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为什么企业80%AI落地载体是AI表格,而不是Agent?

为什么企业80%AI落地载体是AI表格,而不是Agent?

AI训练营9,5月7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:

  1. 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;
  2. 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;
  3. 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;
  4. 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:

  1. 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;
  2. 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……

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