钉钉做智能体,能成吗?

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智能体在产业和行业中可发挥的价值可能远远超出我们的想象,这也是为什么钉钉的智能体之路值得我们肯定的原因之一。

前不久,钉钉上线AI助理市场(AI Agent Store)。

上线当天,宣布首批推出200个AI助理、覆盖企业服务、行业应用、效率工具、财税法务、教育学习,生活娱乐等类目,而且,不少企业已经加入。

你想试试看吗?在钉钉搜索「AI助理市场」就可以。

同时,钉钉还发布一组对外数据。自从去年4月18日,宣布全面启动智能化战略,引入通义千问大模型后到现在,已经有220万家企业在用他们的服务,月活跃企业也超过了170万。

这是一个什么信号呢?

通俗来说,有三点:一,钉钉想用AI市场来展示技术实力和资源整合能力;二,智能化服务在企业和个人用户中需求大;三,企业本身就长在钉钉上,又积累大量的数据资产。

所以,钉钉开始在AI领域大下赌注。不得不说,钉钉一直挺引人注目,毕竟它是最早全面拥抱AI的大厂之一。

不过也有人担心说:国外Open AI旗下ChatGPT,应用商城上线不久遭到吐槽,问题包括用户体验差、技术不兼容等。

那么,钉钉走智能体之路,是否浅尝辄止?另外,市场真需要那么多AI助理吗?

嗯,的确令人深思,但这是一条正确的路,为什么?结合钉钉总裁公开发言,笔者试试看,能不能够解答清楚。

一、智能体的作用

有必要先说清楚:什么AI Agent?作用在哪?

AI Agent,是人工智能代理,一种高级智能体。它可以感知周围环境,独立了解各种情况,做出决策,并执行相应动作;厉害之处在于,能够独立思考,并利用各种资源逐步实现设定的目标。

确实,误解就在这里。

许多人会认为AI Agent不过是一个预设程序,放在那里,按照既定流程自动执行任务,看似正确,却不正确,这种看法忽略了AI Agent真正的潜能和复杂性。

它的潜能、复杂性和传统理解的有何不同呢?

请你设想一下:

拖着疲惫的身体回到家,以前,你要对着智能音响说:「帮我把灯打开」。但现在,情况有所不同。你的家里已经配备一个智能AI Agent安全系统,它不仅能控制灯光,还能根据你的习惯、实际情况作出更智能的决策。

这天你堵车,比平时晚。那么,AI Agent就可以通过手机位置感知到你即将到家,并自动调整家里的灯光、温度,营造一个舒适的迎接环境。

假设今天的行程有所拖延,它还能分析你的日历、交通情况,推断你有多长时间才能到家。

因此,智能AI Agent决定的,不仅是打开门廊灯、保持家中低照明状态,以节约能源,同时,系统连接的摄像头还能监测家中情况,会自动启用紧急服务,并向你发送警告信息。

当然,这不局限于安全智能领域,在其他领域也有诸多可施展空间;所以,对AI Agent更深层次理解,有两点:

  1. 工作流自动化;
  2. 更智能自动化。

大家知道,工作流,称业务流程,是组织中完整具体任务的一系列步骤。一旦流程被清晰定义,决策逻辑,可以被集成到软件或者系统中,使得相关任务自动执行。

那么,传统自动化怎么做?只依赖固定规则和预设响应。

比如:我们来考虑一个典型客户服务场景。请问,你接打过任何品牌客服中心的电话吗?通常接通后,会遇到自动应答系统给出的指示。

它会引导你:“先生/女士,中文服务请按1,英文服务请按2;人工服务请按0,转XX中心请按3,结束请挂机”。这就是基本自动化,根据系统预设指令响应让客户对号入座。

那么,它的问题在哪呢?虽然可以大量处理标准化任务,但局限性、灵活性非常低,一个人要想很久才知道,我的问题到底归属到哪个类别。

所以,工作流程自动化是“基础设施”,是最常规的操作。

相比之下,一个智能化AI Agent系统如何处理相同的场景呢?它是拟人状态。能识别语言选择,分析过往交互历史,理解客户情绪和紧张程度,提供个性化服务。

你会说了:“这太虚了,能不能具体点”?当然。

例如:当你拨通某个客服中心电话,非常着急需要人工帮助时,系统自动通过你的声音、表达,快速分析出呼叫是什么类别,然后,赶紧连接到人工服务。

因此,AI Agent 能够在交互的三维空间中存在。

不仅可以执行官网技能,如每日小结、代办事项、日程提醒等,还能应对更复杂的场景。它支持各种API和连接器,可以与多种SaaS应用进行整合。那么,它在各个产业和行业中的价值有多大?国内市场真不需要这样的技术吗?

二、智能体在行业内的应用

既然已经认识到工作流,是提高效率的基础设施,那从企业角度看,哪些重复性工作,可以用更智能的自动化技术进行处理呢?

在首批钉钉AI助理大赛中,笔者看到不少创新性产品。

比如,小筑、企业选址AI助理、账款小管家、智能简历生成器、差旅小秘书、电脑大师、打工搭子、旅游助手、行业知识树等。

你会说了:这些产品一听名字就和市面诸多同类相似,到底有什么本质区别?我为什么要用?企业又解决什么问题?别着急,我举两个详细例子。

拿墨见MoLook来说:

有过设计经历吗?如果没有,试着站在电商设计师角度想一想。设计师在工作中最头疼什么?日常是不是充斥着重复又繁琐的任务?有哪些流程,迫切想要解决?

根据过往服装行业研究报告数据显示:

以快时尚品牌ZARA为例,每年会推出6.5万件新品。这包括15-20个服装系列,大型系列有超过10款产品,中型系列5-8款,小型系列3-5款。

当然,这个数据并不直接反映单个设计师的任务量。但它揭示设计师要处理的工作量和设计流程之庞大。此外,设计过程中,还需制作大量草图、效果图供选择。因此,无论是公司还是个人,都感到非常头疼。

现在,开看看钉钉AI Agent Store中,墨见MoLook如何解决这些问题。这个AI助理能自动分析当前流行趋势和过往的热销款式。仅需少量输入,比如“春季休闲”或“晚宴正装”,就能迅速生成一系列的服装设计草图。

设计师还可以从自动生成的设计中,挑选出认为最有潜力的进行细化、调整。

MoLook的功能远不止于此,一旦设计确认,它还能立即制作出适合不同体型的模特试穿效果图。这些图像不仅逼真,还能直接用于电商平台的营销推广。

它还能自动整理、归档设计文件,确保所有资料的系统性和可追溯性,极大地减轻设计师在文件管理上的负担。

所以,墨见MoLook的巧妙之处,是企业、设计师的纽带;简化设计任务,还赋予更高效创造率;这难道不是大家都想要的吗?

再来看看人力行业:

没有想过做HR是什么体验?他在工作中有哪些挑战?

领导提出招聘需求,最头疼没办法快速获取到市场薪酬和人力模型的分析;其次,要查看各部门人员流动时,他没办法快速识别离职人员情况,并提出相关分析数据。

最难的是,批量调整薪资待遇,因为,无法综合评估每个人的人效水平、也无法把以前的KPI、OKR完整情况做清洗。

这种情况下,必须得靠软件解决。用友薪酬的薪酬分析助理AI Agent,如同一个全面助手,能给HR部门带来革命性改变。

主要原由有三点:

  1. HR可以向它提各种问题,它会记录,并整理高频问题,形成数据资产的同时,帮你告别繁琐性工作。
  2. 它整合大数据快速获取市场各个岗位薪酬情况,你不用翻阅复杂的报告,或手动对比数据就能完成人力成本的预测。
  3. 定岗调薪,招聘定岗或年度调薪时,关于离职人员的深入分析,都能提供详细的信息,这些有利HR不局限内部视角,还可以与外部协同,给领导提供更中肯的建议。

所以,AI Agent 并没有淘汰一些工作岗位,相反,它将那些工作流程中冗余、重复且效率低下、无法转化为数据资产的部分进行了更智能化的处理。

因此,AI Agent 在行业内拥有着不可忽视的力量。

三、钉钉看不见的优势

有人会问:这有什么特别的?国内很多中小企业在这方面已经做得很好,而且,功能、应用场景都很细致。

确实,按照金字塔的逻辑,将能力分为三层,那顶层肯定是满足B端客户的需求。但你知道,中层是什么吗?

钉钉AI助理市场(AI Agent Store),这与其他平台更侧重C端场景的应用完全不同,它是为B端场景设计的智能解决方案。

它更聚焦企业级需求,解决方案直接对企业具体业务流程再造,这种专注使得钉钉AI助理市场能够提供更深入、定制化的服务,帮助企业提高运营效率、降低成本。

其次,钉钉之所以能在众多平台中脱颖而出,关键是庞大的用户基础和丰富的数据资源。两千多万企业、数亿用户,什么概念?

这为钉钉提供海量实时数据,使其能够不断优化和训练其大模型。钉钉通过这些数据不断优化智能体的性能,确保每个行业内的智能体能够准确执行任务,从而更好地理解和预测企业操作,提供更精准的服务。

这就是,钉钉AI助理市场”——技术、数据的集合,更是一种深刻理解并满足企业需求的能力

而作为中间力量,钉钉AI助理市场的底座应该叫“原生”。

软件行业,与‘原生’相对的词是‘拼凑’。拼凑,就是结合多个API接口,将外部所有企业想要的功能集中在一起。

想象一下:

你是一家快速成长的中型企业决策者,公司正在经历一个迅速扩张的阶段。为支持增长,你决定引入各种SaaS、ERP、SCRM系统来提升公司的运营效率。

团队成员从不同供应商那里选购市场上评价最高的解决方案,并试图通过API接口将它们集成到公司的中台。最开始,一切看起来都很完美。

但很快,问题开始浮现:

客户数据、库存水平、财务信息难以在不同系统间同步;各系统虽高效,但未为相互操作设计,关键流程可能因系统间接口不匹配而中断。更糟糕的是,员工需要在不同系统间频繁切换,这大大降低了工作效率。

而原生集成则完全不同。

它可以直接访问核心系统功能,确保数据、任务在系统内部的无缝和实时流转,加速了决策过程,同时减少了因系统不兼容导致的数据错误和安全问题。

钉钉的原生,不用刻意描述,你也能感知一二,所以,钉钉在智能体领域的探索,值得肯定。

四、一条与用户最近的路

你知道吗?国外市场,传统语言助手,如亚马逊的Alexa和苹果的Siri,早些年主要基于算法和有限的交互脚本工作,虽然能够响应简单指令问题,但在理解深度对话、聚焦工作场景上存在限制。

因为这些系统不是最新的大语言模型技术,所以,交互能力有限;随着技术发展,我们看到,新一代AI Agent,开始采用类似于open AI的GPT和Google的BERT这样的大语言模型。

而这些模型呢?采用深度学习技术,能理解普通人说的话,能提供更加丰富的动态、和交互体验。

拿Google Assistant来说,正在逐步集成更先进的语言处理技术,提高对话连贯性、上下文相关性,还让设备能更加自然地和用户交流,所以,这是一种底层技术演进的大趋势。

回到国内市场,越来越多技术公司在开发基于LLM的智能方案,更好的服务AI2B(针对企业)和AI2C(针对消费者)赛道。

比如:Kimi Chat背后公司Moonshot,正在利用AI技术开发教育平台,使教育更加灵活化;而商汤的MiniMax(稀宇极智)则将重点放在了零售、客户服务领域,通过智能化方案来提高效率。

因此,结合钉钉的资源来看,投入智能体开发,实际选择一条更贴近用户需求的赛道,毕竟,钉钉上有几百万家中小企业,所以,AI Agent应用行业,空间巨大。

总结而言

钉钉总裁叶军认为:每家企业都要思考人与科技、机器的关系,坚定以人为本,科技服务于人,让人从常规、低效的工作中解放出来,做更有创造力的事情。

祝福钉钉,祝福所有在AI路上不断探索的企业。

本文由 @王智远 投稿发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

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