釘釘就是想做AI時代的那個“超級有用”
作者 ｜ 玄寧郵箱 ｜ wangzhaoyang@pingwest.com
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門檻
“門檻還是太高。”
大模型狂熱繼續，但今天依然沿着一條路或者一個路線圖前進的公司或產品卻並不多了，有的“模型”公司做着做着沒模型了，有的從情感到生產力再到視覺做了個遍，有的乾脆從c轉到b，也不再批評過往b端必做的項目制了。這些都沒什麼可批評的，畢竟就連OpenAI也做黃了GPTs，然後新模型更是直接改名o1系列而不再死磕GPT的迭代了。
但釘釘卻算是其中一個異類。
它的追求跟其他公司都不太一樣，它從一開始自己就不做模型，但鐵了心要用模型能力改造自己。拿自己的產品動刀。
它是最快速開始反應的產品，去年在ChatGPT之後，先是喊出要用AI把自己重做一遍，然後真的就開始了大改造，先是發佈了釘釘自己的copilot，之後提供自定義agent的平臺，再到最近融合了AI搜索等功能的365會員，在落地模型的方向上不停有新動作。而在一年的“折騰”下來，你發現搞了多次功能更新的釘釘，其實都還是圍繞着一個最初搭建的結構和路線在前進：
這個結構以生產力創作平臺 ，也就是提供Agent搭建能力的底座爲核心，不停向釘釘自有的已經建設的所有功能和能力蔓延。
而這個不變的路線就是，要讓它的用戶應用AI時的門檻超級低。
於是開頭這句話幾乎就是每次釘釘改造產品的“動機”。
“會創作的人還是少，都處在非常早的階段。對AI有感覺的人已經開始嘗試，但比例還是少。在這個基礎上我們爲了讓更多的客戶感受到AI給他帶來的直觀的改變，我們就又做了改進，找場景、找行業高頻問題，抽象出來做標準化。”釘釘CTO程操紅對硅星人說。
“門檻還要再低。”
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把封裝進行到底
於是爲了讓門檻繼續降低，釘釘最近又做了重要更新。它分爲三個維度，首先在個體用戶的體驗上，一個新的“個人的專屬AI助理”出現。
它整合了此前釘釘推出的多種AI功能裡最普遍的需求，提供AI會議速記，問答，你重點關注的人和信息等功能，進一步給用戶更直接的使用體驗。
讓人印象深刻的是它的實際效果。釘釘一直在死磕的agent化的這些功能的可用性真的提高了很多，到了可以被依賴使用的程度。比如用自然語言去直接讓個人助理找到某個人管理的團隊並每個人發一份邀請，比如像聊天一樣讓助理把某個員工所有的週報做總結。
同時，面向B端客戶，它也再次做了功能的封裝打包，提供了企業常用場景的AI助理工具包，把前置工作再次做足。
首批上市的6個高頻場景 AI 助理包括：工單助理、Excel AI 助理、法務 AI 助理、口碑 AI 助理、行政 AI 助理和審批 AI 助理。它們是與各行業的企業共創出來，面向企業高頻場景，跟釘釘場域深度融合，由釘釘官方開發，針對特定場景提前配置AI技能，實現開箱即用。
“這是我們高度封裝，高度匹配過的，避免了你去反覆去做深度融合的工作，我們把釘釘很多的能力節點，都打包在裡面，這個很關鍵。”程操紅介紹。
釘釘也分享了一些實際案例。在智能工廠和智能倉儲公司金石機器人的案例裡，公司擁有產品種類豐富包括自動裝車、伺服堆垛機和空間物流機器人等，釘釘工單AI助理可以幫助金石的經銷商隨時隨地提交各種產品問題工單。
當工單進入AI的“視野”，AI會根據學過的特定專業知識進行自動回覆，遇到未解決的事項，可一鍵生成工單並自動指派給對應負責人。
據介紹，這款助理通過爲金石全國1000多家經銷商提供了標準化的售前諮詢和售後服務，提高了經銷商的產品銷售反饋效率，在服務商運營環節節省了30%的人力投入。而且，它在過程中也爲業務沉澱了大量有價值的產品改進建議。
“以前很多都是拍腦袋決定，現在這些數據第一次被收集起來了。”
目前6個高頻場景AI助理已正式上線，在釘釘搜索對應的助理或直接搜索精選AI助理即可免費試用。
另外是行業化，讓AI擁有解決行業真問題的能力。釘釘也聯合生態夥伴發佈了行業AI解決方案中心，包括AI大模型一體機——也就是釘釘AI的一站式私有化解決方案。今天依舊有很多企業有私有化部署的需求，但他們擔心成本問題，這個一體機的方案是一個從服務器、算力、模型、數據庫、到AI助理應用開發和場景部署一併解決的產品，滿足了這些真實存在的需求。
同時，釘釘也發佈了涵蓋醫療、製造、教育、零售、互聯網、金融、交通基建、航空行業等行業的行業AI解決方案中心，通過和這些行業裡有大量經驗和知識的公司共創，來提供標杆案例。
一些行業客戶已經在這些案例裡展示出大模型落地上的真實價值。
在長龍航空，他們使用航班信息管理助理來打通數據大屏實時看數據。這家浙江唯一的本土總部主基地航空公司，有超7000人的員工，開通700多條航線，覆蓋172個城市。
通過釘釘AI平臺，長龍航空創建了“航班信息管理助理”，實現了航班數據的實時分析和高效管理。工作人員不僅可以與 AI 助理直接對話，還可以與 AI 智能問數交互大屏進行數據諮詢、數據問答和數據分析，大幅提升了航空運營的智能化水平和決策效率。
這一切都很釘釘。沒有誇張宏大的理念，而是集中精力於具體的應用場景和深挖行業特定需求，然後把大模型的確定性的能力和需求裡確定性的場景結合起來，解決真問題。
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70%的長尾問題，超級應用的另一條路
在這些釘釘的客戶們的使用案例裡，你會察覺到它們和那些“想象”中的案例氣質十分不同。一些用例並不是那些所謂追求“全能”的模型會在意的角落，但是它們同樣重要。在這些深入泥土裡的場景，是釘釘眼裡AI真正產生價值的地方，是大模型應該用來發揮作用的目標。
“AI能夠讓我們對所有未來組織治理和業務運營的場景覆蓋的更加完備。如果把數字化看作100%的場景，軟件只覆蓋了可能 10% 不到，後來低代碼又多覆蓋了 20% ，但還有 70% ，這裡非常長尾，但無人問津。今天數字化場景覆蓋的比重是完全不夠的。”程操紅說。
他舉了個例子，在企業的銷售訂單獲取中，往往可以知道這個訂單來了，但不知道訂單具體怎麼來的。誰在裡面真正起到了作用。
“以前的方式沒有這個數據，對吧？誰在客戶門口曾經蹲守了三天三夜沒吃飯？你沒記下來。你只知道這個訂單最後進了銷售系統。你不知道，有人爲了獲取客戶晚上睡不着覺，瘦了 8 斤。這個都沒有記下來。”
而大模型帶來了改變的可能。
“我們認爲因爲有AI對非結構化數據的處理能力，推理能力和本身的這種行動能力，agent 的能力，包括非常低門檻的用自然語言來創作的能力等，其實能夠把數字化企業經營的場景覆蓋的更加廣泛，當覆蓋更廣之後，整個組織的經營就會呈現一個完全不同的新的模式。”
當目標不同，以真實的應用價值爲目的去研究作爲新技術的大模型，對這個技術的理解也變的更接近本質。在飄渺的AGI之外，當拋棄掉那科幻的部分來想象它的具體成分時，最終無外乎落在數據，交互，和因此而來的新的數字化處理能力上。
大模型是數據的最佳壓縮器，通過壓縮而產生智能，而從產業落地的角度對照着看，它要產生實際價值的話，這些數據就必須是真正與業務有關的數據；在交互上，則必須要滿足業務的邏輯，它用來處理的問題必須要是有產業價值的問題。這也逐漸成爲許多要把大模型技術落地商業化的公司們的共同選擇。
據公開報道，OpenAI如今已經有一半收入與企業以及API的服務有關，而這家公司正在爲客戶提供更加定製化的方案，把自己的最強模型提供給企業，讓企業用自己的真實數據和業務邏輯來真正把它用起來。一個沒有進入實際生產場景裡與真實環境互動的模型，本身是再強的“世界模擬器”，可能也無法產生產業價值。
而作爲一款基於IM即時通信的擁有複雜豐富協作網絡的生產力平臺，這些要素卻已經都聚集在釘釘上，而且會不停流動和產生。這也是釘釘死磕“開箱即用”的原因，它提供的基於模型技術的應用能力更直接和觸手可得，這些用戶和客戶就更不需要自己重新“搬遷”自己的數據和數字資產，可以更早從這場技術革命裡“嚐到甜頭”。
“我們總結釘釘AI的特點，就是和場景的結合、和數據的結合、和技能的結合以及和協作網絡的結合。這是釘釘的差異化競爭力，我們會堅持做下去。”
根據釘釘的數據，已經有超過220萬家企業在使用釘釘的AI應用，它自己也在這個過程裡開始變的標準化、即插即用，成爲一種新的底座，一種追求把AI能力盡可能複用給更多產業場景的底座。
大模型的落地需要更多這樣的“釘釘”。
在人們都在渴求一個超級app時，還有人在腳踏實地爲每一個細分行業抽象出來的需求做服務，誓要死磕那未被覆蓋的70%的場景，而這可能也是另一種超級應用的路線：
當那些不同領域的應用，長尾而又複雜的應用們，長在同一個底座上，它們一起構成的可能纔是那個新的“超級應用”。