文章指出企业80%的AI项目是工作流AI主要依靠钉钉AI表格/飞书多维表格构建轻系统。这些工具通过整合流程数据权限协作提供高性价比解决方案。效率提升主要来自自动化而非AI本身实施难点在于SOP梳理而非系统实现。AI表格擅长处理结构化流程密集型场景能完成自动化难以完成的任务并压缩数据复杂度真正的交付核心是梳理清楚SOP并建立长期运转的工作流。AI训练营7期3月28日开班欢迎咨询我们前面说过现阶段企业80%的AI项目都是工作流AI并且主要承载的工具就是钉钉AI表格/飞书多维表格很多同学其实不大理解为什么会这样那是因为企业非常想要一套多人分散录入 → 集中汇总 → 统一分析 → 按权限查询的轻系统之前 Excel/OA/低代码 都在抢办公这块份额现在最厉害的是飞书多维表格和钉钉AI表格企业需要“这套系统”的原因很简单之前的效率着实太低了一旦上了系统效率的提升就很夸张只不过这种提升并不是AI表格带来的他是自动化带来的比如以下案例unsetunsetAI表格即系统unsetunset大概在五年前那时候还没有AI表格/多维表格这种东西公司有个需求非常令人抓狂当时公司需要大量的外部兼职人员一起协作整理数据这其中涉及到了大量的工作包括每天内部人员得面试大量兼职人员单日数据过百人没有系统支撑操作情况一团乱麻兼职初面通过后进入作业群需要实操完成一份作业内部员工判断没问题才转为长期兼职人员实际进入数据处理阶段又会面临着**提交-初审通过打回重做-复审通过、打回重做**等反复流程最后晚上按照实际完成情况进行数据归档以及结账以上是一套完整的SOP工作流如果想要做系统实现执行周期也就1个月但开发系统首先来不及其次迭代效率跟不上他的策略经常变。作为直接的项目负责人我这边就很抓狂因为经常性碰到有人乱改数据还看不到日志又因为没有消息通知经常某个节点被卡着为此调派了3个项目经理去组织但实际做下来依旧各种问题…其实这里的需求非常简单在Excel的基础上加一个权限控制视图控制和数据更新后的定向通知功能即可。而就是这个简单的功能在多维表格之前我一时之间是束手无策的后来我确实受不了就自己开发了一个表格项目当时命名为多视图Excel解决了这个问题类似上面的需求全部是多维表格的场景Coze在其中毫无必要甚至后续公司全流程管理非常复杂的流程也完全可以用这种表格实现我们用子表只有总表的部分字段的方式去搞定列层面的查看权限、我们用条件检索解决行层面的查看权限、我们还未表格设置了数据变化时候的脚步处理逻辑用来绑定一些常见操作。这里AI表格的实现成本不到50万事实上只要对页面美观度没什么需求内部项目全部可以用这套工具做实现效率杠杠的而AI时代的话Coze相当于多维表格多了一个**“皮肤”**让用户端体验更好了。这也是当前各个公司实际面临的问题他们很多内部系统是缺失的之前他们会去采买比如HR系统、财务系统但买回来总有这样那样的问题现在就好了他们直接用AI表格/多维表格的模板然后自己做点微调就好。unsetunsetAI Office 场景的角逐unsetunset企业内部系统只要对界面没有太大要求90%都可以被多维表格覆盖掉那么这里就释放出了强烈的利益信号如果多维表格实现公司内部系统效率高、成本低那么这件事就一定会发生首先公司会这样选择其次各个OA类软件供应商也会转向毕竟IM、在线表格、在线文档、内部系统才是一个完整的协同办公生态现阶段能够吃这块蛋糕的也就钉钉、飞书与腾讯只不过就现在这个情况看样子腾讯是一点不急的…今年7月8日钉钉官宣发布了最新AI表格产品强调“表格即文档”功能突出了自然语言数据分析、表格自动化流程等AI卖点并喊出了关键口号让每一个单元格都成为AI的入口用一张表为千行百业构建智能业务系统。而后一段时间钉钉这边又有很大的更新在降低门槛、实现自然语言表格生成这个方向走得更远了。unsetunset数字化转型的延续unsetunset这里回归我们最初的那一句话这种提升并不是AI表格带来的他是自动化带来的。至此大家对这段话的理解应该更充分了就如我之前需要面临的“外部兼职人员”协作问题事实上提升效率的是那套SOP只不过Excel/在线表格这套工具没办法解决人性和教育问题比如他没办法让员工不去改一些与绩效相关的敏感项、也没办法解决一些员工粗心大意的操作。在这个场景下快速完成折腾SOP的AI表格/多维表格脱颖而出了并且这里难的从来不是系统实现这里难的是SOP的梳理。根据以往经验要完整实施一套中等规模的AI工作流类系统大概需要3个月其中2个月都在跟企业一起梳理流程梳理的流程会有两个产物SOP流程图以及数据结构这个东西就是我们所谓的**“AI时代的自然语言”**他长这个样子也可以是这个样子甚至需要各种核算成本总而言之工作流类项目的难点在于形成SOP形成SOP的难点又在沟通交流这个一直是管理上的难点…所以如何解决这个问题才是核心中的核心他表面上看是SOP问题本质上其实是KnowHow和沟通问题那么应该如何做呢或者说谁已经做了什么呢unsetunset结语unsetunset写到这里其实可以把结论再往前推一步AI 表格/多维表格之所以会成为企业 80%AI项目的承载体不是因为它“更像 AI”而是因为它把“流程 数据 权限 协作”压缩进了一张表里让轻系统第一次具备了规模化落地的性价比。但也必须把边界说清楚“表格即系统”并不等于“表格能解决一切”。它最擅长的是记录/审核/流转/通知这类“结构化流程密集型场景”一旦进入对体验和效率要求较高的场景传统业务系统依旧不可替代。换句话说多维表格解决的是“把业务先跑起来”而不是“替代所有业务”比如很多复杂逻辑的业务还是不适合用表格形式最后大家就会好奇了AI在这类系统里面的价值到底是什么至少有两点**最后一块拼图**原来很多自动化难以完成但有AI后就简单了比如身份证、简历PDF录入**压缩复杂度**对数据做自动汇总、异常检测、口径解释、报表叙事把管理层最头疼的“看不懂、对不齐、解释不清”变成可交互的分析。最后也是最重要的一点**真正的交付核心从来不是“做了一个表”而是把 SOP 梳理清楚**一套能长期运转的工作流就起来了到最后大家一定会发现工作量大的依旧是KnowHow与管理沟通问题…如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么企业80%AI落地载体是AI表格，而不是Agent？
文章指出企业80%的AI项目是工作流AI主要依靠钉钉AI表格/飞书多维表格构建轻系统。这些工具通过整合流程数据权限协作提供高性价比解决方案。效率提升主要来自自动化而非AI本身实施难点在于SOP梳理而非系统实现。AI表格擅长处理结构化流程密集型场景能完成自动化难以完成的任务并压缩数据复杂度真正的交付核心是梳理清楚SOP并建立长期运转的工作流。AI训练营7期3月28日开班欢迎咨询我们前面说过现阶段企业80%的AI项目都是工作流AI并且主要承载的工具就是钉钉AI表格/飞书多维表格很多同学其实不大理解为什么会这样那是因为企业非常想要一套多人分散录入 → 集中汇总 → 统一分析 → 按权限查询的轻系统之前 Excel/OA/低代码 都在抢办公这块份额现在最厉害的是飞书多维表格和钉钉AI表格企业需要“这套系统”的原因很简单之前的效率着实太低了一旦上了系统效率的提升就很夸张只不过这种提升并不是AI表格带来的他是自动化带来的比如以下案例unsetunsetAI表格即系统unsetunset大概在五年前那时候还没有AI表格/多维表格这种东西公司有个需求非常令人抓狂当时公司需要大量的外部兼职人员一起协作整理数据这其中涉及到了大量的工作包括每天内部人员得面试大量兼职人员单日数据过百人没有系统支撑操作情况一团乱麻兼职初面通过后进入作业群需要实操完成一份作业内部员工判断没问题才转为长期兼职人员实际进入数据处理阶段又会面临着**提交-初审通过打回重做-复审通过、打回重做**等反复流程最后晚上按照实际完成情况进行数据归档以及结账以上是一套完整的SOP工作流如果想要做系统实现执行周期也就1个月但开发系统首先来不及其次迭代效率跟不上他的策略经常变。作为直接的项目负责人我这边就很抓狂因为经常性碰到有人乱改数据还看不到日志又因为没有消息通知经常某个节点被卡着为此调派了3个项目经理去组织但实际做下来依旧各种问题…其实这里的需求非常简单在Excel的基础上加一个权限控制视图控制和数据更新后的定向通知功能即可。而就是这个简单的功能在多维表格之前我一时之间是束手无策的后来我确实受不了就自己开发了一个表格项目当时命名为多视图Excel解决了这个问题类似上面的需求全部是多维表格的场景Coze在其中毫无必要甚至后续公司全流程管理非常复杂的流程也完全可以用这种表格实现我们用子表只有总表的部分字段的方式去搞定列层面的查看权限、我们用条件检索解决行层面的查看权限、我们还未表格设置了数据变化时候的脚步处理逻辑用来绑定一些常见操作。这里AI表格的实现成本不到50万事实上只要对页面美观度没什么需求内部项目全部可以用这套工具做实现效率杠杠的而AI时代的话Coze相当于多维表格多了一个**“皮肤”**让用户端体验更好了。这也是当前各个公司实际面临的问题他们很多内部系统是缺失的之前他们会去采买比如HR系统、财务系统但买回来总有这样那样的问题现在就好了他们直接用AI表格/多维表格的模板然后自己做点微调就好。unsetunsetAI Office 场景的角逐unsetunset企业内部系统只要对界面没有太大要求90%都可以被多维表格覆盖掉那么这里就释放出了强烈的利益信号如果多维表格实现公司内部系统效率高、成本低那么这件事就一定会发生首先公司会这样选择其次各个OA类软件供应商也会转向毕竟IM、在线表格、在线文档、内部系统才是一个完整的协同办公生态现阶段能够吃这块蛋糕的也就钉钉、飞书与腾讯只不过就现在这个情况看样子腾讯是一点不急的…今年7月8日钉钉官宣发布了最新AI表格产品强调“表格即文档”功能突出了自然语言数据分析、表格自动化流程等AI卖点并喊出了关键口号让每一个单元格都成为AI的入口用一张表为千行百业构建智能业务系统。而后一段时间钉钉这边又有很大的更新在降低门槛、实现自然语言表格生成这个方向走得更远了。unsetunset数字化转型的延续unsetunset这里回归我们最初的那一句话这种提升并不是AI表格带来的他是自动化带来的。至此大家对这段话的理解应该更充分了就如我之前需要面临的“外部兼职人员”协作问题事实上提升效率的是那套SOP只不过Excel/在线表格这套工具没办法解决人性和教育问题比如他没办法让员工不去改一些与绩效相关的敏感项、也没办法解决一些员工粗心大意的操作。在这个场景下快速完成折腾SOP的AI表格/多维表格脱颖而出了并且这里难的从来不是系统实现这里难的是SOP的梳理。根据以往经验要完整实施一套中等规模的AI工作流类系统大概需要3个月其中2个月都在跟企业一起梳理流程梳理的流程会有两个产物SOP流程图以及数据结构这个东西就是我们所谓的**“AI时代的自然语言”**他长这个样子也可以是这个样子甚至需要各种核算成本总而言之工作流类项目的难点在于形成SOP形成SOP的难点又在沟通交流这个一直是管理上的难点…所以如何解决这个问题才是核心中的核心他表面上看是SOP问题本质上其实是KnowHow和沟通问题那么应该如何做呢或者说谁已经做了什么呢unsetunset结语unsetunset写到这里其实可以把结论再往前推一步AI 表格/多维表格之所以会成为企业 80%AI项目的承载体不是因为它“更像 AI”而是因为它把“流程 数据 权限 协作”压缩进了一张表里让轻系统第一次具备了规模化落地的性价比。但也必须把边界说清楚“表格即系统”并不等于“表格能解决一切”。它最擅长的是记录/审核/流转/通知这类“结构化流程密集型场景”一旦进入对体验和效率要求较高的场景传统业务系统依旧不可替代。换句话说多维表格解决的是“把业务先跑起来”而不是“替代所有业务”比如很多复杂逻辑的业务还是不适合用表格形式最后大家就会好奇了AI在这类系统里面的价值到底是什么至少有两点**最后一块拼图**原来很多自动化难以完成但有AI后就简单了比如身份证、简历PDF录入**压缩复杂度**对数据做自动汇总、异常检测、口径解释、报表叙事把管理层最头疼的“看不懂、对不齐、解释不清”变成可交互的分析。最后也是最重要的一点**真正的交付核心从来不是“做了一个表”而是把 SOP 梳理清楚**一套能长期运转的工作流就起来了到最后大家一定会发现工作量大的依旧是KnowHow与管理沟通问题…如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
