AI 服务框架,企业可根据业务场景自主选择适合的底层大模型。

举一个细分场景的例子。对于很多业务人员来说,如何报销一直是老大难问题,但在智能伙伴内置了企业报销插件之后,相关问题可以直接请教,就能获取智能伙伴基于企业知识库的专业答案。

抛开这些表层场景,飞书在平台层面的思考在于,如何避免在数字化的基础上重复造轮子。AI时代的企业工作平台,不仅需要AI辅助各类日常场景,在业务系统搭建、业务进展管理等业务管理场景,飞书在与合作企业的共创过程中,经历无数次打磨,已经无限接近AI ready。

关于这一点,元气森林近期也与飞书智能伙伴在巡店场景进行了共创实践与测试。众所周知,快消品的线下补货是一件极为繁琐的流程。中间包括但不限于微信输入商品名称和数量、确认网点和位置,再录入订单等一系列流程。

未来,通过飞书智能伙伴,巡店的补货员只需要通过一句话,就让飞书自己去理解并匹配对应的网点,并自动生成一个下单口令。原先可能一个小时的流程,被缩短到只要几分钟。

再比如,对于从事整合营销广告服务的追极传媒而言,客户调研是一线商务的必备功课,以往通过搜索引擎or 行业数据库,最快也需要半天的时间准备。

但同样的问题提问智能伙伴之后,最快只要5秒钟,就可以获取包括行业、人群、竞品等信息的分析结果,品牌认知与调性也能快速建立,由此离成交再近一步。

从智能伙伴提供答案的过程也能发现,要想它提供准确而专业的回答,自己的通用知识库显然是不够的,还需要企业自己把相关的知识,例如文档、流程、规章上传到飞书。只有这样,智能伙伴才能不断学习进步,更好地提供相关生产力。

在这个过程中,原先割裂的业务流程也会在飞书式的协同中不断改造梳理,实现数字化,并最终在AI的帮助下进行“智能飞升”。

正如飞书那句深入人心的“先进团队,先用飞书。”,其实飞书和先进团队也没有特别必然的联系,但当一个团队已经实现高度协同,并高度数字化、智能化的时候,其实已经与飞书想要帮助企业达到的形态,没有什么区别了。

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