企业办公说念台 AI 虽带来效果提高，却存在诸多局限。本文深度剖析飞书、钉钉、企业微信、Microsoft 365 Copilot 四大平台的 AI 能力全景图与“天花板”，并无情突破策略，助力企业构建的确买通全业务链条的 AI 体系。

—场景AI的“幻觉”与“践诺”：企业转型的“镌脾琢肾”与“地基矫正”—

O、被效果器用遮蔽的“原始东说念主”窘境

最近几年在企业的办公桌前，险些都被一轮又一轮的AI海潮席卷了。飞书、钉钉、企业微信、Microsoft 365 Copilot，这些耳濡目染的配合平台，纷纷将“智能”二字镶嵌其产品称号：智能会议纪要、Agent助理、一键生成文档……

平台的营销话术描述了一个好意思好的图景：只消你使用了我的AI，就能飞速转型。

但骨子情况呢？

效果如实提高了。会议记载速率快了三倍，文档查找时间镌汰了70%。关联词，中枢业务的历程，依然像一个原始东说念主一样，在多个系统间手工跨越。

销售东说念主员还在手动将客户在企业微信上的疏导记载，录入到CRM系统；财务东说念主员还在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，东说念主工协调ERP系统里的库存和MES系统里的分娩狡计。

问题出在那里？这些办公说念台的AI能力，是“镌脾琢肾”，但莫得“矫正地基”。它们擅所长理平台里面的“软”数据——聊天记载、文档、会议内容。但关于企业的确的“硬”金钱——ERP（企业资源狡计）、CRM（客户讨论照料）、SCM（供应链照料）、财务系统——这些AI器用险些是无法可想的。

今天我帮你拆解这四大平台AI的真不二价值与“玻璃天花板”，并提供三条可落地的蔓延策略，匡助企业跳出“低阶效果罗网”，构建的确买通全业务链条的AI体系。

一、四大平台的AI能力全景图与“平台范围”

要意会它们的局限，率先要确定和看到它们的权贵价值。

1、飞书：学问照料的“优等生”

飞书的AI能力，是围绕“企业学问流转的加快器”而瞎想的。它的中枢价值在于信息扶直和配合效果，尤其在学问密集型企业中推崇隆起。将要点放在了“让信息快速抵达”。

学问问答（M3级老练度）：它能基于你企业上传的整个文档、学问库，以至聊天记载，进行智能问答。这意味着新职工不再需要花一周时间磋商各式公司轨制，销售东说念主员不错秒级找到历史胜利有预备。它贬责了最压根的痛点：“学问在那里”。智能会议纪要：及时转录、自动回来、生成待办。这项功能自若了无数打工东说念主，将会议整理时间从简了80%。AI文档创作：快速生成敷陈、案牍，加快了内容分娩。

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的订单景色如何了？”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载里。它的历程自动化能力也偏弱。它不错帮你生成报销单草稿，但无法自动走完“提交→审批→财务查对→打款”的跨系统全历程。它是一个优秀的信息助手，但还不是一个及格的历程实行者。

2、钉钉：历程自动化的“激进派”

钉钉的AI计谋比飞书更为激进，它的方针是“从效果器用走向业务系统”。它的中枢价值在于业务历程的AI化矫正。钉钉的Agent（AI助理）驱动的花样，试图重构责任流，终局“东说念主谋事”到“事找东说念主”的鬈曲。

钉钉ONE与精选AI助理：不管是工单助理、行政助理照旧审批助理，钉钉都试图通过AI对话息争进口，将交集的责任流简化。它在一定进程上贬责了信息过载和基础历程自动化的问题。宜搭版AI数据分析：通过当然话语对话完成数据分析，诽谤了业务东说念主员的使用门槛。

尽管钉钉堪称“走向业务系统”，但其局限在于跨系统数据整合的“临了一公里”。钉钉AI不错在里面流转数据，但要读写外部中枢系统（如SAP、MES）的数据，依然需要多数的定制拓荒。工单助理不错在钉钉里生成工单，但如果无法自动同步到分娩系统的工单模块，就造成了“两套数据、双重录入”，反而增多了责任量。此外，其AI助理市集质料杂沓不王人，亦然企业落地时不得不面对的“深水区”。

3、企业微信：客户照料的“偏科生”

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特地上风。

智能搜索与回来：省略买通企业微信里面信息与微信生态数据，关于销售东说念主员来说，这是“犯规级”的整合能力。它不错自动回来销售与客户的对话，提真金不怕火出客户的预算、费神和下一步狡计，大大从简了销售手动整理信息的时间。智能机器东说念主：7×24小时的客服与里面助手，灵验诽谤了东说念主工客服本钱。

关联词企业微信的AI功能覆盖面相对褊狭，主要围绕“客户照料”张开。它是一个优秀的外联器用，但里面协同能力薄弱。研发、财务、HR等部门险些无法使用其AI能力。更要津的是，它的数据聚集在客户会话，关于订单、库存、物流、财务等中枢业务数据，AI相同无法触达。销售问AI：“客户的订单发货了吗？”AI依然回答不了，因为数据在ERP或WMS系统里。

4、Microsoft 365 Copilot：Office生态的“豪华军舰”

Copilot是四大平台中本领底层最老练的产品，基于GPT-4，深度集成在Office生态。它的中枢价值是Office分娩力器用的AI化升级。

Word/Excel/PowerPoint中的Copilot：立异性地提高了Office分娩力。分析师不错用Excel Copilot进行财务建模，产品司理不错用PPT Copilot生成路演材料，何况功能远大，易用性极高。Copilot Chat：跨利用整合邮件、会议、聊天、文档数据，冲破了Office里面的利用孤岛。

不外Copilot固然能整合Office数据，但它的RAG（检索增强生成）领域仍然受限于Microsoft 365生态。它难以平直访谒非微软生态的中枢业务数据，如国产ERP（金蝶、用友）、自建数据库等。企业70%的中枢数据在ERP/MES/CRM里，Copilot只可处理30%的Office数据，AI的价值大打扣头。此外，昂贵的订阅用度和中国市集存在的合规及功能受限问题，也为其中小企业用户竖立了高门槛。

二、这四大平台的共同“天花板”

通过以上分析，咱们不错澄澈地看到，不管平台生态如何不同，它们都濒临着三大共同的、难以逾越的“天花板”。恰是这些天花板，导致企业长久停留在L2（信息扶直）阶段，无法迈向深度的L4（中枢能力重塑）阶段。

1.平台范围的“天花板”

AI能力被锁在平台生态内，无法长远中枢业务系统。这少许是整个办公说念台AI的共同宿命。它们是“内卷型”AI，擅所长理里面信息，却对外面的中枢业务数据目大不睹。

思象一下这个场景：一位采购东说念主员在飞书里问AI：“供应商C最新的交货周期是几许？”，飞书AI只可恢复：“我在文档里莫得找到讨论信息。”骨子上，供应商C的交货数据在供应链SCM系统里，或者在自建数据库里。办公说念台AI无法触达这些系统，它就被困在了我方的“信息围墙”里。这种信息割裂，让AI成为了一个“半吊子”助手——能帮你写邮件，但不成帮你查库存；能帮你回来会议，但不成帮你预测现款流。

2.历程自动化的“半制品”

AI主淌若“信息助手”，不是“实行助手”。四大平台的AI都擅长信息处理（查询、回来、生成），但极不擅长历程实行（跨系统操作、自动化决策）。

对比一下(如下图)：

客户在企业微信里看管产品价钱，AI机器东说念主不错回答。但它能作念的是什么？它不成自动在ERP里查询及时库存、不成自动生成报价单，更不成自动走完“系统查询→数据写入→跨部门告知”的历程。

这使得所谓的“历程自动化”时时成为一个“半制品”，最终仍需东说念主工进行系统间的跳转和数据录入。

3.企业专有能力固化的“根人道缺失”

AI基于通用大模子，无法将企业的专科学问“烙迹”到模子中。飞书基于通义、Copilot基于GPT-4。它们是通用各人，很智谋，懂营销话术、懂编程逻辑。但它们不懂你企业最中枢、最具竞争力的学问：

制造企业的产品工艺参数（如注塑温度、压力弧线）；金融企业的风控法例（如客户信用评分>700的贷款自动审批法例）；医疗企业的疾病会诊SOP。

企业但愿AI成为“企业各人”，这就需要通过微调（Fine-tuning）等本领，用企业海量的历史数据、专科学问对通用模子进行熟悉，将企业的“独门隐痛”烙迹到模子中。但整个办公说念台都莫得提供模子熟悉、微调、部署、监控（即MLOps体系）的器用链。这导致企业长久停留在使用“别东说念主的”通用能力，而无法将AI固化为我方的专有金钱。

三、突破平台AI的“天花板”

前边咱们看到了，不管是飞书、钉钉、企微照旧Copilot：它们在中枢业务眼前，就像一个只会说外语的优秀翻译，能意会你的话，却无法进入你的家门，帮你出动那些千里重的产品——也等于ERP、MES里头的中枢数据。

要突破天花板，必须跳出“办公说念台即AI”的特别，将办公说念台AI视为一个优秀的“用户交互层”，而在它和中枢业务系统之间，需要构建一个坚实而天确凿“能力中台”。这需要三种不同的策略，凭据刻下所处的平台位置，弃取不同的“地基矫正”措施。

策略一：为飞书/钉钉搭建“Agent + iPaaS管说念”

飞书和钉钉的上风在于其行动历程触发点和用户对话进口的能力。但要让它们的确波及到你企业的中枢业务系统，比如SAP或金蝶，你就不成指望它们我方长出翅膀。你需要为它们铺设一套“智能管说念”。

这套管说念的搭建，需要引入两个中枢组件：

Agent中台（智能大脑）：弃取如Dify、LangChain这么的器用，它不再是浅易的聊天机器东说念主，而是具备意图识别和多表率编排能力的中央大脑。它能听懂你在飞书里问的“客户A的订单景色”，并坐窝知说念这个任务需要瓦解成三步：第一步，去CRM证据客户身份；第二步，调用ERP系统API查找订单；第三步，将数据翻译成当然话语。iPaaS集成层（全能管说念）：iPaaS（集成平台即干事），如Mulesoft、集简云，等于阿谁将整个系统API息争接入的“全能插座”。它认真复杂的数据调换、路由、权限校验和极端处理。它确保了，不管你的ERP是金蝶照旧SAP，不管你的CRM是国产照旧国外，数据都能以息争的、安全的面孔，通过Agent的提醒，被读取和写入。

假如用户在飞书里问：“客户A的最新订单发货了吗？”

飞书AI秉承到提醒后，不是我方去搜索，而是将提醒转交给Agent中台。Agent中台识别意图后，向iPaaS平台发出查询苦求。iPaaS平台严格受命权限，向ERP系统获取订单数据。最终，Agent中台将冰冷的数据鬈曲为一句当然话语：“客户A的订单#12345已于昨天发货，预测后天到达。”并推送回飞书。

在这个过程中，飞书依然是阿谁亲切的聊天界面，但背后仍是是一个买通了任督二脉的“实行助手”，而不是一个只会说漂亮话的“信息助手”了。

策略二：为企业微信引入“历程挖掘+ RPA之手”

企业微信的AI聚集在捕捉客户意图上，要将这些意图鬈曲为企业里面的骨子行为，咱们必须贬责历程不透明和手动操作多的问题。这需要咱们引入“会诊大夫”和“自动化之手”：

历程挖掘层（会诊）：像Celonis这么的历程挖掘器用，它不是去检察你文档上的理思历程，而是通过分析你ERP、OA系统的驱动日记，画出企业骨子驱动的历程图。它能明晰地告诉你：“公司的订单处理历程中，‘销售手动查询库存’平均耗时5分钟，是最大的瓶颈。”这就精确定位了自动化的契机。RPA实行层（自动化之手）：RPA（机器东说念主历程自动化），如UiPath、影刀，充任着“自动化之手”的变装。它模拟东说念主工操作，自动在ERP、CRM的界面上点击、输入、查询，实行那些重迭且跨系统的操作。

假定客户在企业微信里问：“我要订购100件产品A。”企微AI机器东说念主识别意图，不再只是恢复“请讨论销售”，而是自动调用RPA机器东说念主。RPA机器东说念主快速登录ERP系统，自动查询库存、自动创建订单、自动提交审批（以至低风险订单自动通过）。整个这个词过程无需东说念主工侵犯。临了，企微AI机器东说念主恢复客户：“您的订单已创建，订单号#12345，预测3天发货。”

历程挖掘让历程透明化，RPA则将客户意图平直鬈曲为里面系统的自动化操作。这使得企业微信不再是独处的销售器用，而是成为了一个业务历程的前端驱能源。

策略三：为Microsoft Copilot构建“数据中台+ MLOps专有大脑”

Microsoft Copilot的问题，在于它是一个远大的“围墙花坛”，难以访谒墙外的国产ERP数据，更无法固化企业的专有学问。要贬责这两个最深层的问题，必须构建企业级的数据和模子基础设施。

数据中台（全域数据底座）：弃取Azure Synapse Analytics或阿里云DataWorks等平台，将金蝶、用友、MES、自建数据库等所少见据集聚到一个息争的数据湖。它通过严格的数据治理，息争数据圭臬，并确保Copilot省略通过安全的API访谒到这些及时、准确的全域数据。这澈底冲破了Copilot只可在Office文档里打转的局限。MLOps平台（专有大脑）：这是最要津的一步。它设立了一个完满的模子熟悉、微调、部署、监控的器用链。通过它，企业不错将已往十年累积的销售话术、产品工艺参数、金融风控法例等专有学问，行动高质料熟统共据，对通用大模子（如GPT-4）进行微调。

咱们看一个专有能力固化的场景：

问题：制造工程师在使用Copilot写工艺文档时，Copilot不知说念企业专有的“产品A注塑温度领域”。

贬责有预备：MLOps平台用企业已往十年累积的工艺文档微调了通用模子，生成了企业专有的“工艺AI模子”，并将其部署为API。工程师在Word里发问时，Copilot调用这个专有API，回答：“凭据历史数据，产品A的最好注塑温度为185-195℃。”

通过数据中台，Copilot获取了广度；通过MLOps，Copilot获取了深度。企业不再是使用别东说念主的通用AI能力，而是的确将AI固化为我方的中枢金钱。

四、从“镌脾琢肾”到“能力重构”

AI转型是一场马拉松，而不是百米冲刺。咱们必须按照企业的AI老练度，分阶段、有侧重地推动。以下是我凭据教化回来的四阶段旅途图，供您参考。

Phase 1 (3-6个月)：从点到线，快速获取L1-L2能力

中枢方针：贬责最上层的信息扶直和学问照料问题，快速获取职工信任。

在这个阶段，需要作念的是选对平台，并设立基础学问库。如果您的企业是看管公司，学问密度高，应优先参预飞书，贬责“学问在那里”的问题；如果是制造业，历程密集，则应优先参预钉钉，贬责“事找东说念主”的问题。这是效果的快速开释期，参预本钱低，胜利快。

Phase 2 (6-12个月)：破壁行为，终局L3历程自动化

中枢方针：突破办公说念台AI的“半制品窘境”，终局跨系统历程自动化。

这是决定转型成败的要津一步。必须参预资源进行“破壁行为”：

关于飞书/钉钉用户：重点参预Agent中台+ iPaaS的架构瞎想和集成，买通与ERP、CRM的蚁集。关于企业微信用户：重点进行历程挖掘，找出历程瓶颈，并用RPA终局订单处理、库存查询等要津业务的自动化。

此时，您将看到AI从一个“聊天佑手”，进化为一个的确的“实行者”。

Phase 3 (12-18个月)：构建中台，终局L3+数据驱动决策

中枢方针：澈底贬责“数据孤岛”问题，构建全域数据基础，为更高阶的AI奠基。

您需要将元气心灵转向后端，入辖下手建造数据中台，将整个中枢业务系统的及时数据集聚。这是最耗时、最见功力的阶段，但它确保了后续整个AI模子都能基于息争、准确、及时的数据进行决策。公司的CFO在Excel里用Copilot发问，系统能从金蝶ERP里索务及时现款流数据，而不是只是搜索Office文档。

Phase 4 (18-24个月)：固化能力，终局L4中枢竞争力

中枢方针：通过微调，将企业专有学问固化到AI模子中，造成难以复制的中枢竞争力。

一朝领有了数据中台，就具备了实施MLOps的前提。需要设立模子熟悉、部署和监控的器用链，用企业的历史数据和教化，熟悉出唯独无二的“企业各人模子”。这使得公司的AI能力不再依赖于任何一个平台，而是成为了企业的独有金钱。

一个有远见的照料者会明显：平台AI只可让公司与竞争敌手“王人平”，而只消数据中台+ MLOps能力让公司“突出”。这是从“器用使用”到“能力重构”的必经之路。

唯有如斯，AI能力的确成为企业中枢竞争力的坚实地基。

附：讨论资源

飞书AI官方文档钉钉AI助理拓荒平台企业微信5.0功能先容Microsoft 365 Copilot匡助文档

本文由 @沈素明 原创发布于东说念主东说念主都是产品司理。未经作家许可，辞谢转载

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