今天小編分享的教育經驗：釘釘總裁葉軍：AI時代，SaaS元年才剛剛開始，歡迎閲讀。
" 當新事物出現的時候，我們總是充滿熱情，但是這種熱情大多不會撐過三個月。AI 的熱度已經持續半年有餘，但是這六個月還不足以見證這件事情的偉大和神奇。"
在釘釘總裁葉軍看來，真正的創新技術或者創新產業，必然能夠經受時間的考驗。比如，我們在各自的崗位上創新、創業，都會關心一件事：我們能夠堅持多久？想要回答這個問題，需要請大家回到第一性原理：我們所做的事情到底有沒有帶來真正的價值。
"AI 時代，真正的專業價值來自行業性的專屬大模型。"
" 所有的技術必須應用于真實場景，沒有真實場景的技術不如不幹。"
在分析了技術革命對行業和個人的影響之後，葉軍認為，浪潮退去，AI 最終要進入生產力環節。那麼，AI 與工作方式融合後究竟會帶來怎樣的生產力變革？
此次，釘釘總裁葉軍做客混沌 " 一 " 思維創新嘉年華，帶來最新的演講《生產力變革，AI 重塑工作方式》，分享釘釘在 AI 時代的最新產品與思考。
混沌在上海滴水湖洲際酒店舉辦 " 一 " 思維創新嘉年華活動。用一整座島、打造兩天兩夜的共學場，2000 位混沌同學熱烈參與其中！邀請 AI 全明星陣容空降授課。
授課老師丨葉軍 釘釘總裁
編輯丨混沌商業研究團隊
支持丨混沌前沿課
智能革命：全新的機會
每次產業革命都會伴随着很多崗位的消失，但是，大家往往忽略了一點：產業革命同時意味着新崗位的出現。拿直播行業作為例子，我記得最早淘寶做直播，在阿裏内部很多人都對這件事充滿着懷疑，認為這個事不一定靠譜。但是就有那麼幾個堅持的人，在沒有很多預算和投入，甚至沒有打滿廣告的前提下堅持去做，結果就是一個全新的產業誕生了。現在我們可以看到各種各樣的平台都在做直播，這個產業有了很大的變化。
首先就是從業者的顯著增加，杭州被稱為 " 網紅之城 "，這離不開直播行業的發展。其次，這是一個全新的產業，背後都是新的機會，我們很多同事離開了阿裏去創業，為直播產業生產各種各樣的產品，比如直播機、美顏產品等，我們就這樣看着整個產業鏈從無到有。
直播行業只是移動互聯網大浪潮中的一個縮影，縱觀人類的產業變革，我們可以看到從蒸汽革命到電力革命、從信息革命到智能革命，技術革命為行業與個人帶來了全新的機會。今天如果年輕人對這個事情不感興趣，未來會很危險。
總體來説對行業的發展我們要抱着敬畏和學習的心态，智能革命能夠為我們帶來的全新機會。
第一，在智能時代，代碼不再成為人與機器互動的主要障礙。在電腦誕生的早期，那時候一個人不懂編程，都不好意思用電腦，而現在智能革命給予我們低成本使用機器與數字化工具的可能性。
舉個例子，在 1999 年左右互聯網開始普及之時，人們所理解的電腦就是 " 滑鼠 + 鍵盤 "，到了 Windows 發布之後，電腦進入到圖形界面，而到了 iPhone 時刻，我們的互動變成了手指頭的操作，今天我們又進入到一個自然語言多模态表達的階段。這背後對應着不同的人機互動的模式，最開始是命令行 CMD，後來進入 GUI 圖形用户界面時代，現在我們則進入到 LUI 自然語言用户界面。這樣的變革不僅會改變人和機器之間的關系，也會大大影響工作的效率、節奏和流程。
第二，智能革命會導向以模型為中心的研發模式。在未來，模型可能會成為标準的信息化服務。在各行各業有大量的小模型、專屬模型的機會。以前我們做技術的人最喜歡做的事情，是先設計一個頁面。但最近出現的一些新的大模型開發框架，會讓我們的研發節奏與人力分配發生重大變化。
1999 年我在做網站，那時候團隊裏面有一個崗位叫美工，除了程式什麼都幹。現在美工抽成了很多的崗位，從互動到視覺，再到後面的高保真圖出來後的原型，就這樣各種各樣的崗位都出來了。
第三，以自然語言為中心的新產品會越來越多。很多人都會想到天貓精靈，但它只是一個開始，如今，我們還可以用自然語言來控制汽車的螢幕、窗簾、設備、座椅、按摩，從而讓技術惠及更多的用户群體，帶來極強的體驗。我相信，智能化将為我們帶來很多的可能性。
AI 的第二次增長：進入生產力環節
根據 2022 年 Gartner 人工智能技術成熟度曲線，很多技術的發展都符合一種起伏的規律。新技術不可能一出現就爆火，而是會經歷一個上去又下來的過程，之後慢慢再漲起來。然而，OpenAI 是一個例外，它在一個月之内獲得了 1 億用户，極少有軟體能夠與它媲美，其中就有釘釘。釘釘在 2020 年 2 月份增加了 1.1 億的日活用户，但同時也付出了慘重的代價：釘釘的 APP Store 評分在一夜之間從 4.5 分下降到了 1 分，到現在還回不來。
其實，大部分技術都經歷了一個剛開始上揚然後又下來的過程，之後才是慢慢再上漲。
人工智能技術成熟度曲線的第二次增長得益于它真正進入了生產力環節，從原來的熱情與興奮階段進入到全新的生產力環節，由此帶來真正的降本增效的價值。
以釘釘為例，釘釘從來不花時間在所謂的 " 一根線的粗細 " 上，而是致力于解決具體的問題，把所有的時間精力投入到真正為企業帶來價值的地方。同樣的道理也适用于 AI，無論是從谷歌、百度的搜素趨勢來看，還是從 OpenAI 官網的訪問量來看，AI 的指數都呈現出明顯的下降趨勢。因此，在浪潮退去之後，AI 最終要進入生產力環節。
在 AI 加持以後，首先發生變化的是中國的 SaaS 行業。很多人説中國的 SaaS 沒有機會，而目前 SaaS 在中國的發展水平的确遠不如美國，這首先是因為中國的 SaaS 厚度太淺，企業的定制化需求又過高。中國的 SaaS 一旦進入某家企業，企業老板會説，我們跟别的企業不一樣，這個軟體能不能改成這樣，一旦這樣這個 SaaS 就沒辦法幹了。
另外，中國的 SaaS 在無形之中制造了大量的信息孤島，導致了系統之間、技術之間的隔絕。比如，A 部門搞一個 CRM，B 部門搞一個客户訂單系統，C 部門搞一個倉庫管理系統，由此也造成了 ERP 培訓的高成本。實際上，無論是中國的哪一款 SaaS，沒有經過三天以上的培訓周期根本用不起來。同樣的問題也存在于以前的釘釘，因為它就是一個小型的 ERP，而不是一個聊天軟體。
針對這些痛點，AI 為 SaaS 行業帶來了全新的機會。在我看來，中國的 SaaS 元年才剛剛開始。因為有了行業大模型，有了低代碼 +AI，有了 PaaS，以及剛才講的 LUI 與 IM 的業務化，我們在聊天過程就可以把業務完成，而不需要去學習一個復雜的 ERP。
回到第一性原理，SaaS 之所以擁有這些全新機會，是因為信息的二次爆炸。今天的信息時代一方面帶來了至少十倍的信息量級的突破。盡管有很多平台幫我們做信息抽取與推薦，它們仍然解決不了所有的問題，因為信息量馬上會面臨二次爆炸。另一方面，我們也面臨大量低質量信息。因此，如何減少低質量噪音信息的影響，成為了技術與創新的機會。同時，大型的信息流動產品又造成了信息流動的成本變高，從而形成新的數據孤島。由信息的二次爆炸所導致的問題為釘釘的探索實踐提供了契機。
降本增效：釘釘的探索實踐
基于這種第一性原理，釘釘解決的是降本增效，以及信息流動、信息創造與信息質量的問題。就釘釘最新的探索實踐而言，我們在管理效率場景、協同辦公場景、業務創新等方面都有全新的變革。釘釘的部分實踐與微軟的 Copilot 同時發生，而業務的 IM 化，把業務 ERP 打碎成一個個小組件的嘗試甚至比微軟 Teams 做得更早。
我今天在現場給大家做一個釘釘智能化的真實演示：
首先是 " 群摘要 " 功能。以群聊信息為例，在進行新品上市前研讨的時候，群裏會有很多的同步信息：市場部完成了定價策略和營銷方案，品牌部完成了新品宣傳、視頻制作，客服完成了相關知識的收集并開始培訓客服和門店人員，渠道已經确認上市節奏并安排好量產鋪貨，等等。以往這些信息都需要爬樓翻看，查找重點，并手動生成待辦。
利用 " 群摘要 " 功能，AI 助手可以快速提煉群聊信息、生成聊天摘要并自動生成待辦，從而幫助員工掌握重點、消費知識。這些信息全是基于大模型結合群裏面的真實的數據生成的。目前，已經有接近一千家企業在試用這個產品。
其次是 " 内容創作 " 功能。從前的内容創作，在發出設計需求後，必須經歷評估需求和工作量、排期、設計、修改等漫長的過程。在 AI 的協助下，這一過程可以大大縮減。如果市場宣傳人員想要在小紅書、微信等社交渠道發布一篇新品的推廣文案，只需向 AI 發出概述指令，AI 就能夠生成相應的文案或圖片，它的通用性可以達到 70% 到 80%，根據 AI 生成的版本，員工還可以不斷地改寫、續寫、按照自己的口味去修改，所以提示詞很重要。
再次是關于信息的流動，以 "AI 機器人客服 " 功能為例。以艾微電子的數模芯片為例，數模芯片的特點是類型極多，SKU 多達上千個。為了解決客服的問題，我們給艾微電子推薦了釘釘的產品。只要往產品知識庫内積累足夠多的數據，并把知識庫給到 AI，它就能夠在很短的時間内完成文案的理解。目前，AI 機器人客服能夠接收上下文的處理信息超過 8K，單文檔、單會話可以超過 20 萬字，這無疑比人類的效率高得多。
這種大模型應用到生產環境之中，也會為崗位的職責帶來變化。傳統的客服模式是 " 客户提問 - 客服搜索并回答問題 "，有些問題甚至連客服本人也回答不上來。有了 AI 的幫助，客服可以快速做一個搜索回答，從而提升客服人員的工作效率。
最後是知識庫助手帶來的新場景。以往知識庫最大的問題是只能搜索資料，且搜索引擎的質量很低，這樣的知識庫與其叫做 " 知識庫 "，不如叫做 " 檔案室 "。今天釘釘研發了全新的智能助手，員工可以根據知識庫的所有文檔直接向它提問，進行實時的互動和溝通。這個功能十分有利于員工日常工作的沉澱，以及新老員工的工作交接，由此極大提升企業的效率。
一個企業的效率是怎麼提升的？不是老板每天講價值觀，講管理，本質上講是要讓員工感受到現在的工作跟以前的工作不一樣，員工來了以後肯定會覺得這個企業知識很多，沉澱很多，哪怕學兩年學了走了都可以。很多時候一個崗位就是讓你覺得有成長有學習，不只是為那份工資，所以知識庫應該起到這樣的作用。
所以説，所有的技術必須應用于真實場景，如果技術沒有使用場景，這樣的技術我覺得還不如不幹。真正的技術就是讓我們的生產力發生變革，讓我們的工作效率提升。
可以預見，未來 AI 會給所有的業務場景帶來變革。與混沌學園相似，釘釘所做的是努力将知識與創新融入到實際環境之中。釘釘是第一款實現工作移動化的產品，在 2021 年，我們又首次把低代碼引入中國全民的生產環境，釘釘也是第一款把 AI 真正投入到業務化的產品，我相信，這會是未來的必然趨勢。
在未來，AI 與具體業務場景相結合是必然趨勢，由此產生的專屬模型将會無處不在，其底層是通用大語言模型 AGI，AGI 不能解決所有問題，AGI 就是 AGI，真正的專業價值產生于行業性的專屬大模型。AGI 是留給 OpenAI 去做的。而釘釘要做的，是把大模型引進到每個企業中去，整個過程是這樣的：自然語言進來以後會用 NL2SQL 或者 NL2API 等小模型進行轉化，再結合專屬模型進行行業化匹配。專屬模型需要用到知識庫，專屬的行業知識庫又會存到向量數據庫，這是一整套的架構。就此而言，并不是單一的 AI 就能帶來變化，AI 需要很多組件的協作。我們以往積累的所有數據，将在今天真正帶來生產力的價值。
我相信，未來 AI 會全面融入到業務。AI 不只是一個 AI、不只是一個聊天工具或問答工具，它将會開啓我們年輕人全新的創業創新時代。
問答環節
主持人：我們看到，釘釘更多是在 2B 端應用 AI 技術。您認為，未來 AI 會在 2B 端還是 2C 端得到更好的發展？
葉軍：兩端都會發生變化。但是，根據以往產業發展的規律，新技術一般都會在 B 端先啓動，然後再過渡到 C 端。就好比當年蒸汽機發明以後，它首先不是消費品，而是紡紗機的動力設備。随着成本越來越低，它才逐漸往 C 端延伸，應用到個人汽車等各個方面。所以我的觀點是，兩端都會非常受益，但是在短期内，B 端場景會更加明顯。
主持人：具體而言，什麼行業會率先迎來重大變化？
葉軍：最先受益的是英偉達。這就好比上山挖礦，第一個賺錢的不是挖礦的人，而是賣鏟子的人。其次是微軟、釘釘、Salesforce 這樣的產品，因為它屬于生產力工具。所有涉及到生產力的工具，偏 B 端的都會受益。再往後，就是教育、醫療與政務行業，比如法院判決文書、合同等内容，AI 都能幫上忙。
主持人：釘釘不僅服務科技企業，也服務傳統企業。如果傳統企業想利用 AI 降本增效的話，可能沒有科技企業那麼好操作，對此您有什麼建議？
葉軍：大家千萬别覺得我在打廣告，我認為，傳統企業千萬不要去創業搞 AI，只需要把釘釘用好。實際上，使用產品的過程不僅限于 " 使用 " 產品本身，從中我們也會領略產品背後的思想以及設計理念。同理，只要用好釘釘，企業就知道怎麼降本增效，有些東西是通用的。我接觸過很多企業家，特别是傳統企業。我覺得在這個過程中最大的問題是，企業一把手的信息量不夠，他們的認知天花板沒打開。
主持人：如何保證企業的數據不出網域，企業是否有數據安全的顧慮？
葉軍：大模型必須要解決數據安全與隐私的問題。所以我們今天做專屬的事情，把數據全部留到企業專屬的網域内，它必須進行隔離。我們投給大模型的數據是不接受大模型調優與存儲的。大模型只是過一下水，把語言變得更有温度，并完成一些常識性的字的加塞，把知識串聯。
專屬大模型的能力只留在企業網域内，向量數據庫必須是企業自己的，需要往裏添加企業專屬的知識庫，之後再對它進行訓練。所有的數據都在企業的網域内，不會出網域。
聽釘釘總裁葉軍的完整演講！
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