0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

从AI玩具到AI工具,钉钉大模型改造的200天

甲子光年 来源:甲子光年 2023-11-12 11:36 次阅读

一款6亿用户产品AI改造。

基于大模型做产品改造,何时做,怎么做,这是今年所有to B从业者处心积虑思考的问题,焦虑与兴奋交织在一起。

从行动上来看,有的人持观望态度,虽然也知道AI终将会改变企业软件,但不知道以什么样的方式出现,所以并不急于投入太多的资源与人力;有的人化防守为反击,与其等待被AI革命,倒不如主动出击,探索AI与产品的融合方式。

也有对AI比较激进的企业,比如钉钉。今年4月,钉钉总裁叶军(花名不穷)宣布钉钉将全面智能化,所有产品要用大模型重塑。

钉钉并不是一个简单的产品,它常常被用户诟病“复杂”。钉钉上有超过2300万家企业组织、6亿用户,庞大的规模加上产品的复杂性,会让AI改造牵一发而动全身。这不是一个简单的任务。

但在半年之后,钉钉交出了AI的答卷。11月3日,钉钉宣布:在超过50万家企业内测后,钉钉AI魔法棒正式上线,钉钉聊天、文档、知识库、脑图、闪记、Teambition 等17项产品、60+场景全面开放测试。这是国内首个全面开放AI的国民级工作应用。

生成式AI狂飙一年,大部分都是to C端偏娱乐向的应用尝试,属于AI玩具。但定位to B的钉钉,能否实现从AI玩具向AI工具的生产力跃迁?

对此,在阿里云栖大会期间,「甲子光年」专访了钉钉首席产品官齐俊生,深入了解了过去200多天里钉钉的AI布局与AI产品观。钉钉的AI尝试对于中国的to B行业,也是一份值得参考的样本。

1.谈AI原生:钉钉现在是“+AI”而不是“AI+”

问:你在淘宝做过很长时间,面向商家的to B产品与面向买家的to C产品都做过。去年6月,你从淘宝来到钉钉,当时怎么看钉钉这款产品?

齐俊生:早期的钉钉打法,内部运作机制称为“PO制”——也就是常说的项目制。项目制的优势在于,突破力与犀利度足够,带动了钉钉早期的高速增长。我们正在搞的双十一活动,底气就来自于足够大的用户与客户流量。

但是当规模大到一定程度之后,项目制的方式在产品的顶层设计或产品架构的一致性方面会受到很大的挑战,这也是钉钉“复杂性”的来源。我们今天就在补这个课,开始从用户与客户的视角切入做顶层设计。

钉钉现在有过6亿用户,有2300多万企业组织,如果还是靠点状去解决问题,ROI是非常低的。钉钉要从原先的单点突破,走向系统化、平台化的升级。钉钉去年开始做商业化,其实更加考验产品设计的可持续性,顶层设计做不好,就没办法健康持续地获得收入。

问:为什么钉钉的AI产品是一款“魔法棒”?

齐俊生:魔法棒并非突发奇想,是近三年钉钉的积累而来。特别是过去一年里,不穷和我们一直在看一个触发应用的入口,以一键唤起的方式处理一些高频应用,这是钉钉的核心产品理念。如果你熟悉钉钉,会知道斜杠“/”之前就在输入框、搜索框和文档中存在。

从去年年底到今年年初,我们深入讨论了几次,最终决定将斜杠“/”称为“魔法棒”。从4月18日到今天,在超过50万家企业内测后,钉钉AI魔法棒正式上线,钉钉聊天、文档、知识库、脑图、闪记、Teambition 等17项产品、60+场景全面开放测试。如果你还有更高级的定制化需求,钉钉的架构也是开放的,垂直行业的知识和方案也能由ISV非常方便地融入进来。

7e7740c4-803f-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

问:从4月18日到8月22日两次发布会之间,钉钉主要做了哪些事?

齐俊生:我们通过智能化和LUI(自然语言交互)模式升级用户路径,以解决钉钉因其多年发展和建设累积的复杂性问题。

我们团队的观点是,智能化已经进入了一个新阶段,从“深度测试”进入“深度价值创造”阶段。钉钉的基本面还是to B的客户,但又很重视用户体验。我们的目标非常朴素,即魔法棒必须解决to B客户最基本和最迫切的问题。比如,如果智能摘要不能帮你快速了解80~90条消息,那实际上它没有解决问题。为了做到深度价值创造,我们花了很多精力,与达摩院等合作进行了联调和测试。

问:去年ChatGPT发布之后,大家就意识到“LUI革命”。但是一年以来,LUI并没有大规模普及。原因是什么?

齐俊生:LUI的本质是把菜单式的交互变成自然语言的交互,这种升级毋庸置疑是一个趋势。但是,在具体的产品设计中,LUI与GUI(图形用户界面)是会融合的。举一个简单的场景,你用LUI的方式向大模型提问,得到了一个yes or no的按钮,你是点击一下效率更高,还是再对大模型说一句话?LUI与GUI的融合标准就是,在交互的那一刻,此时此刻,哪种方式交互成本更低,就用哪一种产品实现方式。

而且在某些工作场合也是不适合说话的,例如在工作群中,向AI输入一段话是会有心理压力的,大家会不会看到、如果结果不好怎么办,即便结果只能本人看到。这时产品上采用点击一下的方式,给用户的感受更安全更简洁。这是产品设计需要考虑的。

问:LUI这件事很难吗?

齐俊生:交互是非常重要的革命,就像iPhone出来之后立马革命了触摸屏手机一样,千万不要低估了LUI这件事。现在LUI的阶段,跟移动互联网的早期有些类似,都清楚这是确定性方向,但真正能爆发的方式还没找到。当然,早探索、持续做是必要的。

LUI很重要的一点,就是依赖于已有的底层系统的衔接能力。比如,当我说把消息铃声设置成某一种状态的时候,消息底层要具备接受这一指令并做出改变的能力,需要对系统的软件、硬件、代码做重构。钉钉要做到这一点,坦诚讲要付出很大努力,我们的底层也要重构。

问:跟过去相比,钉钉基于大模型能力解决了哪些问题?

齐俊生:钉钉AI的建设以魔法棒套件为载体刚刚开始,核心目标是致力于解决一些实际问题,这和过去没有大模型的解法、对客户的价值,肯定是不一样的。因为大模型有推理能力,有基本的人类思考的方式。实际上,客户最朴素的问题反而越接近需求的本质。

举一个物流行业的案例。物流行业对成本与时效性极其敏感,今天的收入与成本会影响明天的举措。客户的需求很明确,希望实时查看站点的车辆情况、人员工资,但过去的传统BI报表时效性根本满足不了要求。有了大模型之后,根据车辆与人员的考勤打卡数据、工资数据、经营数据,基本就能实时推断今天的吞吐量了,然后来调整人员与车辆。这样一来,毛利率可能瞬间提升。过去这些数据是没有利用起来的。

问:你如何看待Copilot这一产品形态?

齐俊生:我仔细研究过Copilot,我相信他们一定推演了无数遍来确定这一交互方式。举一个典型的群聊的交互场景,一种观点认为应该直接把机器人放在群里交互,它最方便。不过我们发现这件事有很大的挑战,群里的信息流本来熵增就很重,机器人的信息会淹没在里面。但在群的旁边做一个Copilot或者一个工作台窗口——我们现在叫魔法棒窗口,非常需要,大模型的产出就在这个窗口,可以非常方便地转移到群里,但不会打断正常的群信息流。

这是一个交互细节,我们学习了Copilot的一些特点,并做了很多创新设计,包括前面提到的GUI模式融合。总之,还是要本着客户的最低成本的设计原则。

问:如何看待AI原生这一概念?钉钉魔法棒算是AI原生吗?

齐俊生:钉钉魔法棒,整体还是处在“+AI”的模式,不是“AI+”——即AI原生。从“+AI”到“AI+”,总有一个无法违背的客观规律。我是一个比较务实的人,要解决客户最基本的问题,概念级的东西、抓眼球的东西,上半年是可以的,但今天已经来到了深度价值的创造阶段。给客户创造价值,客户为此买单获得更多的回报投入,然后良性循环,我们在寻求这条路径。AI原生我也看了,市场上没有几个。

不过,钉钉开放的AI能力,有机会更快地孕育出AI原生来。钉钉的场景足够丰富,数据足够厚,与大模型会有更多的化学反应。比如,钉钉的数字员工算是AI原生的一种应用,它不是加一个什么东西,是有独特价值的产品形态,未来在有些场景有很好的应用空间。

问:你认为现在谈AI原生的落地还为时尚早?

齐俊生:我最早是做通信的,那时候3.5G4G的速率与成本没法支撑短视频,即使大家都知道视频化的方式更好。只有作为基础设施的5G达到,又有一批年轻的内容创作者成长起来,短视频才应运而生,成为新的强有力的用户场景。AI也是如此,你想得再好,也想不清楚未来十年之后AI原生的样子,它依赖太多的因素与条件。

“+AI”反而会更快地孵化出一些AI元素的东西出来,需求是一步步被挖掘、被满足的,就像大模型涌现一样,量变才会质变。

问:今年“+AI”的进度,有没有符合你的预期?

齐俊生:钉钉应该是比较快的。钉钉还是一个比较大的平台,还要承接很多客户的需求,用半年多的时间,已经完全具备了一种规模化、商业化上线的状态。当然也得益于钉钉的团队有力条件,以及阿里的通义千问大模型的紧密合力,近水楼台先得月了。

2.谈商业化:会坚持普惠的定价

问:你对钉钉AI产品的商业化怎么看?

齐俊生:微软最近发布了财报,AI对于商业化的拉动作用给出了比较积极的信号。AI对于不同业务的拉动不同,有的多有的少,但比较明确的是,AI对于增长的拉动,会比过去传统的产品迭代和优化要更明显。钉钉与微软软件业务的定位相似,都是平台。这给了我们一个信心。

钉钉魔法棒发布的同时也公布了商业化方案,当然也可以免费试用。在智能化的商业周期里,智能与商业结合才是一个可持续的、健康的状态。相比海外相关产品动辄12美元/月或30美元/月的定价,钉钉的商业化定价很接地气。

问:钉钉的AI产品魔法棒的定价策略是什么?

齐俊生:大模型的本质是算力或token的消耗,像用水用电一样。所以,我们把商业模式设计的足够简单,魔法棒就是一个“订阅制”的用量逻辑。业内有些厂商在做大客户定制,做私有模型的买断,这还是传统软件的老路。全面开放AI订阅模式收费,钉钉应该是第一家。

从8月22日发布到现在近三个月,我们跟客户做了大量的交流。我们会问客户:“多少钱你能接受?”客户会问我们:“你到底能做什么?”?这是一个很有趣的对话,一手交钱一手交货的逻辑,也是价格与价值的对话,目前也在找平衡,但其实钉钉也付出了一些额外的成本,虽然说不上亏本,但基本上是贴着成本价走。我们还是想在这个市场初期,让大家把AI先真正地用起来,这也是不穷前面坚持钉钉普惠理念的具体落实。当然,随着底层大模型的迭代升级,价格肯定会继续下降,也会进一步促进AI使用的频度和丰富度。

问:钉钉去年做商业化,也推出了三个不同的版本。钉钉的魔法棒是一个单独的付费产品吗?

齐俊生:我们设计了一些相对灵活的订阅包。比如在满足一些前置条件下,可以单独600元买一个包;同时我们也跟我们的专业版、专属版在架构上做了耦合的设计,比如专业版+魔法棒套件,价格可以有一些优惠。我们希望钉钉在这轮商业化浪潮中,率先走出一个模式出来,对整个行业也会有参考性。

当然,我们的价值还在不断进化,现在的魔法棒是1.0,也是快速起步阶段,不能吹牛说能包治百病,但确实已经在解决一些核心问题了。

问:为什么钉钉没有像微软那样,直接按照每人每月的方式收费,而是按照用量逻辑?

齐俊生:综合考虑国内国情,以及用户使用钉钉的习惯,这里面做了很多推演与取舍。首先,钉钉之前推出商业化的专业版、专属版,魔法棒套件的定价要与之相匹配,在用户侧不造成额外的理解门槛。另外,考虑到国内的付费习惯问题,如果是30美元/人/月,还是太贵了。

问:钉钉有没有考虑过把定价定的高一点?

齐俊生:实际上,就算我们定的高一点,一些大客户依然也是会付费的。客户侧会愿意为价值买单,尤其是相对大规模的企业。

但钉钉还是选择更普惠一点,一是最大程度地保护客户的投入,投入产出比高;二是钉钉的智能化产品理念,就是帮助客户、ISV降低智能化的门槛。否则,垂直行业的能力发挥不出来,对于整个to B领域都是一种损失。

3.谈开放:复杂性过去是包袱,现在是资源

问:不穷一直把“开放”作为钉钉的核心战略之一,但开放又是一个很抽象的词。到底如何理解钉钉的开放?

齐俊生:今天的开放战略如何与时俱进是一个非常重要的命题。

钉钉最初的开放是一个marketplace(应用市场),将第三方产品上架,供我们的客户选择和购买。从去年开始,我们在推动“深度融合”模式,以管理套件为核心,由钉钉与最出色的第三方合作伙伴共同建设,但不再是应用市场分佣的逻辑,而是分享收益。

钉钉今年开放的AI PaaS能力也秉承开放战略,基于底层数据和中间构建,包括技能层的建设,以及与我们的应用场景的连接,ISV(独立软件供应商)的一些垂直领域的知识可以轻松融入到钉钉的AI PaaS智能化产品结构中。由于一开始就考虑到了地基、房间配置以及软硬装,钉钉的产品结构非常清晰,应该有一些优势。

问:如何理解深度融合的“管理套件”?

齐俊生:钉钉的套件产品经历了三个阶段。以人事套件为例,第一阶段就是钉钉的人事底座加上应用市场里一批人事相关的产品,比如薪酬、培训、绩效等;第二阶段,钉钉把所有人事产品都集成到了“智能人事”的一个窗口,可以一站式使用所有模块,但彼此数据和能力是不通的;第三阶段的“人事套件”,最开始还叫“智能人事一体化”,钉钉开始与各个第三方人事产品打通数据,用户在体验上会觉得是钉钉自己做的产品。不过,此时第三方产品数据是通过钉钉间接打通,而非直接打通,这也是钉钉深度融合之后要解决的问题。

数据互通的好处在于,如果是同一个字段,数据可以复用,而无需在不同的应用里来回上传数据,或者通过钉钉去调度。AI层面也是这样,真正实现智能用数的平台,上面提到的场景才能真正实现。这也是钉钉这两年开放之后,投入精力要做好的事情。

问:数据直接打通,这件事情的难度是什么?

齐俊生:我一直在做产品相关的工作,有两类产品最难做,第一类是开放产品。因为一般产品只有两个角色——产品提供方与用户,但开放产品多了一个角色:平台方、生态伙伴与客户用户,这会让产品难度指数级提升。另一个难做的是商业产品。普通产品没做好大不了直接下线再测试一下,但商业产品需要为付费用户负责,包括付费的、没付费的怎么处理,都很考验人。

做to B产品,还要对企业的经营、对组织内各种角色有深入的掌握,同时要对人性有了解。

问:现在第三方应用市场与管理套件的关系是什么?

齐俊生:两者有不同的客户需求和匹配度。应用市场的好处在于有张力,自由度更高,对应用有丰富性需求的用户在应用市场会更好满足,对一些刚进入钉钉生态的ISV很重要;深度融合是有门槛的,适合在特定领域最出色的ISV。两者就像一个金字塔的分层结构,能力由低到高,与钉钉的融合程度也由浅入深。生产力不一样,钉钉给到的回报也不一样。

深度融合模式的核心在于,当平台和优秀的ISV一起把对客户的产品价值做厚,客户一定会给予更多的回报,包括用户粘性、商业付费等。这样钉钉就把蛋糕做大了,也就会有更多有意向和有能力的ISV加入。钉钉今天已经找到二十多个甚至几十个场景进入深度融合模式的合作中。

问:钉钉的AI PaaS能力对于垂直行业的价值是什么?

齐俊生:钉钉很清晰自己的定位,钉钉本质是希望打造一个丰富应用平台,与一家垂直的SaaS公司有很大不同,这也是钉钉把开放作为战略的重要原因。

钉钉做这件事的效率与ROI一定超过业内垂直SaaS厂商,因为我们有几百上千万的客户与几亿的用户,有一处优化就几亿人受益。否则,垂直厂商的改造成本其实还是挺高的。垂直领域的SaaS厂商、生态伙伴,基于像钉钉这样开放平台的能力来快速抓住AI浪潮,并能够发挥垂直领域里的独特优势,这是钉钉非常乐见的一个局面。

问:过去钉钉的复杂性是一个包袱;但大模型到来之后,钉钉的复杂性反而成了你的资源。

齐俊生:复杂是一个相对贬义的词,但场景复杂度另一面对应的是丰富度。有了大模型,它会成为一个优势。钉钉有非常丰富的企业经营场景,不同的场景沉淀了不同的数据,数据融合之后,大模型产生非常强的推理和判断力。这样,客户既能受益钉钉丰富场景,也在大模型的助力下不受复杂之累。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • AI
    AI
    +关注

    关注

    87

    文章

    26473

    浏览量

    264107
  • ChatGPT
    +关注

    关注

    27

    文章

    1411

    浏览量

    4778
  • 大模型
    +关注

    关注

    2

    文章

    1543

    浏览量

    1140

原文标题:从AI玩具到AI工具,钉钉大模型改造的200天|甲子光年

文章出处:【微信号:jazzyear,微信公众号:甲子光年】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    开发者手机 AI - 目标识别 demo

    Lite的API接口实现主要功能; Mindspore Lite为Openharmony AI推理框架,为上层应用提供统一的AI推理接口,可以完成在手机等端侧设备中的模型推理过程; Neural
    发表于 04-11 16:14

    防止AI模型被黑客病毒入侵控制(原创)聆思大模型AI开发套件评测4

    在设计防止AI模型被黑客病毒入侵时,需要考虑复杂的加密和解密算法以及模型的实现细节,首先需要了解模型的结构和实现细节。 以下是我使用P
    发表于 03-19 11:18

    cubemx ai导入onnx模型后压缩失败了怎么解决?

    cubemx ai导入onnx模型后压缩失败。请问我怎么解决
    发表于 03-19 07:58

    AI模型远程控制启动车辆(原创)

    AI模型
    还没吃饭
    发布于 :2024年03月18日 15:18:29

    使用CUBEAI部署tflite模型STM32F0中,模型创建失败怎么解决?

    看到CUBE_AI已经支持STM32F0系列芯片,就想拿来入门嵌入式AI。 生成的模型很小,是可以部署F0上的,但是一直无法创建成功。
    发表于 03-15 08:10

    使用cube-AI分析模型时报错的原因有哪些?

    使用cube-AI分析模型时报错,该模型是pytorch的cnn转化成onnx ``` Neural Network Tools for STM32AI v1.7.0 (STM.
    发表于 03-14 07:09

    NanoEdge AI的技术原理、应用场景及优势

    NanoEdge AI 是一种基于边缘计算的人工智能技术,旨在将人工智能算法应用于物联网(IoT)设备和传感器。这种技术的核心思想是将数据处理和分析云端转移到设备本身,从而减少数据传输延迟、降低
    发表于 03-12 08:09

    AI模型可以取代大学教育吗?

    AI模型
    电子发烧友网官方
    发布于 :2024年01月02日 16:27:52

    AI模型怎么解决芯片过剩?

    AI模型
    电子发烧友网官方
    发布于 :2024年01月02日 15:42:05

    AI模型会不会取代电子工程师?

    AI模型
    电子发烧友网官方
    发布于 :2024年01月02日 15:11:43

    AI模型可以设计电路吗?

    AI模型
    电子发烧友网官方
    发布于 :2024年01月02日 15:09:29

    【KV260视觉入门套件试用体验】Vitis AI 构建开发环境,并使用inspector检查模型

    /vitis-ai-cpu:latest 第二步,可以使用了………完……… (^_^),当然不是这么简单,Vitis AI 不仅仅是一个工具,而是一个综合的 AI 推断开发平台,它包
    发表于 10-14 15:34

    训练好的ai模型导入cubemx不成功怎么解决?

    训练好的ai模型导入cubemx不成功咋办,试了好几个模型压缩了也不行,ram占用过大,有无解决方案?
    发表于 08-04 09:16