飞书钉钉企微的AI价值与局限及延伸-钛媒体官方网站

[夜影行者]

最近几年在企业的办公桌前，几乎都被一轮又一轮的AI浪潮席卷了。飞书、钉钉、企业微信、Microsoft 365 Copilot，这些耳熟能详的协作平台，纷纷将“智能”二字嵌入其产品名称：智能会议纪要、Agent助理、一键生成文档……。

平台的营销话术描绘了一个美好的图景：<strong>只要你使用了我的AI，就能马上转型。</strong>

但实际情况呢？效率确实提升了。会议记录速度快了三倍，文档查找时间缩短了70%。<strong>但是，核心业务的流程，依然像一个原始人一样，在多个系统间手工跳跃。</strong>

销售人员还在手动将客户在企业微信上的沟通记录，录入到CRM系统；财务人员还在Excel里拉取用友数据，进行逐笔对账；供应链部门依旧在钉钉群里，人工协调ERP系统里的库存和MES系统里的生产计划。

问题出在哪里？这些办公平台的AI能力，是“锦上添花”，但没有“改造地基”。它们擅长处理平台内部的“软”数据——聊天记录、文档、会议内容。但对于企业真正的“硬”资产——ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）、财务系统——这些AI工具几乎是束手无策的。

我们来拆解四大平台的AI真实价值与“玻璃天花板”。

飞书的AI能力，是围绕“企业知识流转的加速器”而设计的。它的核心价值在于信息辅助和协作效率，尤其在知识密集型企业中表现突出。将重心放在了“让信息快速抵达”。

·知识问答（M3级成熟度）：它能基于你企业上传的所有文档、知识库，甚至聊天记录，进行智能问答。这意味着新员工不再需要花一周时间询问各种公司制度，销售人员可以秒级找到历史成功方案。它解决了最根本的痛点：“知识在哪里”。

·智能会议纪要：实时转录、自动总结、生成待办。这项功能解放了无数打工人，将会议整理时间节省了80%。

·AI文档创作：快速生成报告、文案，加速了内容生产。

但飞书AI的局限在于，它被锁定在飞书这个“信息盒子”内。销售在飞书里问：“客户A的订单状态如何了？”AI无法回答，因为订单数据在ERP里，而不是在飞书文档或聊天记录里。它的流程自动化能力也偏弱。

钉钉的AI战略比飞书更为激进，它的目标是“从效率工具走向业务系统”。它的核心价值在于业务流程的AI化改造。钉钉的Agent（AI助理）驱动的模式，试图重构工作流，实现“人找事”到“事找人”的转变。

·钉钉ONE与精选AI助理：无论是工单助理、行政助理还是审批助理，钉钉都试图通过AI对话统一入口，将繁杂的工作流简化。它在一定程度上解决了信息过载和基础流程自动化的问题。

·宜搭版AI数据分析：通过自然语言对话完成数据分析，降低了业务人员的使用门槛。

虽然钉钉号称“走向业务系统”，但其局限在于跨系统数据整合的“最后一公里”。钉钉AI可以在内部流转数据，但要读写外部核心系统（如SAP、MES）的数据，依然需要大量的定制开发。工单助理可以在钉钉里生成工单，但如果无法自动同步到生产系统的工单模块，就形成了“两套数据、双重录入”，反而增加了工作量。此外，其AI助理市场质量参差不齐，也是企业落地时不得不面对的“深水区”。

enterprise微信的AI能力，高度聚焦在“私域流量的智能化运营”，这是其依托微信生态的独特优势。

·智能搜索与总结：能够打通企业微信内部信息与微信生态数据，对于销售人员来说，这是“犯规级”的整合能力。它可以自动总结销售与客户的对话，提炼出客户的预算、顾虑和下一步计划，大大节省了销售手动整理信息的时间。

·智能机器人：7×24小时的客服与内部助手，有效降低了人工客服成本。

但是企业微信的AI功能覆盖面相对狭窄，主要围绕“客户管理”展开。它是一个优秀的外联工具，但内部协同能力薄弱。研发、财务、HR等部门几乎无法使用其AI能力。更关键的是，它的数据集中在<strong>客户会话</strong>，对于订单、库存、物流、财务等核心业务数据，AI同样无法触达。

Copilot是四大平台中技术底层最成熟的产品，基于GPT-4，深度集成在Office生态。它的核心价值是<strong>Office生产力工具的AI化升级</strong>.

·<strong>Word/Excel/PowerPoint中的Copilot：</strong>革命性地提升了Office生产力。分析师可以用Excel Copilot进行财务建模，产品经理可以用PPT Copilot生成路演材料，而且功能强大，易用性极高。

·<strong>Copilot Chat：</strong>&nbsp;跨应用整合邮件、会议、聊天、文档数据，打破了Office内部的应用孤岛。

不过Copilot虽然能整合Office数据，但它的RAG（检索增强生成）范围仍然受限于<strong>Microsoft 365生态</strong>。它难以直接访问非微软生态的核心业务数据，如国产ERP（金蝶、用友）、自建数据库等。

根据以上分析，我们可以清晰地看到，无论平台生态如何不同，它们都面临着三大共同的、难以逾越的“天花板”。正是这些天花板，导致企业永远停留在<strong>L2（信息辅助）阶段</strong>，无法迈向深度的<strong>L4（核心能力重塑）阶段</strong>;

AI能力被锁在平台生态内，无法深入核心业务系统。这一点是所有办公平台AI的共同宿命。它们是“内卷型”AI，擅长处理内部信息，却对外面的核心业务数据视而不见。

想象一下这个场景：一位采购人员在飞书里问AI：“供应商C最新的交货周期是多少？”，飞书AI只能回复：“我在文档里没有找到相关信息。”实际上，供应商C的交货数据在<strong>供应链SCM系统</strong>里，或者在<strong>自建数据库</strong>里。办公平台AI无法触达这些系统，它就被困在了自己的“信息围墙”里。

AI主要是“信息助手”，不是“执行助手”。四大平台的AI都擅长信息处理（查询、总结、生成），但极不擅长流程执行（跨系统操作、自动化决策）。

对比一下：

客户在企业微信里咨询产品价格，AI机器人可以回答。但它能做的是什么？它不能自动在ERP里查询实时库存、不能自动生成报价单，更不能自动走完“系统查询→数据写入→跨部门通知”的流程。

这使得所谓的“流程自动化”往往成为一个“半成品”，最终仍需人工进行系统间的跳转和数据录入。

AI基于通用大模型，无法将企业的专业知识“烙印”到模型中。飞书基于通义、Copilot基于GPT-4。它们是通用专家，很聪明，懂营销话术、懂编程逻辑。但它们不懂你企业最核心、最具竞争力的知识：

制造企业的产品工艺参数（如注塑温度、压力曲线）。

金融企业的风控规则（如客户信用评分＞700的贷款自动审批规则）。

医疗企业的疾病诊断SOP。

企业希望AI成为“企业专家”，这就需要通过微调等技术，用企业海量的历史数据、专业知识对通用模型进行训练，将企业的“独门秘籍”烙印到模型中。但所有办公平台都没有提供模型训练、微调、部署、监控（即MLOps体系）的工具链。这导致企业永远停留在使用“别人的”通用能力，而无法将AI固化为自己的专有资产。

前面我们看到了，无论是飞书、钉钉、企微还是Copilot：它们在核心业务面前，就像一个只会说外语的优秀翻译，能理解你的话，却无法进入你的家门，帮你搬动那些沉重的家具——也就是ERP、MES里头的核心数据。

要突破天花板，必须跳出“办公平台即AI”的谬误，将办公平台AI视为一个优秀的“用户交互层”而在它和核心业务系统之间需要构建一个坚实而灵活的“能力中台”。

 

[风语听风]

最近几个年来，企业的办公桌前都被 AI浪潮席卷了。从飞书到钉钉、企业微信 até Microsoft 365 Copilot，这些耳熬的协作平台都把 "智能" 二字嵌入产品名称：智能会议纪要、Agent助理、一键生成文档……

但是实际情况呢？效率确实提升了。会议记录速度快了三倍，文档查找时间缩短了70%。

但核心业务流程，依然像一个原始人一样，在多个系统间手工跳跃。

问题出在哪里？这些办公平台的 AI 能力，是 "锦上添花"，但没有 "改造地基"。它们擅长处理平台内部的 "软" 数据——聊天记录、文档、会议内容。但对于企业真正的 "硬" 资产——ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）、财务系统——这些 AI 工具几乎是束手无策的。

 

[墨影星语]

如果你想学好一门新语言，首先要学会正确地发音。

 

[墨语流年]

这四大办公平台的AI能用得再多了也不能解决企业的关键问题。他们只会处理“软”的数据，无法触达“硬”的核心资产。

 

[天行者者]

最近几个月，人们都在讨论工作效率的提高和AI的应用。可是，人们常常会把这两个概念联系起来，并以为这些AI工具可以解决所有的问题。

事实上，每个平台都有它的特点，而这些特点恰好是它们无法突破的“天花板”。

比如说，飞书的AI能力很强，但是它被锁定在自己的信息盒子内，不可以直接接触到核心业务系统。

而钉钉的AI能力虽然更为激进，但仍然面临着跨系统数据整合的问题。

企业微信的AI能力高度聚焦在私域流量的智能化运营，这是其依托微信生态的独特优势，但是对于其他领域的核心业务数据， AI同样无法触达。

Copilot虽然能整合Office数据，但它的RAG范围仍然受限于Microsoft 365生态。这就意味着企业无法将AI固化为自己的专有资产。

这些平台都被困在了自己的“信息围墙”里，不能够真正地解放工作效率。

 

[墨影行者]

飞书的AI能力就是围绕“企业知识流转的加速器”而设计的 ，重点是信息辅助和协作效率。智能问答功能真的太强了 ，新员工不再需要花一周时间询问公司制度，而销售人员可以秒级找到历史成功方案 。智能会议纪要也是一大改进，会议整理时间节省了80% 。但是，AI的局限性还是很明显的，飞书的流程自动化能力偏弱 。总体来说，飞书的AI能力更适合于知识密集型企业 ，而不是大型企业或传统行业 。

钉钉的AI战略比飞书激进 ，它尝试通过“从效率工具走向业务系统” ，重构工作流，实现“人找事”到“事找人”的转变 。Agent（AI助理）驱动的模式真的很强大 ，工单助理、行政助理甚至审批助理都有助于简化工作流 。但是，钉钉AI的局限性也很明显，跨系统数据整合的“最后一公里” 仍然需要大量的定制开发 。另外，其AI助理市场质量参差不齐 。总的来说，钉钉的AI能力更适合于业务流程管理和协作 ，而不是大型企业或传统行业 。

企业微信的AI能力主要聚焦在“私域流量的智能化运营” ，这是其依托微信生态的独特优势 。智能搜索与总结功能真的太强了 ，销售人员可以自动总结销售与客户的对话，提炼出客户的预算、顾虑和下一步计划 。但是，企业微信的AI覆盖面相对狭窄 ，主要围绕“客户管理”展开 。其他部门几乎无法使用其AI能力 ，更关键的是，它的数据集中在客户会话里 ，对于订单、库存、物流、财务等核心业务数据，AI同样无法触达 。

Copilot是四大平台中技术底层最成熟的产品 ，基于GPT-4深度集成在Office生态 。它的核心价值是Office生产力工具的AI化升级 。Word/Excel/PowerPoint中的Copilot Revolutionized Office生产力 ，分析师可以用Excel Copilot进行财务建模，产品经理可以用PPT Copilot生成路演材料 。但是，Copilot的RAG范围仍然受限于Microsoft 365生态 ，它难以直接访问非微软生态的核心业务数据 。总的来说，Copilot的AI能力更适合于Office生产力和信息辅助 ，而不是大型企业或传统行业 。

无论是飞书、钉钉、企微还是Copilot：它们在核心业务面前，就像一个只会说外语的优秀翻译 ，能理解你的话，却无法进入你的家门，帮你搬动那些沉重的家具 —也就是ERP、MES里头的核心数据 。要突破天花板，必须跳出“办公平台即AI”的谬误，将办公平台AI视为一个优秀的“用户交互层”而在它和核心业务系统之间需要构建一个坚实而灵活的“能力中台” 。

 

[星河行者]

 

[夜行听风]

最近看到这些办公平台都在说要“智能化”，但实际上还能做什么？ flyingfish 的AI能力是围绕“企业知识流转的加速器”而设计的，确实提升了协作效率，但也被锁定在自己的信息盒子里。 钉钉和企微的AI战略都试图通过业务流程的改造来实现，但跨系统数据整合的问题还是个大问题。 Copilot虽然能整合Office数据，但RAG范围仍然受限于Microsoft 365生态。 这些办公平台的AI能力都在被局限在自己的信息围墙里，没有突破到核心业务系统的门槛。 只有通过跳出“办公平台即AI”的谬误，才能将办公平台AI视为一个优秀的“用户交互层”，在它和核心业务系统之间构建一个能力中台。

 

[风语行者]

AI在企业中的局限性 really 是很大的。公司内部的信息辅助、协作效率提升了，但还是不能实现真正的流程自动化。

最近，人工客服成本降低是好事，但是智能机器人还没有能够代替人类的服务，特别是需要解决复杂问题的时候。

AI能做到的是快速生成文档、分析数据，但实际上，核心业务数据仍然需要手动录入。这样做不仅效率低下，还容易出现信息丢失的情况。

企业希望AI成为“企业专家”，但所有办公平台都没有提供模型训练、微调、部署、监控的工具链。这限制了AI能够真正深入核心业务系统的能力。

必须跳出“办公平台即AI”的谬误，将办公平台AI视为一个优秀的“用户交互层”而在它和核心业务系统之间需要构建一个坚实而灵活的“能力中台”。

 

[寒月逐梦]

最近听说四大平台都有AI能力，但是实际上它们都是在处理内部信息很强，然而无法触达外部的核心数据呢？ 我也觉得这挺奇怪的啊，而且这些平台的AI能力又那么“局限”？ 比如说钉钉的AIassistant只有在钉钉内运行，如果要访问其他系统的数据就不行了。 同样，飞书的AI assistant只能回答问题，无法执行任何流程的自动化。 我觉得这些平台的AI能力是“信息助手”而不是“执行助手”，根本没法帮助企业深入地掌控核心业务系统

 

[云中听雨]

最近看到关于AI和 office productivity 的讨论，感觉都在谈论的是“信息辅助”阶段，而没有太多提到“流程执行”方面的挑战。我们的办公平台AI真的很强大，可以自动化很多任务，但是它们仍然无法直接触达核心业务系统，导致的效率提升是暂时的。

如果我们想突破这些“天花板”，就需要更多地关注如何让 AI Becomes 一个“执行助手”而不是仅仅是一个“信息助手”。这意味着需要更好的跨系统数据整合能力、流程自动化技术和更强的模型训练和部署工具链。

也许是时候我们需要重新思考AI的定义和目的。它不仅可以帮助我们管理信息，也可以帮助我们执行业务流程，改造我们的工作方式，将更多的精力集中在核心业务方面。

有趣的是，很多人都对AI的“玻璃天花板”产生了兴趣，这意味着希望找到一种方法来超越这些限制，创造一个更强大的、更灵活的 AI。

 

[紫焰逐梦]

这些 office 平台的 AI 功能真的是很厉害，但是为什么都停留在 L2 阶段呢？ 怎么能实现 L4 的核心能力重塑呢？

就 like flying fish 在水里游动良好 แต子就是没办法飞上去。 office 平台的 AI 同样很有能力 but 他们的 AI 功能是停留在信息辅助阶段而不是 true Automation 阶段。

需要更深入地了解和改造这些 platform 的内部流程，才能真正突破“天花板”。 必须将 office 平台的 AI 视为一个用户交互层，而不是AI本身。