钉钉为 AI 找了个绝佳工位

内容编辑丨特工少女 特工女巫
内容审核丨特工小猹
随着 DeepSeek 和 Manus 的爆火,AI 的时代浪潮平等的打在了每个企业老板的身上,“Agent 重塑 SaaS,不 AI 革命就会淘汰”也成了老板们头上的达摩克里斯之剑。
一时间,让 AI Agent 成为“员工”并真正在企业内落地提效,成了无数企业的乌托邦。
Agent 是释放机器智能的最佳载体,理想情况下,Agent 系统会通过持续感知环境和用户状态来进行交互。但实际落地,短期内还是得依赖明确的交互界面,比如 Web、App、小程序等。
我们发现,不少企业都采购/自研了许多 Agent 服务给员工们试用,工作台里多了一个个 AI 应用的入口,但事实是,不仅员工们在每个应用上手时花费了许多时间,应用的实际效果也并不好,出幻觉、不稳定等问题经常发生。
我们认为这里面其实存在两个矛盾,一个是模型、数据、场景,三者并没有在 Agent 系统中有机结合;第二个是企业员工能否快速上手且适应新的软件形态,新的协作方式。
面对这两个问题,钉钉给出了一套解法 —— 以数据表格为架构,全面实现表格的 AI 应用化。也就是说,让表格里的单元格,成了 AI(包括 Agent、Workflow 等能力)的赛博“工位”。
表格本身就在业务场景里,也是承载企业业务数据的核心形态之一;员工日常打交道最多的也是表格,有长期使用的习惯。

让我们一起看看,在钉钉,企业是如何只用一张表,就汇集一批 AI 工具,沉淀一套业务系统,实现一套通用 Agent 工作流能力的。

AI 字段实测:丰富的场景、模态、格式

进入钉钉,会发现 AI 表格已经变成了一级入口。

点击创建后,先会进入一个“模板中心”页,其中 AI 模板类型有二十多个,涵盖了生产制造、电商运营、商品经营、组织管理等

AI 表格中还有 AI 字段模板。繁多的复杂任务,只需用 AI 字段,就能在 AI 表格里简易地实现“工作流”,完成任务执行、拿到交付结果。

接下来,让我们从生产制造、电商运营、业务经营这三个场景,分别真实体验下 AI 表格的实力。

第一,在生产制造业,设备巡检是高频刚需的任务。AI 总结字段会根据已选用的字段信息,自动生成符合每一行巡检基准和操作要点的巡检方案。

AI 图片理解字段也同样方便,在一列字段中已经上传好了巡检拍下来的设备照片,AI 就能发挥多模态理解能力,描述画面内容为文本。

第二,在电商运营领域,需要重点分析客户评价,包括评价的收集提取、整理分类、回复响应。这一套过往复杂多环节的工作流,现在在一张表里就能处理完。

具体来说,首先,用 AI 图片理解字段,对收到的用户评价消息截图做原文提取;接着,用信息提取字段,根据上一步 AI 提取出的评价原文,用 AI 从中提取出菜品名称,再用 AI 分类字段对评价原文进行好评、差评、口味问题、菜品问题的归类打标签。

分析决策类难题也不在话下,可以继续用深度思考生成文本的字段,让 AI 根据用户评价原文,自动批量生成得体、针对性的回复话术,也可以要求 AI 根据用户评价原文推理出客户的客群特征,用于业务沉淀。

第三,在业务经营场景下,纷繁复杂的业务数据,正是 AI 表格擅长处理的问题。

企业平时已经在用表格记录、更新、维护业务数据,那么此时的表格就是承载深厚数据的业务系统。

在仪表盘里使用 AI 生成图表的功能,选择需要生图的数据表,然后 AI 就会自动结构化处理数据、智能分析数据、生成可视化图表。

轻轻一点,AI 就根据“每月销售额”里的字段和数据,自动生成了逻辑清晰、内容精准、界面美观的三张图表,尤其是 AI 自主采用了每月销售额的横向柱状图、各渠道销售占比的饼图、每月利润趋势的折线图。

表格即文档,文档即表格

前面提到,表格是承载企业业务数据的核心载体,但企业中许多有价值的数据是非结构化的,比如文档里的图文、视频等信息。

那咋办呢?为了让更多非结构化数据发挥在企业协同中的价值,钉钉选择了第一次将表格和文档融为一体。
每一行既是结构化数据单元,也是一份可承载文字、图片、视频与复杂排版的文档,实现了结构化与非结构化信息的深度融合,让业务协作从此告别“表格+文档”的碎片化管理。

新建的表格是自动升级过的 AI 表格,存量的表格会引导一键升级为 AI 表格。

点击具体单元格“查看”,展开单元格记录,在右侧的记录详细页中,可以点击或回车,就能创建出一篇新的文档了,这份创建的文档标题和首列的内容完全一致。

文档创建好之后,还可以继续在 AI 表格的环境内编辑文档,例如点击 + 或快捷键/ 可以添加内容;也可以直接点击输入内容;甚至选中一段内容,还可以召唤出和文档一样的工具栏,使用文档编辑工具能力。

除了表格与文档的整合,钉钉 AI 表格还新支持了“设置提醒”功能,让表格里的字段数据与任务提醒工作流结合起来。

特工尝试设置一个周期性的定时提醒:在每周一早上十点半,定时向需求评估人提醒不为空的需求评估结论。

在基础配置环节,只需要设置提醒时间、点选所需字段、设置筛选条件、选中提醒对象,就能很方便串起来整体提醒流程;在更多配置环节,还可以对每一个工作流的节点进行详细配置,例如控制消息推送的标题、内容、按钮点击跳转。

AI 表格,更适合企业体质的 Agent 交互范式

钉钉做的 AI 表格,究竟有什么价值呢?总结一下我们的思考,如下:

1. 表格更符合企业用户习惯的方式。

表格这种产品形态,可以说每个打工人都再熟悉不过了,很适合存储结构化的数据,是高频、刚需的工作流程环节。但过去的表格,只是一张“死”的数据记录,根本无法搭建可操作的业务应用。于是,企业内多人协作、实时计算的需求,催生出了钉钉第一代多维表格的出现,并且这些表格已经成功嵌入了企业业务的流程中。

2. 表格承载了已经沉淀的业务数据。

在以前没有用 LLM 的时候,钉钉就已经做了在线表格和多维表,因此已经卷入了丰富的业务数据。所以,AI 表格结合已有的数据,用 Gen AI 实现丰富的能力与升级的体验。用户习惯使用 AI 表格的各种功能、在 AI 表格上构筑了各种工作流,这时再加上 AI 能力,是让用户以更自然、符合熟悉环境和工作流的条件下,享受到 AI 交付的效果。

3. 结构化整合并利用分散的办公数据。

表格承载业务数据,是 AI 时代业务数据的产生、存储、共享、加工的核心入口,因此用 AI 表格能够利用并盘活高价值的业务数据,能担 AI 业务系统的大任。而且文档和表格,是企业内最好的结构化数据的载体,所以钉钉将表格和文档融为一体;一方面文档编辑降低了用户操作表格的门槛,另一方面将结构化和非结构化数据全都汇集在一起,真正实现用一张表做业务知识管理。

4. 正式的应用场景更适合落地工作流。

AI 表格不仅能帮用户提取、分类、理解、匹配信息,还能按照个性要求生成文本,图片,声音,视频等多模态内容,AI 也能实时分析、洞察业务数据背后的意义,更可以用 AI 快速搭建业务自动化流程。所以,钉钉 AI 表格不再仅是一个表格工具,而是一个 AI 时代的企业数据库,是一个全能的表格智能体,在表格中运用 Agent 能力直接交付结果,让 AI 解放生产力,真正赋能千行百业的每一个人。

如今的钉钉,不仅率先全面落地单点 AI 功能,现在更把功能、工作流做到了串联与整合,让数据在企业的真实流程中、在员工的实际任务中,被 AI 盘活起来,发挥价值,切实解决问题。

用户不必强求复杂的流程编排,也不必绞尽脑汁编出一段好的提示词,只是用平日里最熟悉常用的表格,就可以快速上手包括 AI 字段、AI 图表、AI 文档、AI 工作流的全套能力。

这下还真是只用了一张表格,就把整个 AI 业务系统、整套 AI 工具都请到了办公室里。

(文:特工宇宙)

发表评论