钉钉自去年8月发布了AI PaaS以来，今年初推出了一系列的AI Agent。而在6月26日，在AI和大模型方向上，钉钉又有了重大发布。
正如其slogan所宣称的--“让进步发生”，钉钉的每次发布，都能让外界真切地感到每一个进步的发生。
尤其是在AI化方面，钉钉的进化速度明显在加快。
的确，AI已经永远改变了企业传统的业务方式，而且这个趋势是不可逆转的。由此也将导致未来的组织只有两个分类：智能的组织和非智能的组织。因此，对于任何一个组织或企业来说，如果跟不上AI的脚步，就可能被竞争所淘汰。
根据钉钉最新发布的AI和大模型的进展，其整个进化过程，可以概括为四个关键词，即：目标、落地、开放和进化。
01 目标
国内的AI和大模型的发展越来越热，但是无论是行业，还是企业的用户，能从中得到的好处其实并不多。在我看来，这都是因为缺乏明确的AI企业应用目标所致。
今天几乎所有的PaaS和SaaS厂商，都在拼命地与AI和大模型扯上关系。以至于现在如果不提大模型，都不好意思说自己是做SaaS的。但实际上，能想清楚SaaS AI化目的的，其实并不多。也正因如此，才使SaaS和AI就像是两张皮，始终也没有贴合在一起发挥作用。
因此钉钉认为，真正的智能化，并不是简单地给自己的产品贴上一个AI标签，而必须是一家AI原生公司。其主要特征包括：
AI是其商业模式的核心组成部分。
每个内部工作流程都以利用AI功能的视角来处理。
利用AI的自动化，提升效率是首要原则。
管理层在决策中，优先考虑模型驱动的决策。
也正因如此，钉钉差不多花了一年多的时间，把自己用AI彻底重做了一遍。
02 落地
如果研究科技的发展史，你就会发现一个规律：历史上所有了不起的创造，其实都是被发明了两次。就拿造纸来说，其实“纸”这个东西，早在古埃及时期就被发明出来了，但是它太贵了，只有极少数人才能用得起。而纸之所以能普及，就是因为蔡伦的造纸术，把造纸这件事，重新又发明了一遍。
AI大模型的情况也与之类似，要实现真正的企业落地，就必须再“发明”一次。
国内AI大模型目前仍处于第一次发明阶段，所以我们经常可以看到，有的公司整天拿自家大模型说事。借助大模型能解决的问题不去解决，而在那些根本不需要解决的“问题”上，却搞得花样百出。这导致大模型的应用落地变得极其困难。
面对大模型眼花缭乱的各种“秀”，钉钉却选择了“做AI的实干家”，这其实就是对于AI大模型的二次创造。即以企业的业务场景为纽带，实现大模型优势能力与SaaS业务的落地结合。
除协同办公以外，在企业的运营、服务和管理方面，真正做到效率的提升，以及智能化地决策。
03 开放
现在，无论是大模型公司，还是SaaS公司，都在积极向外界表白自己的“开放”态度。不过在我看来，其实这种所谓的开放，大都是在自说自话，对于企业用户来说，并没有什么实际意义。因为虽然各个大模型都有强大的能力，但是这些能力却无法形成对企业业务的直接支持。
根据Gartner所提出的“幻灭低谷”（Trough of Disillusionment）理论，在大模型与客户取得业务成果之间，存在一条巨大的鸿沟。因此，大模型的采用失败，并不是因为大模型本身有什么问题，而是服务商没能帮助企业用户跨越“幻灭低谷”，所导致的双输结果。
实际上，作为一家平台型公司，AI PaaS才是钉钉能够做到开放的真正底气。通过AI PaaS的开放性，才有可能帮助企业客户跨越“幻灭低谷”。
虽然背靠阿里的通义千问，但钉钉并没有躺平在自家大模型上。为了更有效地向行业开放、向业务开放和向伙伴开放，除了自家大模型外，钉钉还接入了MiniMax、月之暗面、智谱 AI、猎户星空、零一万物和百川智能等大模型。
毫无疑问，此举将进一步增强AI PaaS的能力输出，提升客户全业务AI化的能力。
04 进化
自从OpenAI推出ChatGPT以来，各个大模型的进化速度也越来越快。但与之形成强烈反差的是，国内大模型应用能力的落地性，却并没有明显的增强。实际上，这并不是大模型本身的问题，而是在大模型应用进化的方向上，出现了较大的偏离。以至于大模型应用在很多人眼中，表现得非常弱智，甚至令人哭笑不得。
因此，国内大模型应用层面的进化亟待提速。
而钉钉AI大模型的进化，分别表现为在PaaS层、SaaS应用层和业务层等三个层面的同时推进。
首先，PaaS的AI化，是所有应用AI化的基础。钉钉的PaaS，经历了从aPaaS到bPaaS，再到AI PaaS的演进过程。这意味着钉钉从一个协同办公平台，发展为面向各个行业的业务平台，到现在的智能化平台。
其次，随着钉钉PaaS的进化，SaaS应用层也具备了向全面AI化进化的能力。从最早的prompt，到魔法棒，再到现在的各种Agent（助手），以及创新性的AI搜索。这一系列的演进，迅速将大模型能力，与各行各业的客户应用建立了连接。
最后，能将大模型能力，真正转变为实际生产力的，当属业务层面的AI进化。钉钉从协同办公，到生产、运营、服务和管理领域的AI化演进路径，让大模型能力进入企业的全业务。
05 他山之石：海外SaaS服务商的AI进化
虽然大模型是开放的，但是国内外SaaS公司的AI进化水平，却存在相当大的差距。主要体现在：
融合度
海外SaaS服务商将AIGC的能力，深深嵌入其业务或服务中。以销售业务为例，基于AIGC可以快速、准确地生成一封客户邮件；根据销售场景，快速生成一份销售陈述或演示方案；还可以根据与潜在客户交流过程的关键词或者一个动作，来推断出客户的购买意向。总之，这种AI与业务的自然融合，可使用户感知AI智能化推动效果。
国内SaaS公司的AI融合度就差强人意，常常是将离着八丈远的两件事，牵强地关联在一起，主打一个科技感和新奇感。
AI实施蓝图
在实施业务AI化之前，海外SaaS服务商，首先需要制订一个AI蓝图，作为在客户业务中引入人工智能的战略和计划，并同时给出可衡量的、令人信服的AI成功实施标准。
而国内的SaaS公司，大多没有这个过程。这也是AI难以落地，以及效果难以评价的根本原因。
全业务AI化
从客户内部视角，随着采用的SaaS 应用越来越多，带来所有业务的AI能力增强。而对于国内客户来说，AI的引入还都扎堆在协同办公的领域，或者某些单一业务场景。
多模型
海外大多数SaaS应用，根据业务特征提供多个大模型供客户选择，而不是非要绑定在自家或某一家的大模型。
AI的价值量化
主流SaaS服务商，都会给出投资于AI的ROI。对比使用和不使用AI，对增长和盈利的评价结论。
