企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

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企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

要把AI嵌进一直在做的工作里

衡宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

一个残酷的事实——

企业内部跟上AI时代,真的不是选个模型来让大家用就完事了。

如果只是喊口号让大家把AI用起来,结果往往是:

接入了大模型,员工的工作方式还停留在上一个版本;模型能力在进步,但让它帮忙解决工作中遇到的问题,依旧答不到心坎上;信息还是乱、知识还是散、效率还是低。

为什么会这样?

因为对不少企业来说,推进AI落地可能还处于探索阶段。一方面容易停留在形式上,缺乏深入融入业务流程;另一方面,也容易在使用方式上人为增加操作负担。

与其刻意推动形式化的应用,或额外叠加员工负担,不如让AI更顺滑地融入现有流程,成为工作中随手可得、无需刻意切换的默认工具

就在今天,飞书上线了一个新功能,飞书知识问答

这一次,飞书只有一个破局之道——AI不再需要大家在工作过程中刻意地切过去使用,而是化身成企业内部随时准备着一起工作的搭子。

把AI嵌进一直在做的工作里

飞书知识问答是什么?一个面向企业的专属AI问答工具。

具体来说,它能根据企业员工在飞书上有权限访问的所有消息、文档、知识库、文件等信息,直接给出精准答案。每个人在工作中遇到问题时,可随时向它提问。

不仅如此,每个员工都能借助它基于企业知识进行内容创作,获取深入的业务洞察。

也就意味着,飞书知识问答交出的答案,是企业权限内资料 + 自定义上传文档 + 实时联网搜索 + 大模型原生知识的混合内容。

目前,该功能在Web端和App端均已上线,点击飞书个人主页左侧栏的“知识问答”按钮,就会弹出使用界面,直接开用。

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

一个很惊喜的细节是:在同一个企业里,不同身份问同一个问题,答案都可能不一样

就像视频里那样,同一个问题:

飞书机场的广告一年花多少钱?

飞书CEO谢欣的视角,知识问答给出了精确的答案,而员工的飞书知识问答显示无法找到答案。

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

如果是管理层发问,飞书会从更广的权限范围调取信息,甚至给出业务建议;

而如果是刚入职的普通员工,飞书就像一位“熟读企业史”的老同事,用最简洁的方式告诉你背景、流程、规范。

也就是说,AI不仅答得上,还答得巧

这不是我们瞎说,是实测验证过的。

量子位是飞书使用时长N年的老选手了,经年累月,在飞书上也积攒下不少工作资料。

最近春招,编辑部里来了不少新的小朋友,对日常稿件操作还不熟悉,尤其要给稿子起量子位风格的标题时,他们纷纷表示头都大了。

我们尝试借助飞书知识问答的力量,结果如何?

量子位主编看了,直接让小朋友们原地学习:

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

从思考过程可以看到,它是真的一点一点在量子位图文编辑组的资料里扒拉相关知识,排除了干扰项,精读了业务相关内容。

最后呈现的结果,也结合了企业内部信息和互联网公开信息,资料来源援引得清清楚楚。

此处有一点不得不提——

据了解,由于飞书知识问答的部分资料来源是企业权限内资料,因此同一家企业内部,不同角色问同一个问题,都会得到不同视角的答案

可以想见,因为大厂跨部门工作频繁,协作痕迹和资料都更齐全,同一个问题丢给飞书知识问答,得到的答案会更全面、更精准。

当然了,反过来看,如果是刚开始使用飞书的企业,员工问同样的问题,或许指导性就没那么强。

但不论这家公司使用飞书时间长短,都能让员工不用切换平台,更方便地使用飞书知识问答解决其它工作业务。

总而言之,不管是管理层用来查询项目进展、综合获取业务建议,还是员工询问日常工作流程、总结周报日报,所有的工作业务问题,「你来问它来答」,就这么简单。

润物细无声,为企业量身打造

飞书知识问答的最大特点,是默默地适配工作日常。

你在哪工作,它就在哪回答,这就是飞书让每个企业AI起来的方式。

但飞书同时也强调,所有的回答效果都和企业在飞书沉淀的数据密不可分,企业知识数量越多、问答效果越好;如果公司刚刚开始用飞书办公,得到的答案可能不那么具有针对性。

截至目前,飞书知识问答做了这几件事来让企业无门槛地进入AI工作流时代。

首先,飞书知识问答把最前沿的技术作为这一功能的智能基座

一方面,飞书知识问答把DeepSeek-R1、豆包等大模型拿来打底,用户可以自行选择适合的模型;另一方面,该功能背后采用了RAG检索增强技术,可以调用企业内部信息来生成答案,更匹配企业的具体业务需求;而且,问答生成过程还能联网,对生成答案进行查漏补缺和辅助验证。

这一番操作下来,它能既懂行业、又懂公司、还能实时更新。

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

其次,飞书知识问答还进行了底层技术优化,对企业知识做预处理

提前给AI铺好知识图谱,它自然答得更准更懂上下文。

其实,这是一件对B端服务商来说很关键但很容易被忽视的事。

第三点,飞书知识问答天然继承了飞书原生权限体系,对企业内部知识资料进行权限管控

很多企业担心知识泄露,但飞书有天然的权限控制系统,就像一道安全防火墙:谁能问什么、能看到多少,都会严格遵守组织权限,不会有越权窥探资料的情况出现。

简单来说,法务部员工看不到研发代码库,实习生查不到高管会议记录

上述三点设计与业务场景深度咬合,不仅让AI更适配每个企业的业务场景,也保证了它的安全可靠性。

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

其实不难感受到,AI行业已经到了大规模应用落地的关键节点,而飞书并不是第一个吃“AI问答”这个螃蟹的平台。

但是在早期,AI能力还在萌芽发展阶段,企业有使用大模型帮忙的迫切需要,技术上却心有余而力不足;发展到后来,AI技术显著进步,产品设计上面却总是不尽人意。

飞书很有可能是第一个把这件事做进日常工作流的平台。

原因梳理起来很简单:

  • 飞书本来就是日常工作入口,员工不需要切工具、不需要学技能、不需要换习惯;
  • 企业数据天然在飞书中沉淀,不用额外集成、也不用外部迁移
  • 方便协同办公,比传统OA系统或单一协作工具更适合AI系统长期运行与优化。

这三个原生优势,注定让与业务共同成长的知识问答,用得越久就越好用。

AI时代需要企业知识管理新方式

过去,一个公司运行、成长,也会产生许多企业内部知识。

传统知识管理只是将内容静态存储,资料像散落的积木,堆得多却难以调动、难以利用。

真正要用的时候,就会发现这些东西难找、难用、难流动。

现在,这样的方式完全不适用了。

AI时代,企业有能力,也有必要重塑组织内信息处理方式——随时随地,把过往的企业资料用起来。

今天,企业需要的是一种全新的知识管理方式:

知识不应该只是被存起来,而应该随时处于激活状态

这是让AI真正发挥价值的前提。

企业把AI用起来,真的不是接入个DeepSeek就完事了

于是,为了应对新时代的需求,不同的平台和企业运用不同的工具,采取了不同的办法。

飞书知识问答正在做的事,就是利用结构化的、权限明确的知识,汇总、整理成随时可调用的“问答”

内容结构化,是说飞书的文档、表格、对话、会议……允许的权责范围内,都能被AI读取和理解,从而让零散资料形成飞书知识问答中,可调度的知识图谱。

权限明确,是说飞书知识问答中提取的企业相关内容,全流程遵守组织权限设置。

即时可用则更加明确,是说用了飞书知识问答之后,不需要翻文档、发消息、找人帮忙。只要发问,答案就在你面前。

这些能力不仅提升了企业日常运营效率,更让“AI服务于业务”成为日常,而非噱头。

从个人视角看,飞书知识问答就像你工位对面的那位入职十年、什么都懂的老同事——你怎么问都能给你最靠谱的答案。

从组织视角看,这就是企业知识从「静态存储」走向「动态流动」的一次升级。

只要业务有需要,AI就带着内外部信息第一时间站出来,不仅减少层层上报、减少反复沟通,还能提升工作效率。

企业用AI,不是从外面“买来一个大脑”,而是在内部“养成一套AI工作流”

需要承认的是,飞书知识问答的部分回答可能尚存在不够精准的情况。

飞书知识问答功能本身当然还有很大的进步空间,但除此之外,这也反映出企业自身知识和数据体系的建设水平仍需努力,以及AI底层能力仍处于不断进化之中。

来日方长。

但飞书知识问答,可能是离企业业务最近、用起来最顺手、最可能被悄然改变工作方式的那一个。

真正的AI落地,不是一次爆炸,而是一种日常

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