飞书 “打破” AI 与协同办公的「黑箱」

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

在协同办公领域,自从有了AI,微软、钉钉、Google Workspace、Salesforce、企业微信、飞书等厂商都试图通过深度整合AI技术,从智能会议、内容创作、数据管理等场景重构办公范式。

微软通过Microsoft 365 Copilot将AI嵌入日常办公全流程,重点覆盖智能会议与协作、内容创作与优化等场景。钉钉聚焦智能会议、文档协作、数据分析、知识管理等办公核心场景,并在日前发布了AI表格,首次将文档融入数据表,进一步定义数据管理范式。

实际上,看一圈下来,AI在协同办公领域的应用场景并不多,大多围绕会议、数据、内容、知识等做流程优化、管理升级。飞书在今年“未来无限大会”上发布多款AI产品和功能升级,包括知识问答、AI会议以及升级版的多维表格等,核心场景依旧不变,真的有意义吗?

答案是必然的。在 AI 技术与协同办公深度融合的今天,如何让AI工具真正服务于业务需求,恰恰是行业发展的焦点,而非场景拓展的多少。这同时也是重构协同办公范式最难的一点,即系统性地打破AI应用中的不确定性与模糊性,让AI真正成为可解释、可控制、可落地的生产力工具。

协同办公的AI,依旧是个「黑箱」

在协同办公场景中,AI的「黑箱」特性并非指功能不可用,而是指其核心决策逻辑、数据处理过程、结果生成路径对用户(包括企业员工、管理者甚至IT部门)而言,透明度不高——用户只能看到输入和输出,却无法解释“AI 为何做出这个判断”“这个结果是基于哪些数据得出的”等等一系列过程中的推理思路。

为什么很多企业的知识管理做不好?根本原因不是AI技术不给力,而是传统的AI应用是基于外部知识库所打造的,往往存在诸多不准确、不严谨的信息被AI所识别,并用于结果生成,从而造就了「黑箱」。

当然,企业也可以专门搭建结构化的知识库,用于AI训练和推理,从根本上解决「黑箱」问题。但,这不是一件简单的工程,大企业有能力,却面临着组织体系庞大和业务布局广而知识堆积严重;中小企业则缺乏系统性的整理以及知识分布碎片化等问题。

总的来说,各有各的难处,这就直接限制了AI的价值发挥。飞书知识问答的上线,正是为了解决这一问题,不需要提前搭知识库,AI直接就能聊天记录、会议纪要、企业文档等日常沉淀的信息中抓取知识、理解权限并结构化输出答案。

这一功能的本质是通过企业级数据闭环彻底改变了传统AI工具依赖外部知识库的模式。在飞书的演示视频中,当飞书CEO谢欣提问“飞书鸿蒙项目进展如何”,系统自动关联相关文档、群聊记录和会议纪要,生成结构化答案并标注每一条信息的来源链接。

这种“所见即所得”的设计不仅解决了企业需要专门搭建结构化知识库的痛点,将企业日常信息完全盘活,更关键的是成功打破了AI的「黑箱」,让用户能够清晰追溯AI的推理过程,不再难以想象,并基于内部知识减少AI幻觉。

回过头来看,协同办公场景的AI应用重点依旧不在于场景的多少,而在于如何解决AI「黑箱」的问题。以飞书为代表的厂商通过让AI的知识来源、推理过程、数据依据更透明,试图在效率与可靠性之间找到平衡。

在“技术-功能-场景”三重闭环下,走完“最后一公里”

协同办公的AI应用基本遵循“技术-功能-场景”三重闭环,技术创造功能,功能放置场景,最终闭环落地。即便是后期的升级,也大多是围绕技术、功能与场景三大模块开展。

这一次,飞书升级的AI会议同样是围绕这三重闭环而展开。在技术上,声纹识别等技术的加入,带来一系列功能升级,如会议中实时生成逐字稿、一键生成结构化会议纪要、提取行动项等。紧接着,针对协同办公场景,通过飞书AI会议,企业可以实时保存日常开会所沉淀下来的数据、信息和知识,并转化成为企业资产,再通过AI功能进行汇总,并反馈给用户(包括员工、管理层等),最终在三重闭环下完成升级。

事实上,协同办公领域涌现了诸多AI应用,但是部分体验并不好。究其原因,在“技术-功能-场景”的三重闭环逻辑下,有的只是走完了前面两重闭环,在最后的“场景”闭环中始终抓不住重点,落地不了。

比如,很多办公平台都在尝试“知识问答”,但传统的AI应用中往往需要手动构建结构化知识库。这在实际的办公场景是很难落地的,背后增加的人力成本(专门雇一个人来做知识库构建,不专业也够懂业务)和时间成本(业务人员自己多花时间构建知识库)等都极大地限制了使用。

正是因为没有考虑到实际场景中的落地问题和实用性,也就导致了知识问答在协同办公场景中一直得不到普及。飞书知识管理试图回归场景,聚焦企业的办公场景做好数据闭环,从而走完三重闭环的“最后一公里”,推动知识管理落地。

这一路径同样在被钉钉所使用,其最新发布的AI表格的本质是将企业的业务逻辑、业务数据转化为AI可执行的数字模型——通过大模型与RPA的结合,技术能力被转化为智能化的功能,如自动抓取平台数据、店铺数据等;再通过表格与业务流程的融合,功能模块用于辅助业务场景分析和决策,如评估店铺运营、对接工单保修等。

在这个过程中,“AI表格”成了企业业务开展的重要支撑。如果没有最后一环“场景”的融合,那么“AI表格”就只是更聪明的表格,无法发挥应有的应用价值。由此可见,头部办公平台对AI的应用已经更多聚焦在场景上做技术与功能的升级和适配。

在这一趋势下,协同办公的AI正在加速“淘金”,而场景就是最好的筛子,谁能更好地围绕着场景作应用,打破「黑箱」,谁家的AI就能在当下激烈的竞争脱颖而出。决定这一切的并非AI技术的先进或应用场景的多寡,而是实际落地的逻辑和效果。

正如飞书 CEO 谢欣所言:“AI时代,企业需要的不是更多功能,而是真正能解决问题的成熟工具。”当AI的每一步决策都可追溯、每一项功能都可验证、每一个场景都能创造价值,协同办公的「黑箱」才真正被敲碎,而这正是飞书为行业带来的范式革命。

*本文图片均来源于网络 

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/89163.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/web/89163.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

leetcode:674. 最长连续递增序列[动归]

学习要点 练习动归注意不要马虎 题目链接 674. 最长连续递增序列 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目描述 解法&#xff1a;动归 class Solution { public:int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {int n nums.size();if(nums.size() < 1) …

【html常见页面布局】

考拉商城界面效果htmlcss效果 html <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</ti…

摩尔线程MUSA架构深度调优指南:从CUDA到MUSA的显存访问模式重构原则

点击 “AladdinEdu&#xff0c;同学们用得起的【H卡】算力平台”&#xff0c;H卡级别算力&#xff0c;按量计费&#xff0c;灵活弹性&#xff0c;顶级配置&#xff0c;学生专属优惠。 当国产GPU面临生态壁垒&#xff0c;显存访问效率成为性能突破的关键战场。本文将深入揭示摩尔…

2025江苏省信息安全管理与评估赛项二三阶段任务书

任务 3 网络安全事件响应、数字取证调查、网络安全渗透任务3.1&#xff1a;网络安全事件响应&#xff08;100分&#xff09;X集团的一台存储关键信息的服务器遭受到了黑客的攻击&#xff0c;现在需要你对该服务器进行应急排查&#xff0c;该服务器的系统目录被上传恶意文件&…

核电概念盘中异动,中核科技涨停引领板块热度

今日股市交易时段&#xff0c;核电概念板块表现活跃&#xff0c;中核科技强势涨停&#xff0c;成为市场关注焦点&#xff0c;为核电产业链相关投资与发展增添新的动态信号。中核科技作为核电阀门等关键设备领域的重要企业&#xff0c;其涨停背后&#xff0c;是多重因素共同作用…

《Java语言程序设计》1.2.3复习题

缩写"CPU"代表什么含义?测量CPU速度的单位是什么?中央处理器(Central Processing Unit,CPU)是计算机的大脑。它从内存中获取指令并执行这些指令。CPU通常由两部分组成&#xff1a;控制单元(control unit)和算术/逻辑单元(arithmetic/logic unit)。控制单元用于控制…

【迭代】绘本生成方案迭代2,解决录音播放问题

代码分享】AI辅助编程&#xff1a;动手制作绘本生成器&#xff0c;实现绘本自由 前面分享了生成绘本PDF的方案&#xff0c;只有图片和文字。所以想加上文字的录音播放。 经过一番探索&#xff0c;发现要实现这个功能的可行性高的方案是用户点击播放&#xff0c;需要跳转到浏览…

C++设计模式之创建型模式

1.前言 设计模式一共有23种&#xff0c;主要分为三大类型&#xff1a;创建型&#xff0c;结构型&#xff0c;行为型。本篇文章着重讲解的是创建型一些相关的设计模式 2.单例模式 Singleton 模式是设计模式中最为简单、最为常见、最容易实现&#xff0c;也是最应该熟悉和掌握的…

kubernetes学习笔记(一)

kubernetes学习笔记(一) kubernetes简介 ​ Kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎&#xff0c;它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时&#xff0c;通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。 ​ 在Kubernetes…

Eureka实战

1.创建父工程SpringCloudTestSpringCloudTest为父工程&#xff0c;用于引入通用依赖&#xff0c;如spring-boot-starter-web、lombok&#xff0c;这样子工程就可以直接继承&#xff0c;无需重复引入。在dependencyManagement标签中引入和springboot版本对应的springcloud&#…

如何把镜头对焦在超焦距上

要把镜头对焦在超焦距上&#xff0c;可以按照以下步骤操作&#xff1a;1. 计算超焦距 首先需要知道你的镜头参数和相机参数&#xff1a; 焦距 f&#xff08;如 24mm、35mm&#xff09;光圈 N&#xff08;如 f/8、f/11&#xff09;容许弥散圆直径 c&#xff08;与传感器尺寸有关…

idea docker插件连接docker失败

报错org.apache.hc.client5.http.HttpHostConnectException:Connect to http://localhost:2375 [localhost/127.0.0.1, localhost/0:0:0:o:0:0:0:1] failed:Connection refused:getsockopt解决方法&#xff1a;

【后端】.NET Core API框架搭建(6) --配置使用MongoDB

目录 1.添加包 2. 连接配置 2.1.链接字符串 2.2.连接类 3.仓储配置 3.1.仓储实现 3.2.仓储接口 4.获取配置和注册 4.1.添加配置获取方法 4.2.注册 5.常规使用案例 5.1实体 5.2.实现 5.3.接口 5.4.控制器 NET Core 应用程序中使用 MongoDB 有许多好处&#xff0c;尤其是在…

Spring AI快速入门

文章目录1 介绍1_大模型对比2_开发框架对比2 快速入门1_引入依赖2 配置模型3 配置客户端4 测试3 会话日志1_Advisor2 添加日志Advisor4 会话记忆1_定义会话存储方式2 配置会话记忆Advisor5 会话历史1_管理会话历史2 保存会话id3 查询会话历史6 后续1 介绍 SpringAI整合了全球&…

Windows下编译pthreads

本文记录在Windows下编译pthreads的流程。 零、环境 操作系统Windows 11VS Code1.92.1Git2.34.1MSYS2msys2-x86_64-20240507Visual StudioVisual Studio Community 2022CMake3.22.1 一、编译安装 1.1 下载 git clone https://git.code.sf.net/p/pthreads4w/code 1.2 构建…

WP Force SSL Pro – HTTPS SSL Redirect Boost Your Website‘s Trust in Minutes!

In the vast digital landscape where security and user trust are paramount, ensuring your WordPress site uses HTTPS is not just a recommendation—it’s a necessity. That’s where WP Force SSL Pro – HTTPS SSL Redirect steps in as your silent guardian, makin…

jvm--java代码对照字节码图解

java代码&#xff1a;无静态方法&#xff1b;&#xff08;对应字节码没有方法&#xff09; 任何一个类&#xff0c;至少有一个构造器&#xff0c;默认是无参构造java代码包含&#xff1a;静态方法java代码包含&#xff1a;静态方法、显示构造方法public class ClassInitTest {p…

动态规划题解_打家劫舍【LeetCode】

198. 打家劫舍 你是一个专业的小偷&#xff0c;计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金&#xff0c;影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统&#xff0c;如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入&#xff0c;系统会自动报警。 给定一个代表每个…

电脑安装 Win10 提示无法在当前分区上安装Windows的解决办法

原因&#xff1a; win10系统均添加快速启动功能&#xff0c;预装的win10电脑默认都是UEFI引导和GPT硬盘&#xff0c;传统的引导方式为Legacy引导和MBR硬盘&#xff0c;UEFI必须跟GPT对应&#xff0c;同理Legacy必须跟MBR对应。如果BIOS开启UEFI&#xff0c;而硬盘分区表格式为M…

大端序与小端序

理解大端序&#xff08;Big-Endian&#xff09;和小端序&#xff08;Little-Endian&#xff09;的关键在于数据在内存中存储时字节的排列顺序&#xff0c;特别是在存储多字节数据类型&#xff08;如整数、浮点数&#xff09;时。以下是清晰易懂的解释&#xff1a;核心概念 假设…