硅谷知名增長(zhǎng)策略專家和顧問 Elena Verna 最近提出了一個(gè)名為 AI 原生員工的概念,指的是那些天生以 AI 工具為工作核心、能夠無縫協(xié)作并高效驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品交付的職場(chǎng)個(gè)體。
在她看來,真正的 AI 原生員工不是在用 AI 工具,而是默認(rèn)以 AI 為工作引擎,跳過傳統(tǒng)的流程設(shè)計(jì)、角色劃分、文檔撰寫和任務(wù)交接,直接進(jìn)入構(gòu)建與交付階段。
以 Lovable 為代表的 AI 初創(chuàng)公司,便是這樣一個(gè)典型的樣本。
不到 35 人的團(tuán)隊(duì),靠 AI 原生的工作流,在 7 個(gè)月內(nèi)做到了 8000 萬美元 ARR(年度經(jīng)常性收入),而他們的秘訣正是每名員工都默認(rèn)「先問 AI,再交付」。
對(duì)大多數(shù)公司來說,復(fù)制這種工作節(jié)奏并非易事,問題不在于人力或預(yù)算,而在于思維方式,除此之外,還得有一整套匹配的新工具、新流程,甚至是一種全新的協(xié)作邏輯。
就在今天,飛書召開了最新的 AI 產(chǎn)品發(fā)布會(huì),發(fā)布并升級(jí)了知識(shí)問答、AI 會(huì)議、飛書妙搭等多款 AI 產(chǎn)品,尤其值得注意的是,飛書還宣布多維表格未來將支持企業(yè)微信和釘釘,能夠跨平臺(tái)融入用戶現(xiàn)有協(xié)作環(huán)境。
此外,為了幫助用戶判斷 AI 工具的可用性,飛書團(tuán)隊(duì)還提出了一套「AI 產(chǎn)品成熟度模型」理論,把所有產(chǎn)品的 AI 能力分為四個(gè)等級(jí),從使用者的視角出發(fā),幫他們判斷一個(gè)功能是否靠譜、是否能用。
知識(shí)問答不需要提前搭知識(shí)庫,能從企業(yè)文檔中直接抓出答案、理解權(quán)限并結(jié)構(gòu)化輸出,現(xiàn)在是 M3 等級(jí)。
AI 會(huì)議支持實(shí)時(shí)紀(jì)要、聲紋識(shí)別和會(huì)后速遞,繼續(xù)走實(shí)用派,已經(jīng)落地到了 M4。
多維表格是更新最重的一塊,表格撐到千萬行、千人協(xié)同都不是重點(diǎn)。重點(diǎn)是現(xiàn)在已經(jīng)支持企業(yè)微信,釘釘也快了。此外,它還能拿來搭系統(tǒng)、跑流程,AI 也完全嵌入到表格每一個(gè)字段、節(jié)點(diǎn)和操作里。
企業(yè)也能 Vibe Coding,從需求分析到應(yīng)用構(gòu)建一整套鏈路,開發(fā)套件提供了企業(yè)級(jí) AI 開發(fā)全家桶,適合各種規(guī)模的公司。
知識(shí)問答:最懂公司業(yè)務(wù)的 AI 秘書
在企業(yè)內(nèi)部,知識(shí)往往分散在不同系統(tǒng)、文檔、聊天記錄中,查找效率低、重復(fù)溝通成本高。
飛書試圖用「知識(shí)問答」這個(gè)功能,來回應(yīng)這一長(zhǎng)期存在的結(jié)構(gòu)性問題。目標(biāo)并不復(fù)雜:做一個(gè)能隨時(shí)調(diào)用、響應(yīng)權(quán)限、貼近業(yè)務(wù)的企業(yè)內(nèi)搜索工具。
當(dāng)你在工作中遇到問題時(shí),可隨時(shí)向它提問,飛書知識(shí)問答會(huì)基于用戶在系統(tǒng)中可訪問的文檔、知識(shí)庫、聊天記錄等信息,生成結(jié)構(gòu)化的回復(fù)內(nèi)容。
具體來說,當(dāng)你輸入「飛書鴻蒙項(xiàng)目進(jìn)展怎么了」,系統(tǒng)即可快速給出整理后的進(jìn)度摘要,實(shí)時(shí)跟蹤項(xiàng)目信息。
與多數(shù) AI 工具需要手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫不同,飛書的知識(shí)問答并不依賴預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu),而是基于企業(yè)日常使用中自然沉淀下來的內(nèi)容進(jìn)行響應(yīng)。
以某家央企為例,員工在一年內(nèi)創(chuàng)建了 940 萬篇文檔。這也意味著,飛書知識(shí)問答可以不依賴通用模型的泛化回答,而是對(duì)權(quán)限體系進(jìn)行深度解析之后,盡量保障回答的準(zhǔn)確性與上下文一致性。
AI 會(huì)議是飛書推出最早、最成熟的 AI 產(chǎn)品功能,目前已達(dá)到 M4 級(jí)別,支持在不同會(huì)議場(chǎng)景中生成內(nèi)容摘要、回放、要點(diǎn)歸納與行動(dòng)事項(xiàng)提煉。
它可以處理多種輸入形式:無錄制的實(shí)時(shí)紀(jì)要、會(huì)后音視頻導(dǎo)入生成、會(huì)議中實(shí)時(shí)生成逐字稿……所有會(huì)議內(nèi)容都能被系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資產(chǎn)。
其中一項(xiàng)值得注意的功能是聲紋識(shí)別,它可以識(shí)別不同發(fā)言者的身份角色,更精確地標(biāo)注和歸集內(nèi)容,提高會(huì)議記錄的可追蹤性。
過去依賴人工抽查,效率低。接入飛書 AI 會(huì)議后,系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成質(zhì)檢報(bào)告,使得管理層可在 5 分鐘內(nèi)完成原本需要數(shù)小時(shí)的抽查流程,且會(huì)議覆蓋率提升超過 15 倍。
多維表格是這次發(fā)布會(huì)講得最細(xì)的一部分。飛書說月活快破千萬了,聽著夸張,但結(jié)合它這次更新的內(nèi)容,也能理解為什么。
有個(gè)例子是大興機(jī)場(chǎng)用它做了一個(gè)設(shè)備運(yùn)維儀表盤,能實(shí)時(shí)追蹤 14 萬臺(tái)設(shè)備的狀態(tài),還能自動(dòng)生成運(yùn)維報(bào)告和提醒。茶百道也用多維表格對(duì)全國(guó)超過八千多家門店的數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化分析,各門店的設(shè)計(jì)進(jìn)展一目了然,讓整個(gè)籌建的周期也縮短了 40%。
你可以把它理解成,像寫函數(shù)公式一樣,在表格單元格里調(diào)用各種 AI 能力,幫助你做文案生成、內(nèi)容提取、情感分析、圖像識(shí)別等等。它的好處在于,每一行表都可以自動(dòng)調(diào)用一套邏輯去處理數(shù)據(jù),你不用再手動(dòng)拷貝、切換工具。
第二項(xiàng)是 AI 接入工作流,讓它自動(dòng)判斷、提取、錄入信息。飛書還強(qiáng)調(diào)了他們不只是「接了大模型」,而是讓 AI 能穩(wěn)定理解流程、提取參數(shù)、按需執(zhí)行。
飛書這次還專門創(chuàng)建了 228 個(gè)真實(shí)復(fù)雜的工作流評(píng)測(cè)集,在功能正式推出后,這些評(píng)測(cè)集也會(huì)公開給其他同類工具挑戰(zhàn)。
AI Agent 也不能少,它能根據(jù)問題自主查表、調(diào)用多維表格,流程不止是跑預(yù)設(shè)動(dòng)作,也能幫助你「想一步」。還有一個(gè) AI 側(cè)邊欄,能邊用表邊提問分析。雖然部分功能還在預(yù)覽,但負(fù)責(zé)人說在今年都會(huì)陸續(xù)上線。
有幾個(gè)案例我印象挺深的,像是泡泡瑪特,他們用多維表格做了一個(gè)爆款文案系統(tǒng),自動(dòng)抓平臺(tái)內(nèi)容、分析轉(zhuǎn)化效果,再生成門店能直接用的內(nèi)容素材,線上引流到線下,全都靠它跑。
另外,飛書也宣布多維表格未來將支持企業(yè)微信和釘釘。這不只是一個(gè)表格工具,而是在朝一個(gè)輕量業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)去走了。
它整了一個(gè)專為企業(yè)打造的 AI 開發(fā)全家桶「 AI 開發(fā)套件」。在這個(gè)開發(fā)套件里,不僅有包含了多款適配于不同場(chǎng)景的 AI 開發(fā)工具「飛書妙搭」,讓 Vibe Coding 直接面向企業(yè)。
飛書的 aPaaS 也完成了多項(xiàng) AI 迭代更新。從需求分析、功能設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管控、應(yīng)用開發(fā),再到問題修復(fù);每個(gè)模塊都有專業(yè)的 Agent 在背后支持,在提升交付質(zhì)量的同時(shí),有望帶來更好的開發(fā)體驗(yàn)。
縱觀整場(chǎng)發(fā)布會(huì),飛書給出了一個(gè)更腳踏實(shí)地的答案,也讓飛書成為少數(shù)明確界定產(chǎn)品成熟度邊界的公司之一。
過去三年,我們見過太多炸裂的演示 demo 猛刷存在感,而 M3 和 M4 的劃分,是飛書內(nèi)部對(duì)可交付性的要求。一個(gè)功能如果只是偶爾有效、不具備穩(wěn)定性,就不會(huì)推向企業(yè)客戶。
截至目前,飛書已發(fā)布的知識(shí)問答、會(huì)議紀(jì)要、多維表格等功能,均基于這一標(biāo)準(zhǔn)。能否降本增效,能否順利嵌入現(xiàn)有系統(tǒng)架構(gòu),是評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的全部。
「我們今天發(fā)布的每一個(gè)飛書 AI 功能,我們都會(huì)標(biāo)清楚是什么等級(jí)。我們讓大家的選擇更加透明,我們認(rèn)為這是 AI 從業(yè)者其實(shí)很必要的一個(gè)企業(yè)責(zé)任?!?/p>
想象力撐起了 AI 的上半場(chǎng),真正決定下半場(chǎng)的,是落地的能力。今天飛書沒打算用一小時(shí)的發(fā)布會(huì)回答所有問題,但在 AI 工具能不能用、又該怎么用這個(gè)現(xiàn)實(shí)命題上,它確實(shí)已經(jīng)比大多數(shù)公司說得更明白。
作者:張子豪、莫崇宇