大模型落地最后一公里,企业业务如何重构?
封面来源|视觉中国
11月22日北京国家会议中心,2023年飞书秋季大会上,人头攒动,座无虚席。巨大的屏幕前,一张张面带亲切微笑的脸庞缓缓出现在大屏幕之上,变换着不同的面貌。
图源:飞书
这是飞书最新推出的智能伙伴。表面上看,比起传统的AI工具型产品,其是一位“更像人”的同事——所有飞书用户都可以给自己的飞书伙伴起专属名字,并且在IM、会议、文档场景中与之对话、协作。
人人都能拥有这样一位“工作伙伴”,这相当于你的组织中多了一倍的新员工。在无数工作场景中,通过人和AI的协作,智能伙伴都可以发挥作用,来辅助推进完成工作。
但飞书并不是仅仅推出一个AI工具,而是不同于以往任何一种“AI助手”的软件开发实践。
“大模型引入的最佳方式,应该类似于纳入一位具备智慧和能力的‘人’,这个‘人’不仅能完成多种任务,还将持续增强能力。基于这样的思考,我们把‘智能伙伴’作为AI在飞书中的具体体现,让它像‘人’一样和我们一起工作。”飞书CEO谢欣表示,“有了智能伙伴以后,飞书不仅是一个解决人和人协同的工作平台,更成为了一个解决人与人、人与AI协同工作的平台。”飞书CEO谢欣表示。
而想要支撑起这个探索和尝试,飞书正在基于AI进行新一轮重构。在这次发布会上,飞书也同步带来了另一个重要更新:全新版本的“飞书7”。
“飞书7”并非寻常的版本迭代,飞书将其称为一个拥有AI能力的框架——总体来说,飞书在技术底层更加开放,对外提供了更多集成能力;而在功能层面,飞书7能够用提供AI工作总结、文档创作等个人提效功能,以及多个业务管理场景的新功能。
2008年的《钢铁侠》电影中,钢铁侠托尼·斯塔克在父亲去世之后,给自己制作了一位超级人工智能助手——贾维斯(JARVIS)。贾维斯可以说是钢铁侠的工作、生活上的管家,甚至是最亲密的朋友。
每天,钢铁侠起床,走到工作台前,轻轻呼唤:“贾维斯,你起了吗?”—回答迅速且及时:“随时为您效劳,先生。”
而到了今年,毋庸置疑,大模型带来的新一轮AI热潮,给了我们无穷多的想象——AI正在变得更聪明、更智慧,拥有“贾维斯”,也正在成为现实。
飞书的智能伙伴,就如同办公场景中的“JARVIS”。在无数办公场景里,智能伙伴像一位在办公室里,坐在你身旁的上班搭子,在你进行每一项工作时——无论是开会、思考灵感、创作、组织管理、业务管理等任务上,都能帮助推进一二。
比如,在你每天起床,上班的路上,需要回忆起昨天里有什么还没有完成的部分,打开飞书,智能伙伴或许就已经将你昨天的工作内容做了总结,提醒你:昨天同事A说到的这项工作,需要你加急审批,今天需要做一下:
线上开会迟到了10分钟,有点尴尬,但错过了同事们开会的细节,悄悄问一下智能伙伴,智能伙伴就能马上给你一个会议的摘要,以及现在正在讨论中的问题是什么:
图源:飞书
刚入职没多久,还不是很知道公司具体业务应该要找谁,在讨论业务不知道上下文背景时,点击智能伙伴,TA会帮你查找公司业务的情况:
更不必说日常工作中的各种创作类、信息查找类的场景了——遇到什么不懂的问题,马上问飞书智能伙伴,TA马上就会为你分析数据、寻找灵感:
这一切的体验,只需要在飞书里,简单创建、配置任何你想要的角色名称和头像,即可开启。此后,智能伙伴便能在对话框中与你开展协作——如同内置在工作场景中的GPTs、Copilot,但飞书的智能伙伴还会有更丰富的情感体验。
能够实现这一点的原因在于,飞书在做智能伙伴时,选择了“更像人”的形式。
飞书的智能伙伴并不是一个简单的任务型机器人——传统的AI助手场景中,用户通常都要对机器人下达任务,或是通过简单代码等配置,让机器人执行任务。
问题在于,受限于程序开发、用户交互仍有门槛,在配置机器人程序这一步就很可能就需要专业IT人员的协助,这也限制了机器人在普通用户之中的使用。
而飞书选择在这个阶段更进一步。从一开始,飞书就将助手当作一位会思考分析的“智慧体”,而不是“让机器人更像人”。能双向交互,是飞书智能伙伴最大的特点。
如果和你协作的是一位真的智能伙伴——那我们何必学习要怎么“使用”他?
一切就如同和人说话交流一般,自然发生了。“在工作上,最自然的交互方式就是和同事一起做事。每当有一个新同事入职,我们总可以发现一种合适的方式来与他配合,你在飞书上习惯在群聊里@一个同事,或者会搜索每个人的名字,大家习惯不一样,但磨合起来就知道怎么做了。这不是一个显性的技术或功能,就是你的一个同事。”飞书产品副总裁齐俊元解释道。
和任务式的机器人相比,飞书智能伙伴是有“记忆”,且能持续学习的。在用户授权之后,智能伙伴能够通过分析日常的对话、在飞书中的行为、在各个系统中的数据,为用户提供对应的信息。同时,随着组织中的数据增加,智能伙伴也能不断学习的新知识,能力不断迭代。
往更大的维度上看,本质上,这次AI浪潮为软件带来的,是一场应用交互范式改革:从GUI(图形交互,Graphic User Interface)到LUI(Language User Interface,自然语言交互)的演变。
简单来说,人与机器的交互形式,会发生根本性的变化。
软件产业诞生于上个世纪30年代,至今经历数十年的发展。用户交互界面层面的创新,是创业公司们能否抓到时代机遇的关键。最初的电脑软件,需要程序员们输入一行行数字、命令行,来对电脑进行操作。
到了20世纪80年代,Windows因为其良好的人机操作界面,逐步在操作系统中建立了绝对统治地位;再到乔布斯带领苹果开发Macintosh、iPhone等产品,这让图形交互模式在电脑、手机等终端极大普及,也是我们最为熟悉的操作模式——从而带动了互联网时代的繁荣。
乔布斯和Macintosh 图源:视觉中国
如今,随着大模型技术的突破,我们正站在从GUI(图形交互)迈向LUI(自然语言交互)的交叉点。
从90年代全球互联网浪潮到现在,互联网已经成长为全球信息基础设施,软件产业生态已经非常细分。以美国市场为例,云计算浪潮来临后,美国有着最繁荣的SaaS市场。每家SaaS企业客户采购的SaaS软件数量可以达到40款以上,规模体量大的SaaS公司甚至可以超过100款。
随着软件数量增加,用户的学习门槛是不可避免的问题。“我们在软件里,常常是在一个按钮下面提供一个额外的菜单,一个额外菜单不够,我们又进一步提供了再一级的菜单,但用户的需求完全不同,随着软件发展,很多用户会觉得,学习这个软件好像比用这个软件花的时间还多。”齐俊元表示。
但在大模型技术突破后,AI的意图理解能力上了一个台阶——这意味着,人类不需要再学习如何操作机器,而是反过来,机器能够听懂人说话,根据人类指令执行相对基础的软件操作动作。
AI浪潮已来,如果说大模型是新一代通用计算机,一个自然而然的问题是:企业已经做好迎接AI的准备了吗?如果没有的话,那要如何准备?
和所有技术革新一样,ChatGPT从2022年11月推出以来,至今也才一年时间。根据知名分析机构Gartner今年发布的技术成熟度曲线,当前大模型浪潮所带来的多个相关技术方向——生成式AI、大模型、AI芯片等等,都处于技术萌芽期。
这波技术浪潮的不同在于,市场已经被对话式的AI机器人充分科普了生成式AI的概念和内涵,企业客户对大模型的热情,前所未有的高涨。但大模型技术还在创新早期,无论是应用成本、技术可行性,都还没有达到十分成熟的程度。
于是,如何突破大模型应用落地的“最后一公里”,成了当下的关键问题。
所以,在本届发布会上,飞书提出了“AI Ready”的概念。“今年是中国大模型的元年,目前AI能力说实话还是非常有限的,它不一定能让我们的每一项任务都能如期所愿,我们当下更重要的是飞书自己做好准备,也让企业客户为AI做好准备,我们称为‘AI ready’。”谢欣表示。
大模型时代来临后,企业在数据、算力等层面所需要投入的资源都是巨量的,而AI大模型训练仍然昂贵,企业用户从前期预算、选型到落地应用,如今大模型厂商也是摸着过河。
飞书智能伙伴及协同平台
飞书选择让飞书智能伙伴和协同平台来趟出这条“AI Ready”路线。在前端,“智能伙伴”作为一个交互友好的入口,而“工作协同平台”则是底座,需要将AI能力无缝接入,并且能稳定地提供服务。
从形式上看,这会很像一个开放的AI应用试验场。“办公协同平台其实很重要的一点,是解决企业里面人和人协同的问题,”飞书CEO谢欣表示,“那么,人和人、人和AI、 AI 和人,AI和AI之间的协同沟通,都同时会在这个开放框架下进行,”
比起单独孵化一个AI助手型产品,飞书更希望将AI能力融入到现有的办公协同平台,让用户能够无缝地使用AI。“这对企业工作和运转方式的改造是最小的。”谢欣表示。
数据则是另一个“阿喀琉斯之踵”。如果是做模型是烹饪,数据好比是食材,大模型对高质量的“食材”需求更高。大模型在企业端落地时,更需要的是企业用户在内部的交互数据、以及企业所沉淀的行业know-how。
在这个层面,飞书会成为培育AI应用的肥沃土壤。
在诸多协同平台中,飞书以文档起家,其早期用户基本都是以知识密集型企业为主,在企业业务运转时,十分依赖文字数据,或是企业知识库。发展到现在,飞书几乎定义了协作文档这个类别,企业使用量在飞速上升——在今年年初,飞书10万个业务系统跑在多维表格上,如今已经翻了几倍,超过35万——这就是AI的重要养分。
另一方面,飞书“All in One”的产品路线,也会让数据维度更多元,数据的沉淀效率更高。
比起组件式的协同平台,飞书在产品上从一开始就选择走“All in One”产品路线,用户在飞书的IM、文档、会议、people等模块上协作,最直观的感受是操作自然,也更丝滑——在聊天中,用户就可以唤起会议卡片、预订日期,而在文档做了任何修改,数据也会实时同步到协作的同事手上。而这些协作动作所累积的数据,也会让AI了解到更自然的交互方式是怎么样的。
比如,本次飞书7就推出了从业务系统一键拉群的功能——如果在审批或者在具体协作项目中,需要不同部门同事协同,就可以直接唤起这一项功能,减少部门间的沟通壁垒。
图源:飞书
在软件发展史中,成长迅速的优秀互联网企业,也往往是软件形式变革的重要推手——前有Slack,一开始只是一款公司内部工具,但凭借优秀产品力和病毒式的传播,一度成为史上增长速度最快的SaaS软件;后有Notion,一站式、All in One的产品理念,也促使了人们对办公软件形式的新思考。
同样地,飞书原本就是在字节跳动成长过程孵化出来的产品——从第一天起就不是传统软件架构,而是直接在云上建设,这为引进AI等新能力做好了技术铺垫。
飞书自己的销售团队,就完成了一次“AI Ready”的实验。
“在我刚刚来到飞书的时候,我经历的第一场销售周会,非常的灾难。”飞书成长型企业客户总经理张龑回忆起还没用智能伙伴前的情况。
飞书成长型企业客户销售团队有近100人。在以前的会议中,销售团队往往会在会议室的大屏幕,将CRM系统中的销售数据投影上去,销售依次上去介绍自己客户的情况。
“这个灾难的周会开了整整三个小时,我们只沟通了30个客户的进展。”张龑表示。可以说,会议的绝大部分时间是一种一对多的输出——没发言的销售,就在不停地走出会议室回信息或在电脑上回信息,根本不会听分享。
这一情况随着飞书不断迭代智能化、自动化的能力后得到了明显改善。飞书在产品中集成了IM、会议、文档以及各类业务系统。在销售系统有数据变动后,飞书会实现仪表盘实时、群里自动推送、管理人员穿透式地看到管理链条,而销售信息的流动实现了以天甚至以小时为单位。张龑表示,这一时期的会议,团队每小时最多可以讨论100个客户。
但随着信息流转速度加快,又一个问题显现:信息过载,但本质上,人处理信息的带宽并没有提升,如何才能迅速抓住海量业务信息里的重点?
因此,张龑带着团队在今年深度使用了飞书智能伙伴,创建了一位业务帮手“张师傅”。
以前,当新的客户出现时,销售人员需要花费数小时做背调、客户分析,再形成具体方案。但现在,“张师傅”在一秒钟之内就可以在系统里查阅这个客户所有的公开信息,并且结合客户数据库得出需求分析。
图源:飞书
不仅如此,基于底层的AI能力,“张师傅”还可以直接找出赢单的具体参考案例,从而为销售人员提供文案、策划上的建议。反过来,张师傅在通过和内部销售进行交互后,也会了解到现在团队中各个销售的带宽情况——这样以来,甚至能帮客户找合适的销售。
11月,OpenAI发布GPTs,微软发布Copilot Assistant,彻底点燃了AI应用市场——距离ChatGPT引发的全球AI热潮,才走过了一年时间。
底层大模型的能力迭代所迸发的能量,如同一次次地火山爆发,让人惊叹。但每一次的迭代更新,都是一次重构和新生——无数AI应用被淹没在大模型的新功能中,但又迸发出全新的机会。
这是新技术萌芽时期的常态。在国内上半年的AI市场中,飞书尤为沉默低调。但事实上,国内的“百模大战”刚告一段落,AI应用的序幕拉开,长跑才刚刚开始。
相较C端的大模型原生应用还在萌芽期,更多的AI变化机会还藏在B端企业当中,这是软件厂商眼前能够抓住的切实机会。
在不少企业内部,对AI能力的应用程度还很低,有很大提升空间。在飞书以往的共创案例中,有企业客户甚至拥有超过100个系统和应用,但员工真正能高频使用的,往往只有5%不到。
如何让企业从一线员工到管理者都把AI用起来?飞书和安克创新在这半年中,就摸索出了一条可行的道路。
大模型要在企业落地,首先是管理者的心态问题。“AI+时代,要推动AI在企业落地生根发芽,一定是一把手工程,需要CEO的意识和时间去推动。”安克创新CEO阳萌表示。
比如,安克创新有近千位软件开发和测试工程师,今年安克也开发了AC pilot插件,将多种不同的AI能力集成到不同的软件开发环境中。在代码分析、测试的很多场景,一开始都需要管理半强制地推动团队使用AI插件。效果也很明显——到年底,安克的目标是实现35%的新增代码由AI生成。
飞书智能伙伴也已经紧密地和安克创新的业务相结合。在安克创新,消费者洞察是一个重要的业务环节,将线上线下多个渠道的用户反馈收集回来——比如为什么退货?退货频率是怎么样的?然后将这些数据进行分类、打标签,最后回到QMS质量管理系统中进行分析。
此前,这项工作需要大量的开发工作,登陆各个渠道的系统,才能收集数据、制作报表。但在飞书智能伙伴参与到其中之后,业务人员能够瞬间获取QMS质量管理系统中的反馈,真正做到随时随地取用关键洞察。
在另一个客户数米科技的案例中,飞书甚至已经能让AI帮助客户多赚钱。
数米科技是一家专注运营商领域的科技服务公司,旗下有软件开发、MCN、综合营销、管理咨询等多种内容。在基于飞书智能伙伴做销售管理后,数米很大地释放了销售和CEO的管理带宽——大家都不需要依赖人力,而是通过AI管理商机进展。
更重要的是,数米团队不仅可以创建一个智能伙伴,还可以根据不同的业务环节,创建场景专属的伙伴——比如数米将系统数据与飞书智能工作伙伴直接打通。每个人都可以直接向 AI 询问相关问题,AI1分钟就能根据需求搭建出个人视图数据看板。
应用飞书智能伙伴后,数米预估,这将销售平均跟进频率从半个月降低至3天,而销售签约率从15%提升至25%。在同等人力投入下,数米的每个月业绩提升了近百万,近一年实现业绩增长千万元。
在这个过程中,飞书除了提供飞书智能伙伴、飞书协同平台之外,也通过创新的合作模式,在努力解决大模型落地的痛点。
例如,大模型技术的“幻觉”和黑盒子机制,可以说是决定大模型可不可用、能不能在企业内部落地的关键问题。
在数据层面,如今飞书和安克创新就采取了一种“白盒化”的合作模式。“我们把这个白盒打开给大家,大家可以了解智能伙伴是如何了解业信息、如何拿取了业务系统的数据、如何执行了业务操作,整个过程全部透明展示给企业,企业可以结合这个场景自己进行效果调优。”飞书CEO谢欣表示。
并且,企业也不需要自己完成所有定制,在场景定义上,飞书也会通过开发者来帮助企业进行。飞书也特意强调——在模型输入和输出环节,会对敏感信息进行脱敏拦截处理。
在新的AI时代,软件开发会更加开放,对底层基础设施的能力提出更多要求。值得一提的是,飞书协同平台也能够开放给不同的大模型,让用户能够根据自身业务的不同,适配相应的模型。
可以这么说,站在AGI(通用人工智能)的无论是飞书智能伙伴还是协同平台,都只是飞书面向AGI时代抛出的一块砖——AI应用的序幕刚刚开始。想要等当大模型成为像云计算一样的通用算力,如今的大模型落地也只是第一步。在AI Ready的道路上,更好的心态可能是:短期内,不要高估AI价值;长期,不要低估AI的价值。
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