没班味的陈宇森，和他的千问办公

陈宇森拿着一支带着三个千问小章鱼的麦克风，讲他的办公产品。他是阿里巴巴集团副总裁、千问办公CEO，也是钉钉CEO。

9月22日的云栖大会的千问办公分论坛上，他说话很流畅，也放松，丝毫不像在发布一款办公类的AI产品。

陈宇森手持装饰着三个小章鱼的麦克风介绍千问办公。

办公软件里已经有太多催人干活的东西。消息等着回复，待办等着清空，事情做完了，还得找个地方填上进度，班味直冲天灵盖。

但作为千问办公的负责人，陈宇森的演讲居然没什么班味，倒让人愿意多听一会儿。这位90后的新晋阿里集团副总裁，显得十分松弛。

更有意思的是，他介绍的AI要接受考核。

千问办公给数字员工安排具体工作，有交付，也有KPI。按照这次发布的设计，数字员工有名称、所属部门、负责人、岗位职责、授权范围和生命周期，可以被授权，也可以被停用，执行记录全程可追溯。过去需要人反复核对、整理、搬运的内容，可以交给AI做。

给AI的考核越来越像人了，要量化考核标准。而与此同时，对人的要求却在逐步降低，陈宇森在演讲中途说错了一处，他笑了笑说“要允许错误的发生”，就接着讲了下去。

整场看下来，一个很直观的感受是，人似乎终于有机会不必活得那么像机器，而AI却需要被严格标准规范，成为需要严格管理的数字员工。

这可能是陈宇森为千问办公带来定下的全新办公哲学。

公司里的事，光看文档还不够

最近谈AI办公，经常会碰到“企业级上下文”这个词。

说白了，就是AI干活前得知道公司的具体情况。让它做一份报价，写出表格不难，但销售上次给客户承诺过什么，手里的价格是否已经作废，都可能影响这份报价能不能发出去。有些折扣还要找特定的人批准，光看产品资料查不到。

老员工知道该去问谁，新人往往要折腾半天。AI进公司，也会遇到类似的问题。

千问办公副总裁、产业负责人束骏亮之前接受界面新闻采访时，谈到过企业上下文的范围：除了历史数据，还包括业务流程、组织架构和员工头脑中的经验。

今天千问办公的发布，把这个要点正式转化为产品：千问办公发布“企业上下文”，对企业多年积累的数据做压缩和结构化，并随业务变化及时更新；按官方说法，其内置的专属模型可以用极低的Token成本完成处理。

从技术上说，企业上下文可能并不难。但是沉淀上下文的困难在于，很多经验平时没人专门写下来。

有些事情是在会议上定的，后来又在聊天里改过。客户嘴上说预算不够，销售见过几次面，可能知道他还有别的顾虑。把文件全交给AI，它也未必找得到这些背景。

而这次的企业上下文是采用渐进式披露的方式，几乎可以相当于每个企业自有的skill，按照路由在企业内部的数据库接收索引，自然是准确且省token的。

这次发布的QwenNote，也能更好的丰富企业上下文。

它是一张录音卡。按照发布材料描述的用法，谈话转成文字之后，用户可以直接让千问办公接着分析、生成材料，或者安排后续工作。开完会再回到电脑前整理的那段劳动，有一部分可以省掉。

陈宇森在发布会上展示QwenNote A2。

但桌上摆着录音设备，人未必愿意畅所欲言，毕竟在公司中录音翻车的事情，本身就很多，更何况一个设备就是专门用来录音的。

QwenNote A2的口号“真AI，真干活”，其实可以理解成，真正通过AI去转录形成文档，而不是让录音去干活。QwenNote采用了这样的路径，是因为转写本身已经够准：按陈宇森在发布会上的说法，“今天的AI语音转写，已经准确到不需要录音了”——录音只是通向文字的中间过程，不是要留下的东西。设备工作时还会亮起一盏小绿灯，等于告诉对面的人：这里只是在记笔记，不必过多担心。

QwenNote具体做法是音频加密上传云端，转写完成后删除原始音频，只留下文字和纪要。

对于在口头沟通的两者，对话原声不必一直留着，确实可能少一点顾虑。这种设计甚至带着一点职场“不粘锅”的意味：工作可以记下来，口误、犹豫甚至是一些“小心思”，还是可以该说就说，毕竟对话产物只有AI整理出来的文档，没有录音留存。

会议上随口提的一个建议，可能聊到最后已经被否决；某个人说“可以试试”，也未必是在正式批准。AI如果把这些话直接当成任务，执行得越快，后面返工越麻烦。原声删掉以后，转写一旦出错，核对起来也少了一份依据。

因此，千问办公还得处理谈话留下来之后的事情。一份纪要由谁确认，旧决定什么时候失效，哪些内容只能在小范围里使用，都需要安排。这次发布的安全中心，就是统一管理Agent的数据访问、工具调用和任务执行：执行前用沙箱划定运行边界，执行中审批和拦截高风险操作，异常后靠操作记录和恢复机制处理。陈宇森的说法是，每一次任务执行要有边界、能追溯。官方专门做了一个安全中心，反过来也说明这些担心不是多余的。

这些工作很难全交给软件。部门之间意见没统一，AI得等人拍板决定；一条惯例究竟还能不能用，也需要熟悉业务的人判断。

企业想让AI接手工作，自己先得花时间把工作说明白。那些过去靠同事间心领神会就能处理的事，现在要多教一个AI。

这整套发布好似贯穿了一种全新的办公哲学：不要班味，不要人和人之间的阻碍和芥蒂，上下文在就好。

减少人对人，增加Agent对Agent，AI能做的事情不要交给人类，你们自己玩去吧。

千问办公要有，IM未必重要

对于一家已经在用其他IM工具的公司来说，再教AI熟悉业务，已经是一件费工夫的事。如果还得先换掉全公司的协作软件，采购时恐怕就要多犹豫几轮。

陈宇森在发布会上提到一个细节，一次他和合作伙伴沟通的时候，对方是从飞书接入的千问办公。但他认为这根本不是问题，因为“开放”才是千问办公的关键。

现场一阵欢呼，这也并不难理解。

千问办公支持从飞书、钉钉等聊天工具接收任务。

客户不必为了用千问办公，先迁移聊天记录、重建工作群，再让所有员工适应一套新工具。自己原来怎么工作，可以接着来。

千问办公的官方文档给出了具体操作：用户可以在飞书里与机器人单聊，也可以在群里@它，处理结果会回到原来的聊天窗口。钉钉、企业微信等也在支持范围内。

阿里在这里做了一个很实际的取舍：它希望客户必须有千问办公，至于是不是同时使用钉钉，可以放在后面。

IM的优先级，没有千问办公本身高。

这对阿里有好处。千问办公能接触到的客户，就不必局限于愿意使用钉钉的公司。企业保留原有系统，阿里争取其中新增的AI需求，采购门槛会低一些。

可飞书也不会因此变成一个无关紧要的聊天窗口。

一家公司的文件放在哪里，员工归属哪个部门，谁有权看到什么内容，这些已经存在的关系，都会影响AI能做多少事。对于长期使用飞书的客户，飞书掌握着熟悉的工作环境，员工也习惯在里面协作。

千问办公想进来接活，就得获得相应的授权，把需要的信息接好。

它的企业旗舰版已经支持同步飞书的组织和成员，配置时涉及应用权限和授权范围。群里有了机器人，接下来能调用多少业务信息，还要由企业决定。

于是，竞争可以发生在同一个工作群里。

员工通过飞书沟通，把某项分析交给千问办公，再把结果发回来。聊天习惯留在飞书，处理这项工作的习惯却可能逐渐转向千问办公。企业下一次增加AI预算时，就会权衡两边究竟帮自己完成了多少事情。

对飞书来说，原有客户关系和资料积累有价值，但还得继续把这些优势用到工作里。对千问办公来说，跨平台提供了机会，也带来了额外的连接和适配成本。相对而言，其实用哪个IM并没有那么重要，重要的是企业上下文是不是沉淀在千问办公里。

此次千问办公宣布将接入阿里云上的Salesforce，也是同样的做法。客户信息和销售流程已经在原来的系统里，千问办公计划围绕这些内容提供查询、维护和推进业务的能力。

陈宇森所说的开放，背后有明确的路径。客户的系统可以来自不同公司，阿里希望他们把越来越多的工作交给千问办公。

AI背KPI，人能不能少点班味

给AI设KPI，得看它接手以后，人究竟少做了多少工作。

据发布方披露，益海嘉里金龙鱼面向餐饮客户制作方案，原本涉及三百多个步骤，需要多人花费数天，使用千问办公后可以压缩到小时级。方案还要结合配方、原料价格和运输成本，AI处理的是实际经营中的工作。

方达披露的部分尽调场景，则涉及数百家公司主体。过去需要十余名律师参与数周，现在由Agent搜集、核验信息，整理底稿，再由律师审核报告。

方达律师事务所在发布会上分享千问办公的应用实践。

在这些案例里，AI接走了不少耗时间的准备工作，专业人员仍然负责最后的判断。考核时，除了看AI做得多快，还得把人的复核和修改时间算进去。一份报告几分钟就能生成，如果随后需要人检查半天，节省的工时就没那么多。

教AI熟悉业务，也需要人的投入。千问办公希望把资深员工的经验留下来，让新人也能使用，但整理、确认和更新这些经验，都需要熟悉业务的人参与。如果白天照常赶项目，晚上再补一份给AI用的经验总结，员工眼下感受到的，很可能只是又多了一项工作。

企业还要承担使用费用。此前有媒体走访车企时，相关负责人提到，全员使用后Token消耗增加了很多，管理层开始追问费用由谁承担。千问办公给出的一个回应，是通过企业上下文内置的专属模型降低数据处理的Token成本。企业最后仍要把软件费用、使用消耗和人工投入一起计算，判断是否值得继续用。

即便这笔投入划算，企业也确实提高了效率，员工的负担仍可能没有减轻。

原来一天完成的工作，现在半天能做完。公司可能允许大家少加班，也可能接更多项目，让同一个人负责更多客户。给AI增加任务以后，人要不要跟着增加任务，决定权还在管理者手里。

我更愿意看到的，是人成为AI的“安全冗余”：标准明确的工作由AI持续处理，人不必时时参与，只在遇到意外或需要判断时介入。平时少一些重复劳动，也能腾出时间考虑那些一开始说不清楚、未必马上有结果的想法。这样的工作状态，可能是员工视角更希望看到的。

现在的办公软件离这个目标还有一段距离，公司的管理模式或许也要跟着工作范式的转移继续改变。如果所有给员工空出来的时间都立刻填上新任务，AI就算完成了KPI，人的班味也不会少。但至少行业在往这个方向发展，不是吗？