AIGC时代办公效率如何超越

2024年12月26日-27日，由中国产业海外发展协会上合-海湾双链专委会指导、极新主办的「重度垂直·2024极新AIGC峰会」先后在深圳、香港两地顺利开幕。本届峰会以AI的垂直应用与出海为核心主题，旨在深入探讨AI技术在全球范围内的融合应用与发展趋势，挖掘AI技术在垂直行业的创新潜力，推动AI技术的全球化进程，共绘未来蓝图。前海香港科技青年之家与粤港澳大湾区青年创新创业中心、香港物联网商会、亚马逊云科技对本次会议给予大力支持。

本次大会以“重度垂直”为主题，与会嘉宾就金融、医疗、工业、文娱、消费等领域的AIGC技术创新实践展开深度讨论，同时围绕AI与IOT、AI与跨境电商两个方向，共同梳理出AIGC在未来产业发展中可能存在的问题及关键趋势。从技术创新到垂直场景的深度应用，我们有理由相信未来AIGC技术在推动行业数字化转型过程中会有新机遇、新升级。

会上，飞书商业化南区总经理张龑围绕AI与企业办公的结合，特别是AIGC技术如何赋能企业工作场景展开讨论。他首先回顾了过去一年中AIGC应用的发展，并指出许多企业在将AI技术落地时面临的挑战，包括技术的实际应用效果和组织变革的难度。张龑强调，AI技术特别是大模型能力在许多企业中仍处于试验阶段，企业在选择应用场景时应注重匹配度，并寻找能在组织内部产生实际效益的场景。

飞书商业化南区总经理张龑

以下为对话精彩观点，完整演讲请观看上方视频：

过去一年，AI无疑是飞书发展的主旋律。

去年年底，飞书发布了全新的AIGC版本，标志着AI在企业服务领域的进一步深化。然而，经过这一年的实践，我们发现许多企业在实施AI时并不如预期顺利，面临着不少挑战。

我们将这些问题归纳为两大类：

第一，AI到底能为组织带来什么真正的价值？去年底，很多企业对AI充满了期待，认为它能够在所有业务场景中实现颠覆性创新。但经过一段时间的试用后，很多企业发现，AI在不少场景下依然显得“笨拙”，无法发挥应有的作用。

第二，AI技术带来的工作方式变化极为剧烈。尤其是对于许多中大型和超大型企业而言，如何有效地拥抱AI并成功转型，成为一个亟待解决的难题。

AI赋能组织的可能性何在？如何拥抱AI？

AI的技术变革确实是一次巨大的创新浪潮，而这个浪潮带来的共识形成非常迅速。大家普遍认为，未来的工作方式必定与AIGC高度融合 。但实际的进展则主要集中在场景的落地上，速度并没有达到预期的程度。

在这一过程中，我们应秉持一个原则：对于AI的长期潜力不低估，但对于短期效果也不应过度高估。就目前而言，基于大模型的能力逐渐显现，例如语言生成、语义理解、逻辑推理能力，以及泛化迁移学习和知识储备等，这些技术方向已经逐步成熟，并且在一些特定的工作场景中得到了应用。但当前最重要的任务是找到合适的应用场景，将AI技术真正落地。

到2025年，AI的应用将继续深化。

首先，多模态深度融合将成为一个重要方向。AI将不仅仅局限于单一的数据输入形式，图像、视频等多模态数据的融合将带来质变的提升。例如，最近发布的豆包图像识别模型就印证了这一趋势。随着技术的发展，AI将能够在更多的场景中展现出更强大的能力。

此外，个性化和定制化将成为未来AI应用的重要特点。很多企业在使用AIGC时，不再是简单的C端聊天机器人，而是更注重如何将AI技术与企业的日常工作场景深度结合，实现高度定制化的应用。这种趋势将推动企业在特定领域中创造出具有竞争力的独特解决方案。

AI技术的进步不仅仅体现在单一领域，未来它将与其他技术深度融合，如物联网、大数据等。这种跨领域的协同发展将为AI应用开辟更多可能性。同时，随着技术的不断成熟，AI将逐步解决一些更加深层次的问题，如可解释性和对齐能力。这将确保AI在实际应用中更加透明、可理解，进而提升其可接受性和可信度。

最后，随着AI技术的演进，我们可以预见，未来几年内，AI将逐步具备自主学习和持续进化的能力。这一阶段的到来将使得AI的应用范围更加广泛，技术的成熟度也将进一步提高。

对于组织拥抱AI，首先，要确保选择适合AI技术的场景，而不是那些AI技术本身难以发挥优势的场景。

其次，要聚焦于企业内部最关键的业务环节，寻找那些能与AI技术相结合的交集点，选择最适合的应用场景。大多数客户现在使用AIGC的创新方案，虽然这些方案仍接近于泛自动化，但借助现有的AIGC能力，可以极大地降低生产成本、编排成本等。

商业模式创新的三个阶段

AI可能会颠覆以往的工作方式。例如，传统的图表绘制、视频创作等工作流可能会发生根本性的变化。经过总结和实践，我们发现企业在实现大模型能力的产品化落地时，通常会经历三个环节。

数据治理

首先 是数据治理阶段。目前，很多企业已经走出了“AI Ready”的阶段，进入了更加深入的“数据治理”阶段。这 一过程中，企业需要结构化整理大量的数据，以便AI能够有效利用。举例来说，飞书的知识库为用户提供了丰富的AIGC背景知识，无论是AIGC的前世今生，还是具体应用技术，用户只需要进入其知识库，就能快速了解相关信息。而飞书的AI chatbot则可以通过从知识库中提取信息，迅速解答用户的问题。对于企业而言，这意味着不再需要自行构建复杂的知识向量化、召回机制或意图识别系统。借助现有底层设施，企业只需整理好知识库，AI便能够提供高质量的答案。这种结构化数据对于AI至关重要，它不仅提升了数据源的可用性，而且还增强了AI的能力。

然而，很多企业仍面临挑战，尤其是在面向消费电商等行业时，数据通常来源于多个平台，内容包含大量情绪化或杂乱无章的信息。 因此，如何在最低成本下实现数据的结构化变得尤为重要。飞书提供的多维表格工具便为企 业提供了一种低门槛的数据库管理方式。企业只需将数据按照不同字段维度存储，AI便能高效地理解并消化这些数据。同时，飞书还为不同权限的用户提供了细颗粒度的权限管控，确保只有经过授权的人员可以访问敏感数据。

工位接入

随着企业数据的逐步结构化，AI技术可以深入到工作流程中。AIGC工具不仅能提高少数技术精英的工作效率，更能将AI能力普及到每个员工，帮助他们在日常工作中提高效率。例如，飞书平台的AI功能能够自动生成会议纪要、总结群聊内容，甚至根据工作内容自动提醒待办事项。企业不再需要要求每个员工都具备复杂的AI技能，而是将AI无缝嵌入到工作场景中，帮助员工更高效地完成工作。

此外，AI在企业内部的应用还助力知识管理的飞轮效应。当企业通过工具将隐性知识转化为显性知识，并通过AI技术进一步结构化，企业的核心竞争力就逐渐形成。随着时间的推移，这些显性知识又会通过工作流和AI工具转化为组织能力，并影响到员工的行为，从而形成一个良性循环。

批量生成

AI还带来 了批量生成的能力，这是ToB应用中与ToC最大的不同。企业需要处理大量并行的工作，而不仅 仅是单线程的任务。例如，在用户评价分析中，AI能够批量处理成千上万条评价数据，快速提取出关键信息，并提供智能反馈。这种大规模的批量处理能力大大降低了企业的操作成本，使AI技术在日常业务中发挥了巨大的效能。

飞书的多维表格结合AI能力，为企业提供了丰富的应用场景，无论是评价分析、门店巡检，还是客服支持，AI都能够帮助企业在不同环节提升效率。例如，飞书的AI能够自动识别门店巡检中的图片内容，将其与已有数据匹配，并自动生成巡检报告。这些智能化功能极大地降低了AI应用的门槛，使得任何企业，只要拥有基本的IT设备，就能迅速享受到AI带来的红利。

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