1 你的公司可能需要一個(gè)AI水龍頭

還記得多年之前，我在某大廠工作的時(shí)候，從錯(cuò)綜復(fù)雜盤根錯(cuò)節(jié)的文檔里，壓根梳理不出一個(gè)產(chǎn)品的迭代歷史，過去的項(xiàng)目資料也都分散各處，更不用說記錄不完整了。到處打聽，找到一個(gè)工作了 13 年的老員工，請(qǐng)喝了一杯咖啡，才淘到真的寶。

這件事兒給我留下的印象很深刻：對(duì)于這種有年頭的企業(yè)來說，人才最重要的價(jià)值，除了在項(xiàng)目中的產(chǎn)出，還有一個(gè)重要的方面：他們腦子里儲(chǔ)存的那些包含了大量項(xiàng)目經(jīng)歷、用戶場(chǎng)景和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)信息。

人走了，但是他們?cè)?jīng)腦海中的所有信息，無論是文檔、會(huì)議記錄，哪怕是項(xiàng)目流程里的一句話，這些都是有價(jià)值的痕跡。

雖說提到數(shù)字化時(shí)代，要做好的知識(shí)管理，但許多企業(yè)依舊停留在把文檔堆成山的階段：本地 Word 和 Excel、群文件、項(xiàng)目摘要、會(huì)議記錄，等等，沉淀混亂，調(diào)用困難。這也不是企業(yè)意愿的問題，而是做起來的確很難。

這兩年的 AI 新浪潮到來，終于能看到優(yōu)質(zhì)解法的可能性，不再依賴大量的人力整理和繁瑣的步驟，用更簡(jiǎn)便的方法，就能管理好知識(shí)了。

今天飛書推出了一個(gè)產(chǎn)品，飛書知識(shí)問答。

這個(gè)產(chǎn)品是我第一次看見企業(yè)場(chǎng)景的 AI 問答落地。

如果企業(yè)里面的信息能夠「活」起來，你想要找的時(shí)候，都能找到，那「儲(chǔ)水」才變得有意義。

如果一家公司使用上了 AI ，最好的結(jié)局并不是讓人變懶，而是讓組織變得更聰明。

從意向上來說，就如同在復(fù)雜的供水系統(tǒng)中，接入了一個(gè)個(gè)水龍頭，打開即用。更重要的是，不同人取用的方式，也可以做出區(qū)分。能真的用我們飛書里的有權(quán)限的信息，在需要的時(shí)候，打開水龍頭，讓水自己流出來。

重點(diǎn)是，這個(gè)「儲(chǔ)水」的過程得自然。如果需要一個(gè)個(gè) PDF 喂 、每天處心積慮地教，那也很累，無法長(zhǎng)久堅(jiān)持。反而如果每天處理信息就在飛書上，這件事就會(huì)變得簡(jiǎn)單。

在此之前，大家通常認(rèn)為團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持文檔優(yōu)先的協(xié)作方式是最正確的選擇。包括我自己的播客，也會(huì)用妙記，用文檔的形式進(jìn)行寫作。因?yàn)橛辛?AI 的加持后，過去散落在文檔、群聊、日歷、會(huì)議等場(chǎng)景中的信息，就可以從沉睡的數(shù)據(jù)變成每個(gè)人都可以隨取即用的企業(yè)資產(chǎn)。

在工作中遇到問題時(shí)，可隨時(shí)向它提問，能根據(jù)我們?cè)陲w書上有權(quán)限訪問的所有消息、文檔、知識(shí)庫(kù)、文件等信息，直接給出精準(zhǔn)答案。同時(shí)，我們還能借助它，基于企業(yè)知識(shí)進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，獲取深入的業(yè)務(wù)洞察。

2 水龍頭光裝是不行的，得能流出水：場(chǎng)景落地才是關(guān)鍵

飛書問答的場(chǎng)景是落地的。能用才是關(guān)鍵，行不行先看效果。

無論對(duì)于管理者還是對(duì)于員工，乃至對(duì)于個(gè)人，都可以體驗(yàn)到這些：

• 項(xiàng)目進(jìn)展：不用再有大量的無意義的周報(bào)整合工作，而是依據(jù)群聊、周報(bào)、會(huì)議紀(jì)要，自動(dòng)生成一覽報(bào)告，并把關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)高亮。同時(shí)還可以追溯來源。而不是反復(fù)跟下屬確認(rèn)，下屬再跟下屬確認(rèn)，層層套娃。

• 業(yè)務(wù)指標(biāo)隨手查：從不同的維度，隨口一講，就可以自動(dòng)摘取，比如，某某業(yè)務(wù) 12 月的銷量，繼而同比環(huán)比詳解一次性呈現(xiàn)。

• 模糊記憶精準(zhǔn)匹配：不用準(zhǔn)確的關(guān)鍵詞，模糊說出問題，知識(shí)問答就可幫我們匹配到工作中收到的信息。中間會(huì)檢索所有會(huì)議的智能會(huì)議紀(jì)要、會(huì)議紀(jì)要逐字稿，我們每個(gè)人經(jīng)歷的會(huì)議上的每句話都可以被回顧到。這相當(dāng)于是一個(gè)私人工作助理。

• 助寫工作文檔、獲取業(yè)務(wù)建議：知識(shí)問答可結(jié)合海量企業(yè)知識(shí)、通過深度推理，為我們的業(yè)務(wù)相關(guān)問題提供建議，甚至直接幫助我們起草一份文檔。

之所以飛書能夠成為這個(gè)水龍頭的取水之處，自然因?yàn)轱w書有著充分的水源——我們不用不斷給知識(shí)庫(kù)輸入信息和知識(shí)，而是自然工作、正常生活，就能在飛書中積累下足夠多的數(shù)據(jù)資料。消息、文檔、會(huì)議紀(jì)要、日歷、服務(wù)臺(tái)等等，是一個(gè)自然沉淀的過程。

3 toB 的技術(shù)底座

toC 和 toB 在技術(shù)應(yīng)用層面，實(shí)際上有不同的技術(shù)底座。

飛書知識(shí)問答采用的是經(jīng)典的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）路線：先在有權(quán)讀取的內(nèi)容里檢索，再讓大模型生成答案，所有出處可追溯。內(nèi)部知識(shí)是主菜，外網(wǎng)信息是輔料，兩套通路融合，也可以自行選擇，更加靈活有效。

就像我們熟悉的 AI Chat 工具里常見的額外選項(xiàng)一樣，飛書問答里多了一個(gè)「使用知識(shí)」。這指的就是內(nèi)部的知識(shí)。

技術(shù)層面，基于「同事」和「人」的反饋，可定位到精準(zhǔn)同事和負(fù)責(zé)人，相關(guān)對(duì)話、文檔、文件，模糊搜索即可準(zhǔn)確定位。

對(duì)于不同文檔格式的整理和融合，也有不同的技術(shù)要求，包括需要改寫碎片化信息、解析傳統(tǒng)文檔、處理云文檔中的不同格式和權(quán)限問題等。

要實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)，并非易事。拿權(quán)限舉例。飛書問答需要嚴(yán)格按照權(quán)限管理和生成內(nèi)容，每個(gè)用戶可生成的內(nèi)容都依據(jù)其權(quán)限處理，根據(jù)自己掌握的權(quán)限范圍生成內(nèi)容，即一名普通員工、一名業(yè)務(wù)總監(jiān)，CEO 提出同一個(gè)問題，所生成的答案需要完全不同。

看似簡(jiǎn)單，由于本身存在基于知識(shí)庫(kù)權(quán)限、群權(quán)限、服務(wù)臺(tái)詞典權(quán)限，在整合這些知識(shí)的過程中數(shù)據(jù)有著錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。為了保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全，企業(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)用于訓(xùn)練模型，因此要做全量信息的檢索，防止錯(cuò)漏，這其實(shí)是一種考驗(yàn)。

AI 現(xiàn)在最大的問題不是模型本身有多強(qiáng)，而是很難獲取到足夠多、足夠相關(guān)的上下文信息，也就是數(shù)據(jù)的沉淀和系統(tǒng)的整合。

在 AI 應(yīng)用場(chǎng)景的時(shí)代，垂直領(lǐng)域都會(huì)有全新的技術(shù)中間層，滿足通用型 AI 無法滿足的場(chǎng)景。這是垂直領(lǐng)域的壁壘成立的關(guān)鍵。

4 為 AI 做好準(zhǔn)備

雖說 AI 來了，分散的知識(shí)可以整合，但前提依然是需要企業(yè)能夠?yàn)?AI 做好準(zhǔn)備。重點(diǎn)是四個(gè)方向：

• 第一，大模型的準(zhǔn)備。底層的技術(shù)支持。

• 第二，數(shù)據(jù)的沉淀。飛書本身就能夠支持企業(yè)做好絕大部分場(chǎng)景下的沉淀。

• 第三，系統(tǒng)的整合。飛書也可以幫助企業(yè)更有效地整合企業(yè)內(nèi)那些孤立的、分散的系統(tǒng)（ERP、CRM、財(cái)務(wù)等等）。

• 第四，人和 AI 意識(shí)的儲(chǔ)備。要沉淀出知識(shí)庫(kù)，企業(yè)中的人也需要有意識(shí)。飛書的經(jīng)驗(yàn)也能成為「知識(shí)庫(kù)的知識(shí)」。

知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量，有這樣一個(gè)公式：

知識(shí)庫(kù)質(zhì)量 = （知識(shí)質(zhì)量 × 員工提問能力）^ 技術(shù)能力

把知識(shí)放到池子里，同時(shí)讓員工有對(duì)知識(shí)使用的意識(shí)，才能讓 AI 的發(fā)揮事半功倍。

在我看來，未來的 AI 知識(shí)管理，顯然不是給員工配一個(gè) ChatGPT 或者 DeepSeek 的賬號(hào)，讓大家投喂資料，然后就能直接用了。

未來的知識(shí)管理，應(yīng)該是高效的企業(yè)工具 + AI，需要把組織的工作流沉淀的數(shù)據(jù)自然外化——AI 應(yīng)該會(huì)自學(xué)、會(huì)旁聽會(huì)議、會(huì)寫周報(bào)。員工扮演的角色，更多會(huì)從「信息搬運(yùn)工」變?yōu)椤感畔⒑Y選與決策者」。

使用像飛書問答這樣的產(chǎn)品，理想的未來應(yīng)該是：

• 新人可以沒有擔(dān)憂地第一天就展開工作——所有概念定義和相關(guān)歷史追溯，都能一句話問到，當(dāng)下就能上手進(jìn)行下一步。

• 銷售在與客戶溝通時(shí)，對(duì)于產(chǎn)品參數(shù)的疑問，幾分鐘內(nèi)就能根據(jù)銷售的權(quán)限以及歷史材料，得到建議的回復(fù)話術(shù)。

• 一次項(xiàng)目的復(fù)盤，不用在搜集資料上就先耗費(fèi)很多人很多天的精力，而是實(shí)時(shí)都能通過提問，得到不同維度的呈現(xiàn)，還能生成相關(guān)的表格和參考資料。

而對(duì)于企業(yè)來說，這才是真正擁有了自己的核心資產(chǎn)，有了不會(huì)輕易流失的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。

想試用的朋友，在飛書中搜索「知識(shí)問答」即可。也可訪問ask.feishu.cn進(jìn)行申請(qǐng)。

題圖由 Midjourney 繪制。