豆包工作干了件大事

这几个月，我们像进入了一个“AI办公”大爆发的时代。

电梯里、短视频里、直播里。到处都能看到各种AI办公软件的广告。

昨天，我朋友圈很多人都在转发一个新工具：豆包工作。这是上个月飞书产品团队和豆包产品团队整合以后，推出的一个重磅产品。

我昨天下午啥都没干，就在各种试用、琢磨。果然有点意思。试完有种感觉，这也许才是“AI办公”应该有的样子。

什么意思？为什么会有这种感觉？

这就要从，什么才算是我认为的“AI办公”开始说起了。

AI从2023年横空出世，似乎要改变一切。写文章、做翻译、画图、写代码，什么都能干。大家都很兴奋，觉得世界要变了。

但是啊，这一两年我在很多场合，问过企业家朋友们这样几个问题：

你公司的业绩，有没有因为AI而增长？你的成本，有没有因为AI而下降？你的团队，有没有因为AI而变强？

很多人会挠挠耳朵。啊，这个那个，今天太阳不错。

该开的会还在开。该写的报告还在写。该吵的架还在吵。AI像一个很厉害的客人，来了，聊了，走了。什么也没留下。

说实话，这个问题我也想了很久。为什么会这样？

因为，我们一直在用AI解决“便宜的问题”。而不是“贵的问题”。

什么叫“便宜的问题”？

比如，你用AI查了个天气，做了个旅游攻略。看看街头转角哪家猪肘子最好吃。确实能帮你省半小时。但是，省下来的时间，都刷短视频刷掉了。你愿意为“查一下天气”付10块钱吗？不愿意。免费可以，付费就不值了。

为什么？因为这个问题本身，就不贵。

查天气、写两句文案、做个旅游攻略，这些问题的价值，本来就很小。你用免费版本就够了，你一收费他就不干了。所以to C的AI助手，没法帮你解决真正的难题。

每一次工业革命，真正的答案都不在消费端。至少一开始不在。你想想蒸汽机，你想想流水线。改变世界的，从来都是生产端。

于是，这几个月你突然看到，大家开始转向B端。纷纷出AI Work产品。这就对了。

但是，依然遇到了巨大的挑战。

什么挑战？

那就是，他们解决的，虽然是B端的问题，但本质上还是“B里面的C”的问题。

什么叫B里面的C？

你想想电梯广告里那些画面。一个人端着茶杯坐在工位上，AI帮他做PPT。省下来的时间呢？刷了会儿短视频。这是卖给谁的？卖给员工自己的。这有点像你在得到上订阅《薛兆丰的经济学课》，是为了自己的提效和成长。

这些有没有价值？有价值。我不否认。但它依然不贵。

因为这些问题的本质，还是帮单个员工省时间。而不是帮组织提效率。

你做PPT从1小时变半小时，提效了30分钟。但如果工作量不变，原来一周做5个PPT，现在还是5个，那这30分钟，对企业而言，看不到任何收益。

企业真正的效率提升，从来不在于让单个环节更快。而在于重组环节本身。

重组环节？这句话怎么理解？

我们都知道，福特改进了流水线作业。但你知道福特之前的工厂，是什么样子的吗？一个超级大的蒸汽机在中间，所有设备围着它摆，像一个小岛。动力靠皮带传动，辐射到四面八方。这叫“岛台式”布局。

福特之前的工厂，是围绕蒸汽机的“岛台式”布局

后来电动机发明了，大家很兴奋。把蒸汽机换成了电动机。但是，工厂布局没变。还是围着中间那个大机器摆。效率提高了一点，但没质变。

为什么？因为工具换了，流程没换。

直到1920年左右，微型电机出现了。每个设备可以单独配一个小电机了。这时候，福特做了一件事，他不再让所有设备围着一个中心，而是把它们排成一条线。像蛇一样。每个工位配一个小电机，干一件事。下一个工位接上，干下一件事。

这就是流水线。

流水线不是让工人装轮胎更快。是把整个生产环节重新排列了。

这一重组，效率暴涨。汽车从奢侈品变成了大众消费品。工业革命才真正爆发。

你看，改变世界的不是电动机，而是用电动机的方式。

回到今天。大家把AI塞进旧的工作方式里，帮你写PPT，帮你写周报。这就像把蒸汽机换成电动机。有用，但不是真正的颠覆。

那如何做到AI时代的“环节重组”？

答案：必须基于私有数据，刷新协同方式。

这就是我说的：to O。

to O，就是to Organization。不是卖给个人（to C），不是卖给企业里的员工（to B里面的C），而是卖给组织。组织付钱，因为组织的收益可被计算。

企业是从利润里付钱，员工是从工资里付钱。利润里付钱的意愿，远远大于工资里。

但要做到to O，光有AI的能力是不够的。

一开始，大家的做法是用CLI。飞书，正是国内最早一批开放CLI的企业之一。

什么是CLI？简单说，就是给AI开一个口子，让它能去调你的一些系统数据。往前走了一步，但只提供了“可能性”。几百万人会用，到顶了。便捷性、深入性、安全性，都有短板。

那怎样才叫真正的“拥抱AI”？

最关键的一件事，是私有数据。

今天，有人在用AI，有人没用。这就是你和别人的区别。

但如果有一天，大家都在用AI了呢？

那你和别人的区别是什么？

是你给AI的数据，和别人给AI的数据，有什么不一样。

打个比方。你去看病，挂了个专家号。坐下来，专家不认识你。他会怎么说？“通常来说，这个情况建议……”

通常来说。

因为他不了解你。他没有看过你过去的病历，不知道你有没有过敏史，不知道你上次吃的什么药，不知道你家族里有没有类似的病。他的建议，是基于“大多数人”的。

但如果他看过你过去所有的病历呢？他的建议就是“对症下药”。

你想想看，这多吓人。你的AI跟别人的AI用的是同一个模型，但你的AI看过你公司所有的数据，别人的没有。它的每一条建议，都是基于你的公司。别人的每一条建议，都是“通常来说”。

所以，一定要用尽可能多的私有数据，把AI“包围”起来。

这个包围AI的私有数据，就是：上下文（context）。

那大家现在是怎么做的呢？

最早的方式，就是Chat。

你有一份Excel经营数据，拖到AI的聊天框里，然后问它：“你帮我分析一下上个月业绩为什么不好。”“你帮我做个图表。”“你帮我总结一下。”

拖一次，问一次。第二天，再拖一次，再问一次。

这叫“拥抱AI”吗？不叫。

这叫每天请一个顾问，每次都得从头介绍一遍情况。安全问题先不说了，光是“拖来拖去”这件事，就注定了它走不远。你不可能把公司所有的数据每天拖一遍。

你要把AI请到你家来。不是你每天带着数据去找它，是它住在你的数据里。

数据在哪？

就在飞书里。

群聊记录、文档、会议纪要、多维表格，这些数据，本来就静悄悄地躺在飞书里。这些，就是你公司的上下文。

用飞书账号一登录，完成授权后，Agent能在用户原有权限范围内调用相关信息。不用传任何东西。

以前用AI，最累的不是用它，是喂它。找文档、传文件、解释背景，喂完了它还消化不良。现在不用了。

你看，比如说，我要制作一份拜访关键客户的PPT。只需要和他说一句话，他就能自动去飞书文档里，找到客户背景、项目文件、资料简介。生成一份针对性超强的PPT，帮你顺利拿下客户。

它不用你告诉他“这是个怎么怎么样的客户”，它会自己去飞书资料里找。

这就是为什么我说，试完有种感觉，这也许才是“AI办公”应该有的样子。

因为豆包工作，把AI请回了家。

既然把AI请回家，门也得锁好。豆包工作沿用了飞书原有的权限体系，依然在员工本人的权限范围内调用信息；企业还能统一管权限、管数据、查操作记录。这样，AI进得越深，企业反而越能看得见、管得住。

而那些没有请回家的呢？脱离了上下文和私有数据而做的AI，几乎就是玩具。

今天也是一样。改变世界的不是AI，而是用AI的方式。一定不是一台长得很像蒸汽机的电动机。它一定是一种要彻底改变今天办公的方式，把AI浸泡在企业的上下文里，基于私有数据，刷新协同方式。

这才是我所认为的“AI办公”。这也是豆包工作，和飞书一起做的那件大事。

还得是飞书啊。

1881年，爱迪生点亮了第一盏灯。2023年，大模型点亮了第一段对话。

但真正改变世界的，从来不是那一盏灯，而是后来那个把电线拉进每一家工厂、每一张办公桌的人。

而现在，AI办公这个领域，也开始了征程。

观点/ 刘润主笔/ 歌平值班编辑/ 橙子版面/ 黄静

这是刘润公众号第3044篇原创文章。未经授权，禁止任何机构或个人抓取本文内容，用于训练AI大模型等用途

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