—場景AI幻覺現(xiàn)實：企業(yè)轉(zhuǎn)型的錦上添花地基改造
O、被效率工具掩蓋的原始人困境

最近幾年在企業(yè)的辦公桌前，幾乎都被一輪又一輪的AI浪潮席卷了。飛書、釘釘、企業(yè)微信、Microsoft 365 Copilot，這些耳熟能詳?shù)膮f(xié)作平臺，紛紛將“智能”二字嵌入其產(chǎn)品名稱：智能會議紀(jì)要、Agent助理、一鍵生成文檔……

平臺的營銷話術(shù)描繪了一個美好的圖景：只要你使用了我的AI，就能馬上轉(zhuǎn)型。

但實際情況呢？

效率確實提升了。會議記錄速度快了三倍，文檔查找時間縮短了70%。但是，核心業(yè)務(wù)的流程，依然像一個原始人一樣，在多個系統(tǒng)間手工跳躍。

銷售人員還在手動將客戶在企業(yè)微信上的溝通記錄，錄入到CRM系統(tǒng)；財務(wù)人員還在Excel里拉取用友數(shù)據(jù)，進(jìn)行逐筆對賬；供應(yīng)鏈部門依舊在釘釘群里，人工協(xié)調(diào)ERP系統(tǒng)里的庫存和MES系統(tǒng)里的生產(chǎn)計劃。

問題出在哪里？這些辦公平臺的AI能力，是“錦上添花”，但沒有“改造地基”。它們擅長處理平臺內(nèi)部的“軟”數(shù)據(jù)——聊天記錄、文檔、會議內(nèi)容。但對于企業(yè)真正的“硬”資產(chǎn)——ERP（企業(yè)資源計劃）、CRM（客戶關(guān)系管理）、SCM（供應(yīng)鏈管理）、財務(wù)系統(tǒng)——這些AI工具幾乎是束手無策的。

今天我?guī)湍悴鸾膺@四大平臺AI的真實價值與“玻璃天花板”，并提供三條可落地的延伸策略，幫助企業(yè)跳出“低階效率陷阱”，構(gòu)建真正打通全業(yè)務(wù)鏈條的AI體系。

一、四大平臺的AI能力全景圖與平臺邊界

要理解它們的局限，首先要肯定和看到它們的顯著價值。

1、飛書：知識管理的優(yōu)等生

飛書的AI能力，是圍繞“企業(yè)知識流轉(zhuǎn)的加速器”而設(shè)計的。它的核心價值在于信息輔助和協(xié)作效率，尤其在知識密集型企業(yè)中表現(xiàn)突出。將重心放在了“讓信息快速抵達(dá)”。

·知識問答（M3級成熟度）：它能基于你企業(yè)上傳的所有文檔、知識庫，甚至聊天記錄，進(jìn)行智能問答。這意味著新員工不再需要花一周時間詢問各種公司制度，銷售人員可以秒級找到歷史成功方案。它解決了最根本的痛點(diǎn)：“知識在哪里”。

·智能會議紀(jì)要：實時轉(zhuǎn)錄、自動總結(jié)、生成待辦。這項功能解放了無數(shù)打工人，將會議整理時間節(jié)省了80%。

·AI文檔創(chuàng)作：快速生成報告、文案，加速了內(nèi)容生產(chǎn)。

但飛書AI的局限在于，它被鎖定在飛書這個“信息盒子”內(nèi)。銷售在飛書里問：“客戶A的訂單狀態(tài)如何了？”AI無法回答，因為訂單數(shù)據(jù)在ERP里，而不是在飛書文檔或聊天記錄里。它的流程自動化能力也偏弱。它可以幫你生成報銷單草稿，但無法自動走完“提交→審批→財務(wù)核對→打款”的跨系統(tǒng)全流程。它是一個優(yōu)秀的信息助手，但還不是一個合格的流程執(zhí)行者。

2、釘釘：流程自動化的激進(jìn)派

釘釘?shù)腁I戰(zhàn)略比飛書更為激進(jìn)，它的目標(biāo)是“從效率工具走向業(yè)務(wù)系統(tǒng)”。它的核心價值在于業(yè)務(wù)流程的AI化改造。釘釘?shù)腁gent（AI助理）驅(qū)動的模式，試圖重構(gòu)工作流，實現(xiàn)“人找事”到“事找人”的轉(zhuǎn)變。

·釘釘ONE與精選AI助理：無論是工單助理、行政助理還是審批助理，釘釘都試圖通過AI對話統(tǒng)一入口，將繁雜的工作流簡化。它在一定程度上解決了信息過載和基礎(chǔ)流程自動化的問題。

·宜搭版AI數(shù)據(jù)分析：通過自然語言對話完成數(shù)據(jù)分析，降低了業(yè)務(wù)人員的使用門檻。

盡管釘釘號稱“走向業(yè)務(wù)系統(tǒng)”，但其局限在于跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的“最后一公里”。釘釘AI可以在內(nèi)部流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，但要讀寫外部核心系統(tǒng)（如SAP、MES）的數(shù)據(jù)，依然需要大量的定制開發(fā)。工單助理可以在釘釘里生成工單，但如果無法自動同步到生產(chǎn)系統(tǒng)的工單模塊，就形成了“兩套數(shù)據(jù)、雙重錄入”，反而增加了工作量。此外，其AI助理市場質(zhì)量參差不齊，也是企業(yè)落地時不得不面對的“深水區(qū)”。

3、企業(yè)微信：客戶管理的偏科生

企業(yè)微信的AI能力，高度聚焦在“私域流量的智能化運(yùn)營”，這是其依托微信生態(tài)的獨(dú)特優(yōu)勢。

·智能搜索與總結(jié)：能夠打通企業(yè)微信內(nèi)部信息與微信生態(tài)數(shù)據(jù)，對于銷售人員來說，這是“犯規(guī)級”的整合能力。它可以自動總結(jié)銷售與客戶的對話，提煉出客戶的預(yù)算、顧慮和下一步計劃，大大節(jié)省了銷售手動整理信息的時間。

·智能機(jī)器人：7×24小時的客服與內(nèi)部助手，有效降低了人工客服成本。

但是企業(yè)微信的AI功能覆蓋面相對狹窄，主要圍繞“客戶管理”展開。它是一個優(yōu)秀的外聯(lián)工具，但內(nèi)部協(xié)同能力薄弱。研發(fā)、財務(wù)、HR等部門幾乎無法使用其AI能力。更關(guān)鍵的是，它的數(shù)據(jù)集中在客戶會話，對于訂單、庫存、物流、財務(wù)等核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，AI同樣無法觸達(dá)。銷售問AI：“客戶的訂單發(fā)貨了嗎？”AI依然回答不了，因為數(shù)據(jù)在ERP或WMS系統(tǒng)里。

4、Microsoft 365 CopilotOffice生態(tài)的豪華戰(zhàn)艦

Copilot是四大平臺中技術(shù)底層最成熟的產(chǎn)品，基于GPT-4，深度集成在Office生態(tài)。它的核心價值是Office生產(chǎn)力工具的AI化升級。

·Word/Excel/PowerPoint中的Copilot：革命性地提升了Office生產(chǎn)力。分析師可以用Excel Copilot進(jìn)行財務(wù)建模，產(chǎn)品經(jīng)理可以用PPT Copilot生成路演材料，而且功能強(qiáng)大，易用性極高。

·Copilot Chat：跨應(yīng)用整合郵件、會議、聊天、文檔數(shù)據(jù)，打破了Office內(nèi)部的應(yīng)用孤島。

不過Copilot雖然能整合Office數(shù)據(jù)，但它的RAG（檢索增強(qiáng)生成）范圍仍然受限于Microsoft 365生態(tài)。它難以直接訪問非微軟生態(tài)的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如國產(chǎn)ERP（金蝶、用友）、自建數(shù)據(jù)庫等。企業(yè)70%的核心數(shù)據(jù)在ERP/MES/CRM里，Copilot只能處理30%的Office數(shù)據(jù)，AI的價值大打折扣。此外，高昂的訂閱費(fèi)用和中國市場存在的合規(guī)及功能受限問題，也為其中小企業(yè)用戶設(shè)置了高門檻。

二、這四大平臺的共同天花板

通過以上分析，我們可以清晰地看到，無論平臺生態(tài)如何不同，它們都面臨著三大共同的、難以逾越的“天花板”。正是這些天花板，導(dǎo)致企業(yè)永遠(yuǎn)停留在L2（信息輔助）階段，無法邁向深度的L4（核心能力重塑）階段。

1.平臺邊界的“天花板”

AI能力被鎖在平臺生態(tài)內(nèi)，無法深入核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。這一點(diǎn)是所有辦公平臺AI的共同宿命。它們是“內(nèi)卷型”AI，擅長處理內(nèi)部信息，卻對外面的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)視而不見。

想象一下這個場景：一位采購人員在飛書里問AI：“供應(yīng)商C最新的交貨周期是多少？”，飛書AI只能回復(fù)：“我在文檔里沒有找到相關(guān)信息�！睂嶋H上，供應(yīng)商C的交貨數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈SCM系統(tǒng)里，或者在自建數(shù)據(jù)庫里。辦公平臺AI無法觸達(dá)這些系統(tǒng)，它就被困在了自己的“信息圍墻”里。這種信息割裂，讓AI成為了一個“半吊子”助手——能幫你寫郵件，但不能幫你查庫存；能幫你總結(jié)會議，但不能幫你預(yù)測現(xiàn)金流。

2.流程自動化的“半成品”

AI主要是“信息助手”，不是“執(zhí)行助手”。四大平臺的AI都擅長信息處理（查詢、總結(jié)、生成），但極不擅長流程執(zhí)行（跨系統(tǒng)操作、自動化決策）。

對比一下：

能力

平臺AI能做到（信息輔助）

平臺AI做不到（流程執(zhí)行）

查詢

“幫我找到關(guān)于項目X的所有文檔”

“幫我找到ERP里項目X的采購記錄”

生成

“生成一份客戶提案的草稿”

“生成提案并自動發(fā)送給CRM里的客戶”

執(zhí)行

“生成報銷單草稿”

“提交報銷單→自動審批→自動打款”

客戶在企業(yè)微信里咨詢產(chǎn)品價格，AI機(jī)器人可以回答。但它能做的是什么？它不能自動在ERP里查詢實時庫存、不能自動生成報價單，更不能自動走完“系統(tǒng)查詢→數(shù)據(jù)寫入→跨部門通知”的流程。

這使得所謂的“流程自動化”往往成為一個“半成品”，最終仍需人工進(jìn)行系統(tǒng)間的跳轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)錄入。

3.企業(yè)專有能力固化的根本性缺失

AI基于通用大模型，無法將企業(yè)的專業(yè)知識“烙印”到模型中。飛書基于通義、Copilot基于GPT-4。它們是通用專家，很聰明，懂營銷話術(shù)、懂編程邏輯。但它們不懂你企業(yè)最核心、最具競爭力的知識：

·制造企業(yè)的產(chǎn)品工藝參數(shù)（如注塑溫度、壓力曲線）；

·金融企業(yè)的風(fēng)控規(guī)則（如客戶信用評分>700的貸款自動審批規(guī)則）；

·醫(yī)療企業(yè)的疾病診斷SOP。

企業(yè)希望AI成為“企業(yè)專家”，這就需要通過微調(diào)（Fine-tuning）等技術(shù)，用企業(yè)海量的歷史數(shù)據(jù)、專業(yè)知識對通用模型進(jìn)行訓(xùn)練，將企業(yè)的“獨(dú)門秘籍”烙印到模型中。但所有辦公平臺都沒有提供模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署、監(jiān)控（即MLOps體系）的工具鏈。這導(dǎo)致企業(yè)永遠(yuǎn)停留在使用“別人的”通用能力，而無法將AI固化為自己的專有資產(chǎn)。

三、突破平臺AI天花板

前面我們看到了，無論是飛書、釘釘、企微還是Copilot：它們在核心業(yè)務(wù)面前，就像一個只會說外語的優(yōu)秀翻譯，能理解你的話，卻無法進(jìn)入你的家門，幫你搬動那些沉重的家具——也就是ERP、MES里頭的核心數(shù)據(jù)。

要突破天花板，必須跳出“辦公平臺即AI”的謬誤，將辦公平臺AI視為一個優(yōu)秀的“用戶交互層”，而在它和核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間，需要構(gòu)建一個堅實而靈活的“能力中臺”。這需要三種不同的策略，根據(jù)現(xiàn)在所處的平臺位置，采取不同的“地基改造”方法。

策略一：為飛書釘釘搭建“Agent + iPaaS管道

飛書和釘釘?shù)膬?yōu)勢在于其作為流程觸發(fā)點(diǎn)和用戶對話入口的能力。但要讓它們真正觸及到你企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，比如SAP或金蝶，你就不能指望它們自己長出翅膀。你需要為它們鋪設(shè)一套“智能管道”。

這套管道的搭建，需要引入兩個核心組件：

1.Agent 中臺（智能大腦）：采用如 Dify、LangChain這樣的工具，它不再是簡單的聊天機(jī)器人，而是具備意圖識別和多步驟編排能力的中央大腦。它能聽懂你在飛書里問的“客戶A的訂單狀態(tài)”，并立刻知道這個任務(wù)需要分解成三步：第一步，去 CRM 確認(rèn)客戶身份；第二步，調(diào)用 ERP 系統(tǒng) API 查找訂單；第三步，將數(shù)據(jù)翻譯成自然語言。

2.iPaaS 集成層（萬能管道）：iPaaS（集成平臺即服務(wù)），如 Mulesoft、集簡云，就是那個將所有系統(tǒng) API 統(tǒng)一接入的“萬能插座”。它負(fù)責(zé)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、路由、權(quán)限校驗和異常處理。它確保了，無論你的 ERP 是金蝶還是 SAP，無論你的CRM 是國產(chǎn)還是海外，數(shù)據(jù)都能以統(tǒng)一的、安全的格式，通過 Agent 的指令，被讀取和寫入。

假如用戶在飛書里問：“客戶A的最新訂單發(fā)貨了嗎？”

飛書 AI 接收到指令后，不是自己去搜索，而是將指令轉(zhuǎn)交給Agent 中臺。Agent 中臺識別意圖后，向iPaaS 平臺發(fā)出查詢請求。iPaaS 平臺嚴(yán)格遵循權(quán)限，向ERP 系統(tǒng)獲取訂單數(shù)據(jù)。最終，Agent 中臺將冰冷的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一句自然語言：“客戶A的訂單已于昨天發(fā)貨，預(yù)計后天到達(dá)�！辈⑼扑突仫w書。

在這個過程中，飛書依然是那個親切的聊天界面，但背后已經(jīng)是一個打通了任督二脈的“執(zhí)行助手”，而不是一個只會說漂亮話的“信息助手”了。

策略二：為企業(yè)微信引入流程挖掘+ RPA之手

企業(yè)微信的 AI 集中在捕捉客戶意圖上，要將這些意圖轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)部的實際行動，我們必須解決流程不透明和手動操作多的問題。這需要我們引入“診斷醫(yī)生”和“自動化之手”：

1.流程挖掘?qū)樱ㄔ\斷）：像 Celonis 這樣的流程挖掘工具，它不是去查看你文檔上的理想流程，而是通過分析你ERP、OA 系統(tǒng)的運(yùn)行日志，畫出企業(yè)實際運(yùn)行的流程圖。它能清楚地告訴你：“公司的訂單處理流程中，‘銷售手動查詢庫存’平均耗時 5 分鐘，是最大的瓶頸�！�這就精準(zhǔn)定位了自動化的機(jī)會。

2.RPA 執(zhí)行層（自動化之手）：RPA（機(jī)器人流程自動化），如 UiPath、影刀，充當(dāng)著“自動化之手”的角色。它模擬人工操作，自動在 ERP、CRM 的界面上點(diǎn)擊、輸入、查詢，執(zhí)行那些重復(fù)且跨系統(tǒng)的操作。

假設(shè)客戶在企業(yè)微信里問：“我要訂購 100 件產(chǎn)品A�！逼笪� AI 機(jī)器人識別意圖，不再只是回復(fù)“請聯(lián)系銷售”，而是自動調(diào)用RPA 機(jī)器人。RPA 機(jī)器人快速登錄 ERP 系統(tǒng)，自動查詢庫存、自動創(chuàng)建訂單、自動提交審批（甚至低風(fēng)險訂單自動通過）。整個過程無需人工干預(yù)。最后，企微 AI 機(jī)器人回復(fù)客戶：“您的訂單已創(chuàng)建，訂單號，預(yù)計 3 天發(fā)貨�！�

流程挖掘讓流程透明化，RPA 則將客戶意圖直接轉(zhuǎn)化為內(nèi)部系統(tǒng)的自動化操作。這使得企業(yè)微信不再是孤立的銷售工具，而是成為了一個業(yè)務(wù)流程的前端驅(qū)動力。

策略三：為Microsoft Copilot構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺+ MLOps專有大腦

Microsoft Copilot 的問題，在于它是一個強(qiáng)大的“圍墻花園”，難以訪問墻外的國產(chǎn) ERP 數(shù)據(jù)，更無法固化企業(yè)的專有知識。要解決這兩個最深層的問題，必須構(gòu)建企業(yè)級的數(shù)據(jù)和模型基礎(chǔ)設(shè)施。

1.數(shù)據(jù)中臺（全域數(shù)據(jù)底座）：采用 Azure Synapse Analytics 或阿里云 DataWorks 等平臺，將金蝶、用友、MES、自建數(shù)據(jù)庫等所有數(shù)據(jù)匯聚到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖。它通過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并確保 Copilot 能夠通過安全的 API 訪問到這些實時、準(zhǔn)確的全域數(shù)據(jù)。這徹底打破了 Copilot 只能在 Office 文檔里打轉(zhuǎn)的局限。

2.MLOps 平臺（專有大腦）：這是最關(guān)鍵的一步。它建立了一個完整的模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署、監(jiān)控的工具鏈。通過它，企業(yè)可以將過去十年積累的銷售話術(shù)、產(chǎn)品工藝參數(shù)、金融風(fēng)控規(guī)則等專有知識，作為高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對通用大模型（如 GPT-4）進(jìn)行微調(diào)。

我們看一個專有能力固化的場景：

問題：制造工程師在使用Copilot寫工藝文檔時，Copilot不知道企業(yè)專有的“產(chǎn)品A注塑溫度范圍”。

解決方案：MLOps 平臺用企業(yè)過去十年積累的工藝文檔微調(diào)了通用模型，生成了企業(yè)專有的“工藝AI模型”，并將其部署為API。工程師在Word里提問時，Copilot 調(diào)用這個專有 API，回答：“根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，產(chǎn)品A的最佳注塑溫度為 185-195℃�！�

通過數(shù)據(jù)中臺，Copilot獲得了廣度；通過 MLOps，Copilot獲得了深度。企業(yè)不再是使用別人的通用 AI 能力，而是真正將 AI固化為自己的核心資產(chǎn)。

四、錦上添花能力重構(gòu)

AI 轉(zhuǎn)型是一場馬拉松，而不是百米沖刺。我們必須按照企業(yè)的AI 成熟度，分階段、有側(cè)重地推進(jìn)。以下是我根據(jù)經(jīng)驗總結(jié)的四階段路徑圖，供您參考。

Phase 1 (3-6個月)：從點(diǎn)到線，快速獲得 L1-L2 能力

核心目標(biāo)：解決最表層的信息輔助和知識管理問題，快速獲得員工信任。

在這個階段，需要做的是選對平臺，并建立基礎(chǔ)知識庫。如果您的企業(yè)是咨詢公司，知識密度高，應(yīng)優(yōu)先投入飛書，解決“知識在哪里”的問題；如果是制造業(yè)，流程密集，則應(yīng)優(yōu)先投入釘釘，解決“事找人”的問題。這是效率的快速釋放期，投入成本低，見效快。

Phase 2 (6-12個月)：破壁行動，實現(xiàn) L3 流程自動化

核心目標(biāo)：突破辦公平臺 AI 的“半成品困境”，實現(xiàn)跨系統(tǒng)流程自動化。

這是決定轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵一步。必須投入資源進(jìn)行“破壁行動”：

·對于飛書/釘釘用戶：重點(diǎn)投入Agent 中臺 + iPaaS的架構(gòu)設(shè)計和集成，打通與 ERP、CRM 的連接。

·對于企業(yè)微信用戶：重點(diǎn)進(jìn)行流程挖掘，找出流程瓶頸，并用RPA實現(xiàn)訂單處理、庫存查詢等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的自動化。

此時，您將看到 AI 從一個“聊天助手”，進(jìn)化為一個真正的“執(zhí)行者”。

Phase 3 (12-18個月)：構(gòu)建中臺，實現(xiàn) L3+ 數(shù)據(jù)驅(qū)動決策

核心目標(biāo)：徹底解決“數(shù)據(jù)孤島”問題，構(gòu)建全域數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為更高階的 AI 奠基。

您需要將精力轉(zhuǎn)向后端，著手建設(shè)數(shù)據(jù)中臺，將所有核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)匯聚。這是最耗時、最見功力的階段，但它確保了后續(xù)所有 AI 模型都能基于統(tǒng)一、準(zhǔn)確、實時的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。公司的 CFO 在 Excel 里用 Copilot 提問，系統(tǒng)能從金蝶 ERP 里提取實時現(xiàn)金流數(shù)據(jù)，而不是僅僅搜索 Office 文檔。

Phase 4 (18-24個月)：固化能力，實現(xiàn) L4 核心競爭力

核心目標(biāo)：通過微調(diào)，將企業(yè)專有知識固化到 AI 模型中，形成難以復(fù)制的核心競爭力。

一旦擁有了數(shù)據(jù)中臺，就具備了實施 MLOps 的前提。需要建立模型訓(xùn)練、部署和監(jiān)控的工具鏈，用企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，訓(xùn)練出獨(dú)一無二的“企業(yè)專家模型”。這使得公司的 AI 能力不再依賴于任何一個平臺，而是成為了企業(yè)的私有資產(chǎn)。

一個有遠(yuǎn)見的管理者會明白：平臺AI只能讓公司與競爭對手“齊平”，而只有數(shù)據(jù)中臺 + MLOps 才能讓公司“超越”。這是從“工具使用”到“能力重構(gòu)”的必經(jīng)之路。

唯有如此，AI才能真正成為企業(yè)核心競爭力的堅實地基。

附：相關(guān)資源

• 飛書AI官方文檔
• 釘釘AI助理開發(fā)平臺
• 企業(yè)微信5.0功能介紹
• Microsoft 365 Copilot幫助文檔

——完——