組織先用好AI，再談AI改變組織

這不只是一次產品釋出，更是數字辦公從「AI ready」走向「AI 真正落地」的時刻。

作者｜鄭玄

過去三年，我們聽了太多關於「AI 如何重塑企業辦公」的想象。但真正的變化，往往是從一個個打工人開始的——用 AI 寫報告、潤色外語郵件、總結會議內容、分析資料……AI 工具已經悄然滲透進日常的工作流。

問題也隨之而來：這些「AI 工作流」大多停留在個人層面，它們往往遊離在企業的數字辦公系統之外。尤其是對那些沒有自研系統的中小企業而言，從豆包、DeepSeek 等應用中生成內容，再複製回飛書、郵箱、PPT 的操作，已經成為員工的日常。

系統未打通的麻煩不僅是「複製貼上」的低效，對管理者來說，更意味著 AI 的價值止步於「個體提效」，難以演化為組織級的智慧化升級。這種割裂的根源，是辦公平臺自身尚未完成對 AI 的深度進化。

7 月 9 日，飛書在 2025 未來大會上釋出了一系列即插即用的 AI 工具，並邀請多家企業分享他們如何將這些工具無縫嵌入業務日常，實現真正意義上的智慧化辦公。

飛書 CEO 謝欣丨來自：飛書

這不只是一次產品釋出，更像是數字辦公從「AI ready」走向「AI 真正落地」的分水嶺。

讓 AI 能力「長」在業務裡

如果說過去一年，企業還在摸索「如何把 AI 用起來」，那麼飛書則在試圖回答另一個問題：AI 到底應該「長」在哪裡？

在今年的飛書未來大會上，「多維表格」無疑是其 AI 產品陣列中最具代表性的升級亮點之一。它不再只是傳統意義上的資料庫工具，也不止於「基於資料庫打造的業務系統」這一定位，而是開始進化為一個可實現 AI 自動化的業務中臺——企業讓 AI 真正落地辦公場景的「基礎設施」。

從效能上看，多維表格的底層資料庫能力實現了新一輪躍升：單表容量提升至 1000 萬行，計算速度比去年快了 10 倍，支援千人級併發協作。這為承載複雜業務流程提供了紮實的技術底座。

但真正構成飛躍的，是 AI 工具模組和「應用模式」的雙重升級。去年上線的「AI 欄位捷徑」今年進入實用階段，使用者可以直接在表格中插入由 AI 自動生成的內容欄位，比如智慧填寫、內容補全、結構化建議，甚至多模態識別和推理。

在茶百道，多維表格被用來搭建「智慧巡檢」和「客戶之聲」系統。門店員工上傳現場照片後，AI 自動識別健康證、裝置狀態，並觸發整改流程——一個過去依賴人工巡查、逐級反饋的流程，如今只需「拍照+填表」即可完成。另一個系統則實現了客戶評價的智慧打標、情感分析和個性化回覆，還能把差評自動推送給店長處理，確保客戶反饋閉環響應。

基於 AI 欄位捷徑，搭建營銷文案生成工具丨來自：飛書

影視颶風的使用方式則更偏向內容創作。他們透過多維表格實現了 15 分鐘更新一次的影片資料自動同步，同時藉助 AI 批次生成節目封面草圖，甚至提前在選題會上評估觀眾反饋，用「點映團」模擬不同角色的情緒評價，輔助內容最佳化。

如果說 AI 欄位是讓多維表格變「聰明」，那麼「應用模式」則是讓多維表格更「系統」。

今年，飛書正式推出多維表格的「應用模式」，使用者只需要透過拖拉拽的方式，就能將一個普通的表格升級為一個完整的業務系統。比如，一個門店的銷售看板、人力部門的員工資訊系統、供應鏈的庫存管理介面，都可以直接在多維表格中搭建完成，不僅保留了表格的靈活性，也具備了系統功能性更強的優勢。

用應用模式構建電商管理系統丨來自：飛書未來大會

相比傳統的 IT 系統開發，應用模式的門檻顯著降低。使用者不需要寫程式碼，只需搭建邏輯關係和介面檢視，就能搭出符合自己業務需求的「專屬系統」。此外，多維表格還內建了多個業務系統模板，進一步降低了搭建門檻。這也意味著，更多的業務人員將具備「系統搭建者」的能力，而不再只是使用者。

這意味著未來每一個團隊，都可以擁有屬於自己的業務系統，甚至員工也能成為自家企業 AI 辦公的產品經理。

在表格之外，飛書圍繞「組織級 AI 落地」構建了一整套產品體系，從資訊獲取、流程搭建到系統開發，全鏈路覆蓋。

比如飛書知識問答，是這次釋出的另一項重點產品。此前極客公園曾經報道過，它最大的特點是「開箱即用」，不依賴企業提前構建完整知識庫。使用者只需丟擲一個問題，AI 就能在使用者過去的聊天記錄、工作文件中自動調取許可權內的資訊，給出真正與企業實際業務相關的答案，這也是通用大模型做不到的事情。

在會議場景中，飛書的智慧紀要功能也再次進化。現在的 AI 紀要可以在會議過程中即時總結、提取關鍵觀點，並自動生成帶責任人的待辦事項。目前，這一功能已經達到 M4 成熟度——意味著可在任何企業大規模應用。像珀萊雅這樣的快速成長型企業，就在新品立項和部門覆盤中，將 AI 紀要作為固定流程的一部分，幫助團隊大幅提升會議效率。

而對於沒有技術背景的業務人員，飛書還進一步升級了「開發套件」：包括 AI 智慧體 Aily、低程式碼平臺 aPaaS、AI Coding 工具「妙搭」。企業可以輕鬆構建自己的 AI 工具——無需開發團隊，也能「把 AI 嵌入業務」。

例如，伊芙麗、七匹狼、綾致時裝等服飾品牌，已經基於這套工具為上萬名導購搭建了「AI 練貨系統」：設定虛擬客戶人設，員工沉浸式演練銷售話術，AI 自動打分反饋，經驗同步分享至內部網路，形成組織級的學習與最佳化閉環。

飛書開發套件丨來自：飛書

把 AI 真正交給組織用起來

聽完整場釋出會，一個強烈的感受是：這些 AI 能力並不以獨立產品形態存在，而是逐步滲透進一個又一個真實業務裡。不需要僱傭顧問從頭搭系統，不需要培訓工程師寫程式碼，一線員工根據自己的工作需求，就能快速拉起一個能解決問題的 AI 工具。

飛書真正希望做到的，是讓 AI 提效從個體智慧，變成組織能力。

為什麼飛書能做到這一點？關鍵在於它並不是為了 AI 而重建一個系統，而是在一個本就承載企業真實業務執行的系統中，讓 AI 自然長出來。

飛書的核心優勢，是它作為一體化協同平臺，早已沉澱下豐富的企業業務資料和組織語義：文件記錄著專案過程，多維表格承載業務資料，審批流程跑著管理規範，會議紀要積累著團隊共識。這些資訊構成了企業特有的上下文——而 AI 最需要的，恰恰是這種上下文。

以飛書知識問答為例，它不依賴企業預先構建知識庫，而是直接基於企業內部已有的文件、IM 記錄和許可權體系，自動理解提問意圖，穿透系統找到答案。這也是包括小鵬汽車在內的多家組織選擇部署它的原因：無需專人「喂料」，知識就在工作流中自然被啟用。

正如飛書 CEO 謝欣所說：「不是知識密集型企業用飛書，而是用飛書的企業，逐漸變成知識密集型的企業。」比如一家大型央企，僅過去一年就在飛書中沉澱了超過 940 萬篇文件，為 AI 能力的引入打下了堅實的資料基礎。這種高頻、高質量的組織協作，讓企業「AI ready」的門檻大大降低。

相比之下，外部通用大模型即便能力強大，也無法訪問企業內部資料，無法理解組織語義，更無法真正參與業務流程或沉澱知識。更重要的是，企業核心資訊外流還可能帶來資料洩露和許可權安全的隱患。這些模型往往只能在「你告訴我什麼，我總結給你看」的邏輯中運作，難以支撐組織級智慧協同的真實需求。

飛書的做法是反過來：不是讓員工主動適配 AI，而是讓 AI 自動適配業務。

這一點，也體現在飛書提出的「AI 應用成熟度模型」中。它將 AI 產品劃分為從 M1 到 M4 的四個等級，越往上代表越成熟、越能穩定服務於真實業務。目前，AI 會議紀要已達到 M4 等級，不僅能夠透過文件傳送總結、生成待辦，也能在會中即時實現總結，並保持相當的準確性與邏輯概括能力，在任何適合的場景中都能使用。飛書知識問答、多維表格 AI 則達到了 M3，可以在企業需要的場景中大規模使用。

換句話說，飛書沒有把 AI 當成展示能力的「秀肌肉」，而是明確設定標準——是否成熟、是否能上線、是否能推廣，是第一優先順序。

最終，這些產品都服務於同一個目標：讓 AI 變成企業內部「可排程的資源」，而不是一個「聽得懂但做不了」的工具。

在過去的一年裡，從茶百道用 AI 欄位構建門店巡檢系統，到伊芙麗用 AI 智慧體做導購練貨，再到珀萊雅讓 AI 成為新品立項和營銷決策的一環——這些都不是 AI 的「demo 秀」，而是企業自己動手，基於飛書完成的 AI 工具搭建。這正是「組織自有 AI 能力」的起點。

當飛書把 AI 能力嵌入平臺，把業務資料連線到邏輯，把員工意圖變成流程，它正在完成一件更大的事：用一套真實可用的體系，把 AI 變成企業組織能力的組成部分。