就很煩，本來年底事就多，還被老闆安排了一個額外任務：
你先試試這個智能夥伴，看看好用的話在全公司推廣。
說實話我是比較不屑的，ChatGPT 問世接近一周年了，大大小小的 AI 産品試過那麽多，哪個能真正融入工作流程了？
内心也是抗拒的，雖然可能性很小，但萬一真的好用，那危險的不就是我了？
沒想到，試用一段之後，還真成了日常辦公得力助手，回不去了。
甚至據說有走在前面的公司，靠它預計一個月業績提高 100 萬元，那一年可就是上千萬了。
什麽樣的智能夥伴？
市面上性能強大的 AI 助手已有不少，但在辦公場合用起來往往有個痛點：要先把任務要求等等交代清楚，所需的背景資料上傳好。
就好像把工作交給公司裏剛來的新人，等都折騰好了，和自己直接上手幹花的時間其實也差不多。
智能夥伴的解決方案很巧妙，與你共享工作記憶：
工作群聊，工作文檔，工作郵件，會議記錄……凡是辦公平台上你有權限訪問的部分，它也能訪問。
這樣一來，智能夥伴就從 " 新員工 " 水平一下子變成了 " 老師傅 " 級别。
遇到不清楚的問一句，就能綜合多篇文檔給出一個答案，需要更詳細的還可點擊鏈接查看原文檔。
還可以預判你的預判，自動推薦接下來還有可能被問到的問題。
測試中還發現，如果某篇文檔有多個不同版本的副本，可能會對智能夥伴帶來一些困擾，也算反向倒逼公司把文檔管理好了。
接下來還有一個重點創新之處，自動搭建業務系統。
哪怕是還沒具體想法，隻是有一個模糊需求的時候，都可以先讓智能夥伴先試試。
點進剛剛創建好的多維表格，就會發現除了基本框架，還填充了幾個示例數據，非常直觀的展現了新建系統的使用方法。
接下來無需再回到對話窗口，直接在多維表格頁面都可以繼續讓同一個智能夥伴繼續修改系統。
增删改都不在話下，在一些場合還能直接填入相關數據。
其他自由對話、文字生成等大家已經熟悉的場景，智能夥伴也不含糊。
比如在郵箱裏，點開一封郵件，就發現他已經在了（順便一提，每個員工都可以給自己的智能夥伴選名字和形象）。
一封回複郵件寫下來除了 " 祝商祺 " 稍微有點不适用于學術場合，内容完整語氣得體，真的省了不少腦細胞。
在自由對話中，遇到不知道的也不會随機生成編造，而是老老實實回答 " 沒有找到 "。
這還隻是測試版可以體驗的有限功能，根據官方介紹還展示了更多實用能力。
工作群太多，消息看不過來，可以一句話總結當前未讀消息，不用爬樓直接看結論。
甚至能結合前一天的工作記憶，在每天早上推送專屬工作簡報，代辦事項一目了然，也是非常期待了。
總的來說，包括體驗到的和看到的演示，智能夥伴不像獨立的 AI 産品每次用都要去打開，同步上下文信息，輸出結果再粘貼回來，而是與整個辦公系統整合，出現在每一個用得到的地方。
它可以掌握組織内新發生的事，不像一個工具，更像多了一個同事。你開過的會相當于他也開過了，你看過的文檔它也看過了，甚至你還沒拉的及看的新文檔，它也瞬間看過了，還過目不忘。
不僅是被動等待使用，能主動提醒也是一大亮點。而且展示了讓 AI 主動行動也并不是非得靠什麽黑科技，" 能出現在正确的地方 " 與 " 能出現在正确的時間 " 足矣，相信也會成爲未來一大趨勢。
如果要找有什麽可以類比的，智能夥伴與程序員群體愛不釋手的 Github Copilot 和 Cursor 感覺非常像了。
這類工具通常被稱爲編程助手，深度整合在 IDE（集成開發環境裏）發揮出最大威力。
OpenAI 創始成員 Andrej Karpathy 曾表示，在習慣了與 AI 助手結對編程之後，一旦失去它就感到一種恐懼和不适應，" 陪伴我的隻剩下光标了。"
現在更多職位更多工種的人，都能在辦公協作平台上擁有這種神奇的體驗了。
總之到這裏，就不得不說一句 " 真香 " 了。
可能很多朋友已經從截圖看出來了，這個智能夥伴，來自字節跳動旗下飛書，就是主打 " 先進企業都在用 " 的那個辦公協作平台。
飛書上的組織都可以擁有，而且是每個員工可以人手一個，擁有不同的記憶和個性特點。
一個人用就已經提高這麽多效率了，要是整個部門、整個公司一起用又能産生哪些化學反應？
你别說，你還真别說，已經有不少公司分享了他們的實踐經驗。
有公司一算賬，靠他掙大錢了
在一個組織中，飛書智能夥伴都能帶來什麽改變？
最直觀的當然是提升工作效率，甚至能直接體現在收益上。
如數米科技，一家業務非常複雜的 to B 公司，包括軟件開發、MCN、綜合營銷、管理咨詢等。
他們給飛書智能夥伴安排的崗位是 " 銷售管理 "。具體來說，以前每天都要統計業績不再依賴人工，過去需要 3 個銷售組長 +1 個人力資源業務合作夥伴跟進的商機也能交給 AI 自動跟進。
在飛書智能夥伴的幫助下，數米科技的銷售跟進頻率從半個月提升到 3 天，簽約率從 15% 提升到 25%，簽單周期從 1-2 個約縮短到 2 周，以前需要 2-3 次拜訪才能成交也變成經常可以在初次拜訪時拿下。
試用一段時間後他們算了一筆賬，每個月的業績提升了近百萬，一年創造的價值相當于 1182 萬。
更進一步，飛書智能夥伴也能創造新的生産力，換句話說完成以前做不到的事。
如飲料品牌元氣森林，傳統線下補貨需要在微信群手動輸入商品名稱和數量、人工确認網點和地理位置，再單獨錄入到訂單系統，非常繁瑣。
飛書智能夥伴加入後，直接扮演訂單調度員，巡店補貨員可用語音發起補貨指令，解析識别内容後自動匹配網點、商品、價格等數據，最終直連同步到後台訂單系統。
飛書智能夥伴成爲一種新的整合工作場景，将企業組織内部各個環節更緊密的聯系在一起。
在飛書智能夥伴加入後，組織本身的形态也在發生改變。
青年力量，一家高速發展的 MCN 公司，一年内從 90 人增加到 200 人，在新人入職和培訓管理方面遇到很大挑戰。
但在人類員工不斷加入的同時，青年力量還引入了飛書智能夥伴，作爲内部培訓師。
相當于有多少新員工就能人手配備一個導師，5 分鍾指引完成入職流程。
除了提供流程指引和具體知識，智能夥伴還能在跨團隊協作中當做 " 找人能手 "。
自古以來，組織就是人、資産和信息的流動，其中人是處理信息的節點。每個人接受到信息，可以動用自己的腦力去産生無形的智慧，但還要把智慧再轉換回有形的信息發送出去。
現在 AI 可以作爲信息處理的節點，讓一部分智慧不借助人力就能自然在組織中流動。
如此一來，随着組織内系統不斷複雜而産生的信息孤島問題就得到了改善，一個形象的說法是将系統裏散落各處的 " 煙囪 " 打通。
通過人與 AI 協作的新工作方式，減少協同的環節、減少每個環節不必要的信息搬運，最終讓協同方式越來越自然。
從這個意義來講，飛書智能夥伴就不會是取代人，而是和人一起成爲新時代組織中不可缺少的要素。
企業如何 AI Ready？
當下大部分公司都有想法要擁抱 AI，其中又有大部分公司都在猶豫，不知道從何開始做起。
一方面目前 AI 本身的能力還是非常有限的，不是每項任務都能做到 100%。另一方面 AI 本身也在飛速變化中，遠未定型。
企業當下如何去把握能把握住的，也就是做到 AI Ready？
先看 AI 的底層原理，深度學習範式的下 AI，本質就是在海量數據中提取出規律。所以企業要用好 AI，首先就需要做好數字化，沉澱大量的數字資産，供現在和未來的 AI 使用。
再看 AI 在組織中的角色，作爲處理信息的節點，連接起各個業務，讓流通更順暢。所以企業要用好 AI，還要梳理好自身業務模塊，給接入 AI 留好輸入口和輸出口。
最後則是組織中的人，從現在開始就要去習要慣使用 AI，與 AI 協作配合。所以企業要用好 AI，從現在開始就要将 AI 融入企業文化。
從這個視角再來看飛書現在的動作，就不難理解其背後的思考和布局了。
在 2023 秋季飛書未來無限大會上，有三個主要發布：
新版飛書 7，改造自身，從爲人與人協作打造的辦公平台，轉變成爲适合人與人、人與 AI、AI 與 AI 協作的辦公平台，也是企業想要 AI Ready 的首選平台。
飛書智能夥伴，給企業中每一個員工提供了專屬的智能工作夥伴，開始習慣 AI 的存在，打磨與 AI 配合的經驗。
飛書智能夥伴創建平台，讓企業不僅能享受飛書智能夥伴 " 開箱即用 " 的版本，更能基于自身的業務需求通過飛書夥伴創建平台進行專屬智能夥伴創建。同時，企業可以根據自身需求，選擇不同的第三方大模型支持飛書智能夥伴在自身場景的使用。
就像上一代辦公平台都做的第三方插件擴展一樣，不過這一次所有接入的系統都能在飛書智能夥伴的加持下獲得一定智能特性。
并且 " 飛書智能夥伴 " 作爲一個開放的 AI 服務框架，企業可根據業務場景自主選擇适合的底層大模型。
與其讓 AI 模型公司從零開始做一個新的辦公協作平台，不如讓在體驗設計、用戶基礎已有深厚積累的平台改造自身，積極适應 AI 時代的新工作方式，與模型算法公司各自發揮所長。
如果說 AI 大模型相當于新時代的處理器，它的指令集就是自然語言，接收指令進行智能計算。
那麽在其之上就必然需要新的智能操作系統，提供存儲、調度、控制、人機交互界面，甚至未來包括多 AI 協作的中間協議……
飛書在這個時代的新位置就是智能操作系統，打通業務數字化與智能化之間的最後一公裏，最終幫助企業實現 AI Ready。
— 完 —
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