49564 AI只是大企業專屬?釘釘say NO

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AI只是大企業專屬?釘釘say NO
新眸 ·

桑明強

01/14
讓廣大中小企業也能用上AI,釘釘要做產業界的“愛迪生”。
本文來自于微信公眾號“新眸”(ID:xinmouls),作者:桑明強,投融界經授權發布。

1879年,在連續實驗了近1600種材料后,一款名為碳化棉絲燈的成功和它的發明者愛迪生注定被載入人類史冊。緊接著,這位偉大的發明家思考的下一個問題是:怎么才能讓更多人用上它?

畢竟在那個年代,除了電本身就是一種奢侈品外,僅僅燈絲材料的昂貴程度就把很多人拒之門外。所以在白熾燈誕生后很長一段時間里,這項足以改變人類歷史軌跡的新發明,仍停留在實驗室階段,僅供一些貴族使用。直到1906年,通用電器發明了一種廉價制造鎢絲的方法,白熾燈才真正開始走進千家萬戶。

類似的故事在歷史上不斷上演。

打通了第一個移動電話的人是手機的發明者馬丁·庫珀,但手機真正商用已經是10年后的事了;計算機網絡雛形最早萌芽于1969年,但直到蒂姆·伯納斯·李在90年代定義萬維網,互聯網技術才真正開始走向世界;誕生于2003年特斯拉由兩位天才工程師創立,但真正在全球范圍內掀起新能源汽車革命卻發生在埃隆·馬斯克時期。

幾乎每一項革命性的技術誕生后,接踵而至的難題就變成了“如何讓這項技術走向普惠”。

今天的AI也是同樣的道理。

在過去長達60年的發展中,AI經歷了數次沉浮與枯榮。從早期“機器學習在80%的時間里解決80%的問題,但不知道哪個80%的時間解決了哪些80%的問題”的挑戰,到去年chatGPT的橫空出世,人們開始意識到,現在的AI已經不再是過去呆頭呆腦的人工智能,怎樣更好、更快地實現AI落地,成了近些年廣泛討論的熱詞。

業界最早的AI普惠理念要追溯到2013年AutoWEKA的發布。緊接著,谷歌發布了一款讓整個代碼界風聲鶴唳的AutoML Vision,它是用于自動生產圖像識別領域的模型,同時也是AutoML體系的第一款產品。

這款產品最厲害的地方,在于大幅降低了AI的門檻,可以做到用AI設計AI。

簡單來說就是以前做一個能夠進行圖像識別的AI系統,往往要先在開發框架上自己搭建訓練過程,在完成各種訓練部署后導入數據集,整個過程都需要采用編程的方式來完成。但在AutoML Vision上,一行代碼都不用寫,只需要按照說明,把希望訓練用的圖片拖進系統里,然后耐心等待,一個訓練好的機器學習模型就完成了。

類似的能力和場景革命放在今天的中國已經屢見不鮮。

前幾年爆火的RPA和低代碼熱潮就是最好的例子。但和海外相比,中國的AI普惠情況要更復雜一些,這背后的根本原因有兩點:一方面,國內對AI的接受程度還比較低;另一方面,囿于路徑依賴,很多AI廠商依然延續過去做數字化轉型的思路,天真地認為AI成功就必須落地在大企業、大場景中,殊不知春江水暖鴨先知,能把廣大中小企業AI訴求滿足,也能成為一筆好生意。

所以當火爆全球的大模型浪潮傳導到國內后,比起大模型本身參數有多大、數量有多少,人們真正關心的,是它究竟能不能走出單純內容生成工具的范疇,變成一種通用計算平臺,為各種場合提供新的計算方式的同時,使用門檻也能大大減小,講得更實際些,就是AI能不能走向真正普惠,讓中小企業也能用得上、用得好。

發軔于福建晉江村鎮中的有零有食就是其中典型。拿客戶拜訪來說,在沒有接觸AI之前,有零有食已經在宜搭上打造了一套CRM系統,但依然是傳統的手動填報模式:創建拜訪計劃——拜訪后報備——定期復盤跟進。現在有了釘釘宜搭AI助理,即便對方是一名剛上崗的銷售新人,也能在短時間內通過對話形式完成客戶信息的快速填報。

當然這還不是最厲害的。

基于AI助理的“智能問數”能力,現在有零有食的管理者們甚至可以通過語音交互向AI助手詢問,比如“幫我看下目前銷售團隊拜訪了多少客戶?”、“幫我看下截至目前團隊內S級客戶還有多少個沒有拜訪過?”然后AI助手就會第一時間以指標卡、列表形式,反饋低代碼系統里的相關業務數據,管理者可以隨時了解銷售的客戶跟進情況。

除此之外,有零有食還基于釘釘AI PaaS打造了設備管理AI助理。這個AI助理被公司內部親切稱呼為“老師傅”,主要解決過去設備巡檢員依靠手動填寫信息繁瑣、易出錯的問題。據他們內部人士透露,“有了設備管理AI助理后,不僅設備維修填報的工作效率和信息準確性顯著提升,管理者也能隨時調取設備工單信息,統計分析近期數據及變化趨勢,定期獲悉工廠設備的整體運行維護情況。”

事實上,類似釘釘AI助理在有零有食這樣中小企業的落地,已經成為中國AI普惠路上不容小覷的一環。

如果說ChatGPT、Character.AI等超級應用喚醒了大眾對于智能的渴望,那么在接下來很長一段時間里,端側小模型或者說AI規模落地的最大難點,就在于有沒有合適的底座和入口。之前爆火AI Pin就是最好的例子,畢竟和它提出的“隨時調用最強模型”概念相比,現在的AI和智能硬件的融合還不夠流暢。

但換個角度來看,釘釘AI助理也給外界提供了一個新的解題思路:AI普惠并不一定要延續過去的軟硬件結合邏輯,“釘釘+AI助理”本身也能成為一種解決方案,畢竟作為中國用戶規模最大的辦公平臺,現在釘釘上的企業組織已經超過2500萬家,更有超過70萬家企業啟用了釘釘的AI能力。

按照這個邏輯,釘釘所扮演的角色將不再是過去的釘釘,而是一個“超級入口”。

作為擁有7億用戶、2500萬企業組織的協同辦公平臺,釘釘向上承載了大量企業的AI訴求,向下連接了大量的ISV和生態伙伴,就像一個完美閉環,海量需求每天在釘釘上發生的同時,也能在釘釘上迅速找到相應的解決方案。

某種程度上來說,這也是釘釘樣本最特殊、同時也值得探討的地方。

今天的釘釘正走在探索AI普惠的無人區,拿有零有食和釘釘AI助理的結合來說,它最值得深思的點不在于AI技術本身,而是如何讓更多普通人也能體驗到AI帶來的好處。尤其對于晉江市這樣的三四線城市來說,且不論IT工程師工資支出多少,單單使用門檻就讓很多數字化項目停留在實驗室階段,而現在借助釘釘+宜搭低代碼開發工具,以往需要一個月才能完成開發的應用,現在幾個小時就能搞定。

關于這點,有零有食倉儲物流部負責人黃曉峰還特地算過一筆經濟賬,“單從 TMS 軟件的采購成本和運輸成本的節約,有零有食一年就可以節省上百萬的系統開發費用。”更進一步來講,這套邏輯最吸引人的地方,在于以前招一個8000塊才能干的事,現在有了AI助理后,一位薪資5000的新人經過短暫培訓后,也能把工作做好。

最后回到我們一開始探討的問題上,如果說過去泛IT的崛起伴隨著程序員群體的崛起,體現在過去二十年程序員規模的急劇攀升和收入不斷增加,那么未來AI作為一種新型基礎設施,它在走向普惠的路上,將很大程度上折疊這個中間環節,以此為基礎,過去常見的軟件系統和AI應用,未來極有可能以插件形式被某個超級入口隨時喚醒、調用。

但可以肯定的是,我們正處于一場由AI掀起的產業變革開端。

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