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分类：软件教程
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AI在重构B端软件,从理解到自动执行
AI时代做产品的本质：不是考虑AI服务人，而是人去服务AI
说起来，这篇文章看得我挺有感触的。上周三和几个做B端产品的朋友聊天，大家都在讨论一个问题：AI到底会怎么重构企业软件？那时候我还没有明确的答案，但看完这篇关于钉钉的专访，突然觉得有些东西变得清晰了。
这篇文章最核心的观点其实很简单：AI在重构B端软件的交互方式，从理解到自动化执行。但无招把这个重构讲得非常有画面感，甚至有点惊心动魄。
图 | AI重构B端软件示意
无招在访谈里说，钉钉的根本定位变了——从”为人而生”变成”为Agent而生”。
这句话听起来很抽象，但意思其实很直白：新一代钉钉的核心本质是让AI与智能体连接物理世界，人与信息直接打交道的机会会越来越少。
过去十年，钉钉本质上是什么？是一个介于人与人之间、人与系统之间的界面。你在钉钉上审批流程、写日报、发消息，所有这些交互，都是”人”在操作系统。
但现在不一样了。钉钉开始为AI工作而生，要帮助AI连接物理世界。这个”连接物理世界”听起来有点玄，但落地到具体场景就很好理解。
比如AI听记，以前是记者采访完要自己整理录音、写速记、归纳要点。现在呢？AI直接听见你在说什么，自动把录音转成文字，还能根据你过去所有的采访素材，自动分析、生成报告。整个流程里，”人”做的事情越来越少，”AI”做的事情越来越多。
因为这意味着产品设计的底层逻辑变了。以前产品经理想的是：用户需要什么功能？界面怎么设计才友好？流程怎么才流畅？现在要想的是：AI要做什么任务？需要什么样的数据？模型怎么训练？Agent怎么调度？
这不是在原有软件上加个AI按钮那么简单，而是整个产品形态的重构。
无招在白板上画了张Agent OS的架构图，让我印象挺深的。
这张图的左边是”旧”钉钉，也就是过去的钉钉APP形态，沉淀着OA、协同这些能力。但在”新”钉钉的产品逻辑下，”旧”钉钉已经变成了可被调用的MCP能力。
这张图的右边，是钉钉团队最近8个月、甚至4个月里新拓展的版图。
最底层是Runtime（运行时环境），也就是他们新发布的硬件DingTalk Real。这个层做的是三件事：Real Entity（真实实体）、Real Data（真实数据）、Real Time（真实时间）。
为什么要这三样？因为ToB场景下，AI必须要有边界感。它要知道”我”是谁（身份和权限）、”我”能访问哪些数据（授权）、”现在”是什么时间（时间概念）。没有这三样，企业就没法让AI真正落地。
往上是模型层，分成公开模型和企业内部模型。这个设计很重要，因为企业的know-how（知识经验）必须存储在自己内部，没有这个边界，企业就不存在了。
模型层的核心是”自我迭代”——模型基于企业内部数据不断优化，越用越聪明。这和以前软件”越用越熟练”完全不是一个量级。软件再熟练，还是按照预设的逻辑在跑；但模型是真的在”学习”，能应对新情况。
再往上是Kernel层，你可以把它当成AI版的Linux内核。这层负责调度各种Agent，管理系统，确保整个过程是透明的、可审计的。
为什么可审计这么重要？因为企业需要知道AI做了什么决策、为什么这么做。这是”以人为本”原则的体现——AI可以执行，但不能失控。
最上层是Core能力，包括语音智能、视觉智能、文本智能。这些是原子能力，不需要每个开发者都自己造轮子。比如AI听记，属于语音智能；AI表格，属于文本智能。
在这之上，还有一个Deep Research引擎，负责理解人的语言意图、进行任务排序。这个引擎的关键是把非结构化的自然语言，解构成结构化的任务计划，然后调度各种Agent去执行。
整个架构最让我觉得有意思的是：它不是在原有软件上叠加AI，而是从底层就为AI重新设计了操作系统。
这就像Windows不是在DOS上加个图形界面，而是一个全新的操作系统。钉钉这次做的，本质上是在定义AI时代的”Windows”。
我一直在关注一个问题：AI时代的交互方式会变成什么样？
这篇文章给出了一个很清晰的答案——AUI（AI用户界面）。
图 | AUI交互方式示意
AUI不是要用语言指令完全取代图形点击，而是GUI和LUI（语言用户界面）的融合与同时存在。系统会根据上下文和任务，自适应地提供最合适的交互方式。
为什么？因为有些场景下，点击确实比说话更高效。比如你要从10个选项里选一个，直接点两下就说完了，但如果要用语言描述，反而更麻烦。
但有些场景下，语言又更高效。比如你想让AI帮你生成一份报告，你需要说清楚你的需求，而不是点击一个个按钮。
AUI的聪明之处在于：它不需要用户手动切换模式，而是智能判断当前任务最适合哪种交互方式。
文章里有个例子我印象很深：钉钉的界面开始简化了，最终可能只有一个助理”钉钉One”告诉你哪些事项还没有处理，不用在各个界面里翻来找去。
这个设计挺大胆的。以前B端软件的一个通病是界面复杂、功能繁多，用户学习成本很高。钉钉反其道而行，把所有复杂度都藏到AI后面，给用户的只有一个简洁的界面和一个能听懂人话的助理。
这才是真正的”以用户为中心”——用户不需要学习软件，只需要说出自己的需求。
图 | 流程消失示意
他举了个例子：以前写销售记录、拜访记录，写完提交，再一层层往上提交。这个流程的目的是让一层层人知道、确认。
但现在呢？每次拜访客户都用AI听记，所有拜访记录自动分析，客户情况一目了然。不再需要CRM，也不用手动填写拜访记录——这条流程就此消失。
流程的本质是什么？是为了弥补信息不对称和决策能力不足。因为一线人员可能判断不准，所以需要层层上报、层层审批；因为信息传递可能遗漏，所以需要标准化流程确保信息到位。
但当AI能够实时听见、看见、分析、判断时，这些不对称就被填补了。AI可以比人更准确地判断情况，比人更全面地收集信息。这时候，流程的存在价值就大大降低了。
文章里还有一个更犀利的观点：SOP（标准操作程序）本身都变得可疑。
因为当AI连接物理世界后，AI自己听见和看见，自己帮你做所有决策与判断。这时候，用经验进行管理的体系没了。
这让我想起前段时间看到的一篇研究，说的是AI在医疗诊断上的表现。在一些特定领域，AI的诊断准确率已经超过了人类医生。如果AI能比人更准确地诊断，那还要靠”经验积累”的SOP干什么？
以前B端软件的设计逻辑是：用户需要完成一个任务，所以设计一个流程，把任务拆解成步骤，一步步引导用户完成。
现在变成了什么？用户面对的是一个”实体”（比如一次客户拜访、一个案件），AI自动完成所有相关工作。用户不需要知道流程是什么，只需要关注结果。
钉钉要求，AI生成的代码占比必须30%打底，低于30%的团队就淘汰。这不是口号，而是硬性要求。
更狠的是：你来讨论问题之前，所有东西必须是AI分析过的，没有用AI分析过就跑来直接讨论，会被一把打回。
以前开发软件，产品经理写需求文档，开发人员写代码。现在呢？上来第一件事不是写功能，而是问：你的数据在哪里？数据怎么变成模型？模型怎么自我更新？
很多公司用了AI多维表格后，原来的应用就被取代了。比如OA系统里的流程像人员调动一下子变少了，采购软件的行为也少了。AI应用市场上的调用和购买也跟着下降。
为什么？因为AI多维表格支持实时计算，创建一个200万行的表格做复杂运算，一旦触发所有数据都会一起计算。这种模式本质上是在让AI看懂数据。
这让我想起Excel出现的历史。Excel之前，企业软件主要是Word这类排版软件。Excel问世后，把过去手写的非结构化内容，用结构化的方式存储和计算。直到今天，Excel依然统治着整个软件行业——90%的企业软件不是那些SaaS系统，而是Excel。
AI表格本质上是在做同样的事：让AI看懂数据，然后基于数据进行智能计算和决策。
这和以前的开发思路完全不同。以前是设计功能、设计界面、设计流程；现在是设计数据结构、设计模型、设计Agent。
无招说，钉钉1.0到1.1的变化，很像蝌蚪变青蛙。1.0是启动阶段，开始化解；1.1是在溶解身体，然后重新组建。
图 | 范式变革示意
这个比喻其实很准确。范式变革从来不是在原有架构上修修补补，而是把旧的东西拆掉，重新构建。
过去30年，无论是Windows、Mac、Office，还是安卓、iPhone，我们的工作方式、生活方式几乎都是由美国定义的。但现在，AI的到来提供了重新定义的机会。
钉钉要做的是”Agent OS”，本质上是在定义AI时代企业工作的底层操作系统。如果这件事做成了，影响力会远超一个企业软件本身。
以前ToB产品比的是功能是否全面、界面是否友好、价格是否合理。现在比的是什么？是AI能力是否强大、模型是否智能、生态是否完善。
但这里面有个难点：绝大多数软件开发商还停留在做软件的思路，对模型、训练、评估这些一窍不通。这就像给一个只会骑马的人发了一辆跑车，他还是不会开。
所以钉钉说现在最重要的不是划分生态边界，而是赋能——给合作伙伴工具，让他们能够开始开发AI、开发模型。
文章里强调”以人为本”原则，要在关键环节设置阻断机制，比如支付环节强制人工确认。这不是说AI不能做，而是不能让AI失控。
但更重要的变化是：人将从繁琐的操作中解放出来，转而做更有价值的事情。比如决策、创新、管理AI。
看完这篇文章，我最大的感受是：AI不是在重构B端软件，而是在重构工作方式本身。
以前我们说”数字化转型”，更多是让工作流程线上化、数字化。但AI带来的变化是，工作流程本身可能都会消失。
这让我想起之前读过的一句话：最好的工具是让你感觉不到它的存在。
当有一天，你上班后不需要打开各种软件、填写各种表单、走各种审批流程，只需要和你的AI助理说一句”今天要做什么”，所有工作就自动完成了。
那时候，AI就真正重构了B端软件，也重构了我们的工作方式。
钉钉这次的大胆尝试，让我看到了这个未来的一点轮廓。
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