今天，越來越多人在工作中使用 AI：寫文案、畫圖、做總結(jié)。但它們?nèi)匀皇恰腹ぞ摺惯M(jìn)步，而非「范式」變革——我們像是多了一個(gè)智能的助手，但自身的工作模式并沒有本質(zhì)的改變。但我總覺得，在 AI 時(shí)代，企業(yè)組織的工作范式，一定會(huì)因?yàn)?AI 的介入，而迎來一次真正意義上的變革。
最近我接觸到飛書最新上線的「知識(shí)問答」產(chǎn)品，突然讓我看到了一些新的可能性： AI 不只是幫你更快完成一項(xiàng)任務(wù)，而是可能改變「我們?nèi)绾喂ぷ鳌惯@件事的底層邏輯。
客觀的說，這個(gè)產(chǎn)品依然很早期，有些功能還顯得稚嫩。但它代表了一種可能性—— AI 第一次作為企業(yè)知識(shí)的一部分，被有機(jī)地融入到工作流中，從而實(shí)現(xiàn)一種全新的組織智能模式。就像辦公軟件開啟了數(shù)字辦公時(shí)代，SaaS 開啟了協(xié)同辦公時(shí)代，而 AI 知識(shí)問答，或許正是開啟 AI 原生辦公時(shí)代的鑰匙。
接下來講講一些我的不成熟思考。
01
從軟件到云，再到問答：
一種全新辦公范式的新可能
大概一個(gè)月前，極客公園獲得了飛書知識(shí)問答的試用資格，我自己也體驗(yàn)了一段時(shí)間。
根據(jù)飛書團(tuán)隊(duì)的介紹，這是一款基于企業(yè)知識(shí)構(gòu)建的專屬 AI 問答工具。在日常工作中，當(dāng)你遇到問題時(shí)，可以隨時(shí)向它提問，它能夠根據(jù)你在飛書中有權(quán)限訪問的消息、文檔、知識(shí)庫、文件等信息，直接提供精準(zhǔn)的答案。不僅如此，它還可以基于企業(yè)知識(shí)協(xié)助內(nèi)容創(chuàng)作，幫助你獲取更深入的業(yè)務(wù)洞察。
第一次打開知識(shí)問答的界面時(shí)，乍一看像是 ChatGPT 或 DeepSeek 這樣的聊天機(jī)器人，所以一開始我也嘗試用它來整理新聞、轉(zhuǎn)寫錄音——但很快我意識(shí)到，飛書知識(shí)問答并不是一個(gè)通用 AI 對(duì)話工具，而是一款定位明確、用途專業(yè)的企業(yè)助手。
如今，極客公園的大部分辦公場景都已經(jīng)遷移到飛書上，飛書中沉淀了我們絕大多數(shù)的工作資料——從財(cái)務(wù)、人事等管理信息，到我們?nèi)粘?chuàng)作的文章、運(yùn)營數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)資料，甚至包括會(huì)議紀(jì)要、聊天記錄這些日常溝通內(nèi)容。
知識(shí)問答可以訪問我有權(quán)限查看的全部文件，并基于這些內(nèi)容回答我的各種問題，就像是一位專屬的智能秘書。作為管理者，雖然我有權(quán)限查看公司所有的數(shù)據(jù)，但我不可能記住所有的信息。以往在需要的時(shí)候，我通常要翻查文檔，或者去詢問助理和業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，而現(xiàn)在，知識(shí)問答成了一個(gè)非常有效的替代方案。
當(dāng)我開始把知識(shí)問答當(dāng)成一個(gè)專屬助理使用時(shí)，才真正解鎖了這個(gè)工具的「使用密碼」。經(jīng)過一段時(shí)間的使用，我也逐漸總結(jié)出了一些體驗(yàn)和感受。
整體來看，就像助理也有實(shí)習(xí)生、初級(jí)助理和高級(jí)助理之分，知識(shí)問答的能力也可以劃分為不同的層級(jí)。當(dāng)前，它在不同層級(jí)的表現(xiàn)也各有優(yōu)劣。
1， 實(shí)習(xí)生水準(zhǔn)：主要負(fù)責(zé)幫我找一些文件和資料。比如讓它查找我與某位創(chuàng)業(yè)者最近的溝通錄音，或者找出兩年前 IF 大會(huì)期間，我與柯南和 Robin 的訪談文檔。實(shí)際上，在這些事情上，這位「AI 助理」已經(jīng)表現(xiàn)得非常不錯(cuò)?？紤]到我在飛書上有幾百個(gè)群聊，每周同事們還會(huì)新建數(shù)百個(gè)文檔，知識(shí)問答已經(jīng)能幫我高效完成一些非常實(shí)際的工作。
2，初級(jí)助理的水平： 能夠基于文檔、會(huì)議紀(jì)要等信息，回答我一些具體問題。比如前段時(shí)間我和媒體朋友聊到我們今年在播客和直播上的發(fā)力，希望分享幾個(gè)成效顯著的案例。我大致記得有幾場數(shù)據(jù)不錯(cuò)，但具體是哪些場次、具體數(shù)據(jù)是多少，記憶已經(jīng)模糊。這時(shí)候，只需要問一聲飛書知識(shí)問答，它就能快速從文檔和會(huì)議紀(jì)要中提取出這些內(nèi)容，直接給出答案。
3，工作伙伴水平： 是在回答問題的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步具備生成內(nèi)容的能力。比如我曾嘗試讓飛書知識(shí)問答，基于我和創(chuàng)業(yè)者或同事們的溝通記錄，再結(jié)合一些外部資料，自動(dòng)生成一份創(chuàng)業(yè)者在線訪談的前采準(zhǔn)備文檔。在飛書的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，我也看到飛書 CEO 謝欣演示了一個(gè)場景：讓知識(shí)問答生成一份結(jié)項(xiàng)報(bào)告——這個(gè)功能的未來潛力非?？捎^。
整體來看，在后兩個(gè)層級(jí)上，知識(shí)問答的表現(xiàn)仍有進(jìn)步空間。我自己的觀察是，這主要取決于兩個(gè)方面：一是企業(yè)自身數(shù)據(jù)的有序程度。如果項(xiàng)目文檔或運(yùn)營數(shù)據(jù)整理得越清晰，知識(shí)問答的回答和生成效果就越好；二是業(yè)務(wù)復(fù)雜度的不同，特別是在一些需要復(fù)雜推理和判斷的任務(wù)中，知識(shí)問答還顯得有些力不從心，像是一個(gè)尚未「畢業(yè)」的實(shí)習(xí)助理。
但對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品的早期階段來說，「不完美」才是正常狀態(tài)。而真正打動(dòng)我的，是它背后所代表的趨勢——我們可能正站在辦公范式轉(zhuǎn)變的起點(diǎn)。這不僅僅是一個(gè)更強(qiáng)大的知識(shí)檢索工具，更像是一個(gè) AI 原生辦公系統(tǒng)的雛形，甚至?xí)淖兤髽I(yè)生產(chǎn)力構(gòu)成和新的組織形態(tài)。
或許在不久的將來，它不會(huì)只是某個(gè)應(yīng)用插件，而是嵌入到我們每一個(gè)工作流程的核心，為團(tuán)隊(duì)的每個(gè)人都增強(qiáng)了一個(gè)「團(tuán)隊(duì)」，人機(jī)混合的生產(chǎn)力讓業(yè)務(wù)中的「大腦」變多，增效而不只是降本。
02
不是讓企業(yè)適應(yīng) AI，而是讓 AI 適應(yīng)企業(yè)
過去幾年，飛書一直在強(qiáng)調(diào)企業(yè)要「AI Ready」——這是 AI 真正進(jìn)入企業(yè)場景的前提。企業(yè)必須首先實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化，打通各類系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效沉淀，才能為 AI 提供可被調(diào)用的「糧食」。
但「AI Ready」只是基礎(chǔ)設(shè)施的搭建，真正的挑戰(zhàn)在于，如何將 AI 真正融入企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營之中。 而這一次「知識(shí)問答」的推出，標(biāo)志著飛書從「準(zhǔn)備階段」正式邁入「交付階段」的關(guān)鍵一步。
這背后依托的是飛書長期構(gòu)建的一體化系統(tǒng)：包括文檔、群聊、多維表格、知識(shí)庫等在內(nèi)的信息生態(tài)。這讓知識(shí)問答不再只是依賴公域知識(shí)的「聰明大腦」，而是基于你所在企業(yè)內(nèi)部的真實(shí)數(shù)據(jù)——你參與的群聊、你撰寫的文檔、你開過的會(huì)議，所有這些，都成為它的「原材料」。
也就是說，你只要真正好好用了飛書，你就完成了 AI ready，而不需要再回到過去我們對(duì) AI ready 的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作上搞一堆內(nèi)部工程了。
而且相比自己接通用大模型搞部署，飛書知識(shí)問答能夠更精準(zhǔn)地聚焦企業(yè)員工和管理者在實(shí)際工作中真正需要解決的問題。
另一個(gè)關(guān)鍵好處，則是它天然具備解決信息安全的能力，這是企業(yè)在接入 AI 產(chǎn)品時(shí)最關(guān)心的問題之一。
在 飛書發(fā)布的知識(shí)問答介紹上，謝欣演示了一個(gè)非常有意思的場景：他和下屬同時(shí)向知識(shí)問答提問，「2024 年飛書的機(jī)場廣告一共做了多少投放？」結(jié)果兩人收到的答案完全不同——謝欣得到了具體的投放數(shù)據(jù)，而下屬則沒有權(quán)限查看該信息，因此系統(tǒng)無法給出明確答案。
這是因?yàn)橹R(shí)問答會(huì)基于組織中每個(gè)人的權(quán)限，只展示你「能知道」的內(nèi)容，并據(jù)此生成你「該知道」的答案。這不僅保障了信息的個(gè)性化和精準(zhǔn)匹配，也從源頭上確保了企業(yè)的數(shù)據(jù)安全不被泄露。
從這個(gè)角度來看，飛書并不是讓企業(yè)去適應(yīng) AI 的使用邏輯，而是讓 AI 主動(dòng)適應(yīng)企業(yè)的運(yùn)行方式。技術(shù)從來不是目的，而是為場景服務(wù)的工具。飛書正在做的，就是讓 AI 自然而然地嵌入到組織的每一個(gè)細(xì)節(jié)中，讓每一位員工都能輕松上手、真正用得起來、用得放心。
03
超越抄作業(yè)時(shí)代——飛書賦能的能力在進(jìn)步
作為長期關(guān)注飛書團(tuán)隊(duì)節(jié)奏的人，我知道他們一向是「技術(shù)冒進(jìn)者，產(chǎn)品保守派」，所以最早體驗(yàn)知識(shí)問答的時(shí)候，預(yù)期可能是個(gè)比較保守的產(chǎn)品交付。
不過認(rèn)真體驗(yàn)和觀察后我意識(shí)到，企業(yè)知識(shí)問答這個(gè)場景，本質(zhì)上就是一個(gè)「千行百業(yè)、千人千面」的復(fù)雜問題：不同行業(yè)、崗位、管理層級(jí)，提出的問題不同、期望的答案不同、理想的輸出格式也各不相同。換句話說，飛書的產(chǎn)品經(jīng)理們無法在會(huì)議室里「閉門造車」設(shè)計(jì)出所有行業(yè)的知識(shí)問答邏輯， 它必須走向真實(shí)的市場環(huán)境，依靠用戶的真實(shí)反饋與使用場景，與各行各業(yè)共創(chuàng)，才能打磨出一個(gè)真正有價(jià)值的產(chǎn)品。
這背后，其實(shí)反映了飛書這幾年在產(chǎn)品觀念上的一次重要變化：過去，飛書更像是字節(jié)跳動(dòng)「先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)」的對(duì)外窗口，讓其他企業(yè)通過它來「抄作業(yè)」。但現(xiàn)在，他們顯然認(rèn)識(shí)到，這種方式存在天花板。每家企業(yè)都有獨(dú)特的流程、文化與知識(shí)體系，光靠復(fù)制「最佳實(shí)踐」是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
曾經(jīng)有一段時(shí)間，飛書似乎被不少客戶理解為了對(duì)于「字節(jié)方法論」的「抄作業(yè)」方式。但這次知識(shí)問答上很顯然徹底改變了這個(gè)慣性。
很顯然它開始能幫助每個(gè)企業(yè)怎么做好「自己的作業(yè)」。這也是飛書知識(shí)問答的真正價(jià)值所在——它不是一個(gè)單純回答問題的工具，它有機(jī)會(huì)一個(gè)激發(fā)組織知識(shí)、流程與創(chuàng)新潛能的共創(chuàng)平臺(tái)。
在 AI 這波波瀾壯闊的浪潮里，很多公司都在追逐「最新、最強(qiáng)」的大模型，但我覺得飛書提供了另一條路徑——把 AI 的能力真正落在組織的日常運(yùn)行中。
我覺得知識(shí)問答不是終點(diǎn)，它只是開始。未來，它或許會(huì)成為企業(yè)真正的「操作系統(tǒng)」——一個(gè)讓我們可以自然地向 AI 提問、獲取反饋、做出判斷并高效執(zhí)行決策的核心接口。
我始終相信，AI 的最終目標(biāo)不是簡單的提效，甚至簡單的去取代人，而是重塑組織。我們今天看到的每一次微小的技術(shù)進(jìn)化，其實(shí)都在為構(gòu)建一個(gè)全新的組織范式打下基礎(chǔ)。
門的另一側(cè)，將不再是「翻資料、找記錄、層層匯報(bào)」的低效模式，而是「開口即問、問即得答、答即可用」的智能協(xié)作新世界。這樣的未來，我很期待。
