今天小编分享的教育经验：钉钉总裁叶军：AI时代，SaaS元年才刚刚开始，欢迎阅读。
" 当新事物出现的时候，我们总是充满热情，但是这种热情大多不会撑过三个月。AI 的热度已经持续半年有余，但是这六个月还不足以见证这件事情的伟大和神奇。"
在钉钉总裁叶军看来，真正的创新技术或者创新产业，必然能够经受时间的考验。比如，我们在各自的岗位上创新、创业，都会关心一件事：我们能够坚持多久？想要回答这个问题，需要请大家回到第一性原理：我们所做的事情到底有没有带来真正的价值。
"AI 时代，真正的专业价值来自行业性的专属大模型。"
" 所有的技术必须应用于真实场景，没有真实场景的技术不如不干。"
在分析了技术革命对行业和个人的影响之后，叶军认为，浪潮退去，AI 最终要进入生产力环节。那么，AI 与工作方式融合后究竟会带来怎样的生产力变革？
此次，钉钉总裁叶军做客混沌 " 一 " 思维创新嘉年华，带来最新的演讲《生产力变革，AI 重塑工作方式》，分享钉钉在 AI 时代的最新产品与思考。
混沌在上海滴水湖洲际酒店举办 " 一 " 思维创新嘉年华活动。用一整座岛、打造两天两夜的共学场，2000 位混沌同学热烈参与其中！邀请 AI 全明星阵容空降授课。
授课老师丨叶军 钉钉总裁
编辑丨混沌商业研究团队
支持丨混沌前沿课
智能革命：全新的机会
每次产业革命都会伴随着很多岗位的消失，但是，大家往往忽略了一点：产业革命同时意味着新岗位的出现。拿直播行业作为例子，我记得最早淘宝做直播，在阿里内部很多人都对这件事充满着怀疑，认为这个事不一定靠谱。但是就有那么几个坚持的人，在没有很多预算和投入，甚至没有打满广告的前提下坚持去做，结果就是一个全新的产业诞生了。现在我们可以看到各种各样的平台都在做直播，这个产业有了很大的变化。
首先就是从业者的显著增加，杭州被称为 " 网红之城 "，这离不开直播行业的发展。其次，这是一个全新的产业，背后都是新的机会，我们很多同事离开了阿里去创业，为直播产业生产各种各样的产品，比如直播机、美颜产品等，我们就这样看着整个产业链从无到有。
直播行业只是移动互联网大浪潮中的一个缩影，纵观人类的产业变革，我们可以看到从蒸汽革命到电力革命、从信息革命到智能革命，技术革命为行业与个人带来了全新的机会。今天如果年轻人对这个事情不感兴趣，未来会很危险。
总体来说对行业的发展我们要抱着敬畏和学习的心态，智能革命能够为我们带来的全新机会。
第一，在智能时代，代码不再成为人与机器互動的主要障碍。在电腦诞生的早期，那时候一个人不懂编程，都不好意思用电腦，而现在智能革命给予我们低成本使用机器与数字化工具的可能性。
举个例子，在 1999 年左右互联网开始普及之时，人们所理解的电腦就是 " 滑鼠 + 键盘 "，到了 Windows 发布之后，电腦进入到图形界面，而到了 iPhone 时刻，我们的互動变成了手指头的操作，今天我们又进入到一个自然语言多模态表达的阶段。这背后对应着不同的人机互動的模式，最开始是命令行 CMD，后来进入 GUI 图形用户界面时代，现在我们则进入到 LUI 自然语言用户界面。这样的变革不仅会改变人和机器之间的关系，也会大大影响工作的效率、节奏和流程。
第二，智能革命会导向以模型为中心的研发模式。在未来，模型可能会成为标准的信息化服务。在各行各业有大量的小模型、专属模型的机会。以前我们做技术的人最喜欢做的事情，是先设计一个页面。但最近出现的一些新的大模型开发框架，会让我们的研发节奏与人力分配发生重大变化。
1999 年我在做网站，那时候团队里面有一个岗位叫美工，除了程式什么都干。现在美工抽成了很多的岗位，从互動到视觉，再到后面的高保真图出来后的原型，就这样各种各样的岗位都出来了。
第三，以自然语言为中心的新产品会越来越多。很多人都会想到天猫精灵，但它只是一个开始，如今，我们还可以用自然语言来控制汽车的螢幕、窗帘、设备、座椅、按摩，从而让技术惠及更多的用户群体，带来极强的体验。我相信，智能化将为我们带来很多的可能性。
AI 的第二次增长：进入生产力环节
根据 2022 年 Gartner 人工智能技术成熟度曲线，很多技术的发展都符合一种起伏的规律。新技术不可能一出现就爆火，而是会经历一个上去又下来的过程，之后慢慢再涨起来。然而，OpenAI 是一个例外，它在一个月之内获得了 1 亿用户，极少有軟體能够与它媲美，其中就有钉钉。钉钉在 2020 年 2 月份增加了 1.1 亿的日活用户，但同时也付出了惨重的代价：钉钉的 APP Store 评分在一夜之间从 4.5 分下降到了 1 分，到现在还回不来。
其实，大部分技术都经历了一个刚开始上扬然后又下来的过程，之后才是慢慢再上涨。
人工智能技术成熟度曲线的第二次增长得益于它真正进入了生产力环节，从原来的热情与兴奋阶段进入到全新的生产力环节，由此带来真正的降本增效的价值。
以钉钉为例，钉钉从来不花时间在所谓的 " 一根线的粗细 " 上，而是致力于解决具体的问题，把所有的时间精力投入到真正为企业带来价值的地方。同样的道理也适用于 AI，无论是从谷歌、百度的搜素趋势来看，还是从 OpenAI 官网的访问量来看，AI 的指数都呈现出明显的下降趋势。因此，在浪潮退去之后，AI 最终要进入生产力环节。
在 AI 加持以后，首先发生变化的是中国的 SaaS 行业。很多人说中国的 SaaS 没有机会，而目前 SaaS 在中国的发展水平的确远不如美国，这首先是因为中国的 SaaS 厚度太浅，企业的定制化需求又过高。中国的 SaaS 一旦进入某家企业，企业老板会说，我们跟别的企业不一样，这个軟體能不能改成这样，一旦这样这个 SaaS 就没办法干了。
另外，中国的 SaaS 在无形之中制造了大量的信息孤岛，导致了系统之间、技术之间的隔绝。比如，A 部门搞一个 CRM，B 部门搞一个客户订单系统，C 部门搞一个仓库管理系统，由此也造成了 ERP 培训的高成本。实际上，无论是中国的哪一款 SaaS，没有经过三天以上的培训周期根本用不起来。同样的问题也存在于以前的钉钉，因为它就是一个小型的 ERP，而不是一个聊天軟體。
针对这些痛点，AI 为 SaaS 行业带来了全新的机会。在我看来，中国的 SaaS 元年才刚刚开始。因为有了行业大模型，有了低代码 +AI，有了 PaaS，以及刚才讲的 LUI 与 IM 的业务化，我们在聊天过程就可以把业务完成，而不需要去学习一个复杂的 ERP。
回到第一性原理，SaaS 之所以拥有这些全新机会，是因为信息的二次爆炸。今天的信息时代一方面带来了至少十倍的信息量级的突破。尽管有很多平台帮我们做信息抽取与推荐，它们仍然解决不了所有的问题，因为信息量马上会面临二次爆炸。另一方面，我们也面临大量低质量信息。因此，如何减少低质量噪音信息的影响，成为了技术与创新的机会。同时，大型的信息流动产品又造成了信息流动的成本变高，从而形成新的数据孤岛。由信息的二次爆炸所导致的问题为钉钉的探索实践提供了契机。
降本增效：钉钉的探索实践
基于这种第一性原理，钉钉解决的是降本增效，以及信息流动、信息创造与信息质量的问题。就钉钉最新的探索实践而言，我们在管理效率场景、协同办公场景、业务创新等方面都有全新的变革。钉钉的部分实践与微软的 Copilot 同时发生，而业务的 IM 化，把业务 ERP 打碎成一个个小组件的尝试甚至比微软 Teams 做得更早。
我今天在现场给大家做一个钉钉智能化的真实演示：
首先是 " 群摘要 " 功能。以群聊信息为例，在进行新品上市前研讨的时候，群里会有很多的同步信息：市场部完成了定价策略和营销方案，品牌部完成了新品宣传、视频制作，客服完成了相关知识的收集并开始培训客服和门店人员，渠道已经确认上市节奏并安排好量产铺货，等等。以往这些信息都需要爬楼翻看，查找重点，并手动生成待办。
利用 " 群摘要 " 功能，AI 助手可以快速提炼群聊信息、生成聊天摘要并自动生成待办，从而帮助员工掌握重点、消费知识。这些信息全是基于大模型结合群里面的真实的数据生成的。目前，已经有接近一千家企业在试用这个产品。
其次是 " 内容创作 " 功能。从前的内容创作，在发出设计需求后，必须经历评估需求和工作量、排期、设计、修改等漫长的过程。在 AI 的协助下，这一过程可以大大缩减。如果市场宣传人员想要在小红书、微信等社交渠道发布一篇新品的推广文案，只需向 AI 发出概述指令，AI 就能够生成相应的文案或图片，它的通用性可以达到 70% 到 80%，根据 AI 生成的版本，员工还可以不断地改写、续写、按照自己的口味去修改，所以提示词很重要。
再次是关于信息的流动，以 "AI 机器人客服 " 功能为例。以艾微电子的数模芯片为例，数模芯片的特点是类型极多，SKU 多达上千个。为了解决客服的问题，我们给艾微电子推荐了钉钉的产品。只要往产品知识库内积累足够多的数据，并把知识库给到 AI，它就能够在很短的时间内完成文案的理解。目前，AI 机器人客服能够接收上下文的处理信息超过 8K，单文档、单会话可以超过 20 万字，这无疑比人类的效率高得多。
这种大模型应用到生产环境之中，也会为岗位的职责带来变化。传统的客服模式是 " 客户提问 - 客服搜索并回答问题 "，有些问题甚至连客服本人也回答不上来。有了 AI 的帮助，客服可以快速做一个搜索回答，从而提升客服人员的工作效率。
最后是知识库助手带来的新场景。以往知识库最大的问题是只能搜索资料，且搜索引擎的质量很低，这样的知识库与其叫做 " 知识库 "，不如叫做 " 档案室 "。今天钉钉研发了全新的智能助手，员工可以根据知识库的所有文档直接向它提问，进行实时的互動和沟通。这个功能十分有利于员工日常工作的沉淀，以及新老员工的工作交接，由此极大提升企业的效率。
一个企业的效率是怎么提升的？不是老板每天讲价值观，讲管理，本质上讲是要让员工感受到现在的工作跟以前的工作不一样，员工来了以后肯定会觉得这个企业知识很多，沉淀很多，哪怕学两年学了走了都可以。很多时候一个岗位就是让你觉得有成长有学习，不只是为那份工资，所以知识库应该起到这样的作用。
所以说，所有的技术必须应用于真实场景，如果技术没有使用场景，这样的技术我觉得还不如不干。真正的技术就是让我们的生产力发生变革，让我们的工作效率提升。
可以预见，未来 AI 会给所有的业务场景带来变革。与混沌学园相似，钉钉所做的是努力将知识与创新融入到实际环境之中。钉钉是第一款实现工作移动化的产品，在 2021 年，我们又首次把低代码引入中国全民的生产环境，钉钉也是第一款把 AI 真正投入到业务化的产品，我相信，这会是未来的必然趋势。
在未来，AI 与具体业务场景相结合是必然趋势，由此产生的专属模型将会无处不在，其底层是通用大语言模型 AGI，AGI 不能解决所有问题，AGI 就是 AGI，真正的专业价值产生于行业性的专属大模型。AGI 是留给 OpenAI 去做的。而钉钉要做的，是把大模型引进到每个企业中去，整个过程是这样的：自然语言进来以后会用 NL2SQL 或者 NL2API 等小模型进行转化，再结合专属模型进行行业化匹配。专属模型需要用到知识库，专属的行业知识库又会存到向量数据库，这是一整套的架构。就此而言，并不是单一的 AI 就能带来变化，AI 需要很多组件的协作。我们以往积累的所有数据，将在今天真正带来生产力的价值。
我相信，未来 AI 会全面融入到业务。AI 不只是一个 AI、不只是一个聊天工具或问答工具，它将会开启我们年轻人全新的创业创新时代。
问答环节
主持人：我们看到，钉钉更多是在 2B 端应用 AI 技术。您认为，未来 AI 会在 2B 端还是 2C 端得到更好的发展？
叶军：两端都会发生变化。但是，根据以往产业发展的规律，新技术一般都会在 B 端先启动，然后再过渡到 C 端。就好比当年蒸汽机发明以后，它首先不是消费品，而是纺纱机的动力设备。随着成本越来越低，它才逐渐往 C 端延伸，应用到个人汽车等各个方面。所以我的观点是，两端都会非常受益，但是在短期内，B 端场景会更加明显。
主持人：具体而言，什么行业会率先迎来重大变化？
叶军：最先受益的是英伟达。这就好比上山挖矿，第一个赚钱的不是挖矿的人，而是卖铲子的人。其次是微软、钉钉、Salesforce 这样的产品，因为它属于生产力工具。所有涉及到生产力的工具，偏 B 端的都会受益。再往后，就是教育、医疗与政务行业，比如法院判决文书、合同等内容，AI 都能帮上忙。
主持人：钉钉不仅服务科技企业，也服务传统企业。如果传统企业想利用 AI 降本增效的话，可能没有科技企业那么好操作，对此您有什么建议？
叶军：大家千万别觉得我在打广告，我认为，传统企业千万不要去创业搞 AI，只需要把钉钉用好。实际上，使用产品的过程不仅限于 " 使用 " 产品本身，从中我们也会领略产品背后的思想以及设计理念。同理，只要用好钉钉，企业就知道怎么降本增效，有些东西是通用的。我接触过很多企业家，特别是传统企业。我觉得在这个过程中最大的问题是，企业一把手的信息量不够，他们的认知天花板没打开。
主持人：如何保证企业的数据不出網域，企业是否有数据安全的顾虑？
叶军：大模型必须要解决数据安全与隐私的问题。所以我们今天做专属的事情，把数据全部留到企业专属的網域内，它必须进行隔离。我们投给大模型的数据是不接受大模型调优与存储的。大模型只是过一下水，把语言变得更有温度，并完成一些常识性的字的加塞，把知识串联。
专属大模型的能力只留在企业網域内，向量数据库必须是企业自己的，需要往里添加企业专属的知识库，之后再对它进行训练。所有的数据都在企业的網域内，不会出網域。
听钉钉总裁叶军的完整演讲！
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