在企业协同的B端产品设计中，钉钉AI助理展现了AI技术在ToB领域的深入探索与实践。它不仅关注于提升个人用户的交互体验，更着眼于企业层面的效率增长和成本控制。通过创新的AI交互模式，钉钉AI助理致力于降低企业使用AI的门槛，构建企业与AI之间的信任，并推动企业协同工作方式的革新。
C端产品大家都比较熟悉，我们会用淘宝购物、高德打车等，通过不同的软件服务以满足自己在特定生活场景中的某个具体需求，使用者即决策者。
而B端产品更多是以企业增长为导向，企业需求不是从单个用户需求出发，而是一种生产关系的连接与延展，使用者不一定是决策者。
同时，不同行业规模的企业，对产品的诉求也是不同的。以钉钉为例，我们不仅要标准化产品设计，满足资源少、数量多的中小型企业。也要构建足够开放的平台，来解决大型组织在复杂架构下的个性化诉求。同时，生态共创让钉钉更好的提升了企业服务范围和质量。不仅组织内可以高效协同，而且能快速打破企业间信息壁垒，加速正面同边网络效应的形成。而在经济波动的当下，降本增效显然是企业关注的重点。
因此，在B端场景中的企业协同产品设计上，不仅要兼顾个人用户实际体验，同时也要为企业增长助力，满足企业客观需求。
通过行业数据分析，我们发现“企业分布地区广、员工年龄跨度大”的用户特点。而在采购外部工具时，有71%的企业认为“不了解、不信任”是影响他们购买决策的关键。同时，企业中有近30%的应用系统会选择自建。如何让这些自建应用系统与AI进行丝滑连接，在产品框架设计时也需综合考虑。
所以，在钉钉AI助理的设计上，我们不仅要让企业了解、信任、紧密连接钉钉AI。也要帮助不同背景基础的用户快速上手AI，提升工作效率。
降低AI使用门槛，提供直观简单的AI交互体验，让AI更易用。
不论是使用者还是开发者，大家都希望AI能帮助自己更快完成工作，而不是完全取代造成失业。所以我们更偏向将AI作为生产力工具，在交互设计上降低AI使用门槛，让AI更易用，让不同年龄、背景、角色、身份的使用者都会用。
首先，对于开发者来说，原先要了解业务流程、写代码、测试…要花半年时间才能实现的“快捷指令”功能，现在通过AI半个月就完成开发。
而对于普通用户来说，原先只有一小部分人会用“ / ”快捷键来快速查找执行应用操作。而现在通过和AI助理聊天，人人都可以体验这种应用操作的便捷性，实现从“命令”到“对话”的效率升级。
除了通过AI优化现有流程外，我们希望能深度贴合真实用户办公场景，打造简单直接的AI体验。在日常办公中，沟通协同是个非常高频的场景。我们在使用钉钉的时候，总是会被各种未读消息淹没。
使用前：感知
基于这个痛点，当用户打开有大量上下文的未读群聊时，设计前置“AI摘要”价值透传入口，引发大家使用AI的兴趣。同时提供明确的操作指引，让用户可以一键唤起AI助理，快速体验AI能力。
使用中：理解
当用户点击“AI摘要“时，我们通过提示词扩写、互动留痕等交互策略，消除人机对话过程中的噪音，引导用户和AI进行有效沟通，培养“正反馈循环”的双向沟通方式。
当AI在生成内容时，我们通过流式渐变、打字机动效等可视化动态交互和解释性语言，缓解用户过程等待焦虑，同时也让用户了解AI的思考过程。
使用后：推荐
完成AI结果输出后，用户也可以基于AI个性化的行为建议，减少不必要的操作步骤。
1973年，第一台使用Alto的电脑出现，带来了GUI（Graphical User Interface）图形用户界面交互。但随着产品功能越来越多，用户使用时往往很难学习或记住各种按钮位置和操作。
而基于大语言模型的LUI（Language User Interface）交互方式，可以通过自然语言对话，很好的规避这个问题。
但面对复杂的任务时，纯对话的交互过程往往需要非常多轮的沟通，过程中的模糊的指引和约束，很容易造成用户迷失。
因此我们将LUI和GUI的交互形式进行适当的结合，利用新技术降低记忆成本的同时，也尽量减少任务过程中的模糊感。
用户可以通过自然语言低成本输入，AI可以通过结数据构化展示高质量输出。同时，我们利用AI强大的上下文理解、记忆、推理、规划等能力，自动提取关键信息，减少用户操作步骤。
通过明确的操作状态展示，让任务得到即时反馈，也方便用户更快溯源。
除此之外我们设计了丰富的AI卡片模板，来帮助开发者更便捷更规范地展示AI结果。
以普适开放的流程和框架，构建可持续的企业信任，让AI可依赖。
解决个人沟通协同中的易用性问题后，我们站在企业视角，来看看设计如何通过AI，来促进企业进行高效的知识协同和应用协同。
前文数据提到，有71%的企业认为“不了解不信任”是影响他们购买决策的主要因素。
因此只有建立与企业的信任后，企业才会愿意接受和放心使用AI产品。
我们将信任分为3个层次：认知信任、情感信任和行为信任。
首先，我们要建立企业初步的认知信任，让企业知道AI产品真的能解决实际业务问题，带来降本增效价值。
基于我们对企业“组织架构中心化，决策执行层级化”的设计洞察，发现企业在上传下达过程中很容易造成信息失真或延迟，影响信息协同效率。
而在公司发展过程中，往往会积累大量的企业知识，过去的合同、手册等纸质材料，大多在库房落灰，很难发挥实际价值。
如何通过AI有效盘活企业资产，促进信息流转，降低企业知识协同成本呢？
以三菱电梯维修为例：
人与人沟通
最早修电梯一般是老师傅带新徒弟，口口相传。不仅沟通成本高，主观因素干扰也很大，很难保证信息的准确性，导致很容易出现bug叠bug的情况。
人与机器沟通
后来三菱使用机器人，向全国一线员工提供技术咨询。但机器问答的知识覆盖范围有限。经常会遇到一些资料查不到或关键词匹配不正确的问题。最后不仅得转人工，还会被骂人工智障。
人与AI沟通
生成式AI的出现，不仅能解析自然语义准确理解用户意图，进行高质量有效问答响应。同时企业也可以进行本地知识上传，纸质文件拍个照就能识别。如果还想要更丰富的结果，可以通过联网搜索快速查看行业解决方案。不仅提升了知识互动体验，还降低了知识协同成本。
AI可以基于用户问题通过既定的数据和模式快速生成结果，但现阶段的AI幻觉、偏见等技术缺陷，仍会让用户在使用产品时缺乏安全感。
明确AI信息标识，避免出现“未知”内容
为了缓解用户对AI虚构、不可靠的焦虑感，设计运用“乔哈里视窗”，对于AI生成的结果明确展示“内容由AI生成”的标识，做好人工智能和非人工智能的信息区分，让用户自行决定是否信任他们。
标注AI信息来源，帮助“用户知识”识别
为了帮助用户更好理解AI生成内容的参考，是来自企业内知识，还是包含公网信息。我们清晰地标注了AI引用来源，确保用户可以一键跳转，随时查看和追溯原始数据。
透明化算法“黑匣子”，了解AI运作机制
在AI执行复杂算法时，背后的隐藏逻辑往往被视为“黑匣子”。我们通过白盒化的交互设计，透明化AI决策思考，帮助用户更好理解大模型运作机制。
互动前-掌控感
当AI在执行用户需求时，我们通过自然的对话授权交互，让企业对数据安全有绝对的掌控感。
互动中-安全感
对于前面有提到的AI生成的结果，用户可以随时验证数据来源的真实性，获得确定性的安全感。
互动后-亲密性
面对AI生成不符合预期时，我们提供便捷轻量的反馈渠道，在提升产品与用户的亲密性的同时，AI也可以基于用户反馈更好的进行反思优化。
除了让企业认可AI价值，产生信任外，让钉钉客户和伙伴与AI助理建立紧密连接，才是产品可持续发展的关键。
据统计，企业中有近1/3的自建应用系统。让这些应用系统基于AI重新做一遍，基本是不现实的。作为平台产品，我们必须得考虑已有应用系统和AI的融合方式。
我们深入客户共创和业务场景遍历，设计了独立式（Copilot）、嵌入式（Inside）、智能体 （Agent）3 种AI交互框架范式。企业可以基于应用场景和接入成本，来选择适合的AI交互模式。
独立式AI容器，和用户操作高效联动
独立式AI容器，更像是个副驾驶，在不破坏原生应用架构的同时，可以和AI助理形成高效联动。
比如你在创建门户时，可以通过自然语言，让左侧自建系统的配置页面，进行快速更改和预览最新配置，省去复杂的搭建流程。
同时，你也可以通过快捷键随时唤起独立式AI容器，让AI实时感知你在AI容器外的划词截图等行为，并给到你智能化的推荐，与用户操作紧密关联。
嵌入式AI框架，和业务场景紧密结合
而Inside的嵌入式框架，可以将 AI 能力与业务场景紧密结合。设计通过轻量化的悬浮交互，结构化的指令预置，模块化的内容输出，让用户低成本地使用AI能力，达成目标结果。
比如像“布置作业“这样目标明确的场景，AI可以基于老师所教学科、所带班级、当前课程进展等自动引入上下文信息，通过业务预置的参数式Prompt，老师就可以轻松布置好作业。
智能体AI架构，拟人化的自动化执行
除此之外，在企业协同场景中，往往有着丰富的角色，如销售、财务、开发等，每个角色都有其特定的职能和工作流程，而Agent智能体，就是一种具备特定身份和能力的AI助理，所以我们为Agent塑造了更拟人化的外在形象。
Agent像是“远程同事”可以感知环境、自动规划执行你交给他的任务，帮助你完成重复性高的操作，比如“定时提醒发周报”等。
所以在使用侧的流程设计上，我们继承了普通同事沟通习惯。你可以在通讯录、主搜，找到Agent快速开启对话。甚至你也可以像老板一样，把多个不同角色的Agent拉进群，让他们相互派发任务，共同完成既定需求。
但毕竟AI和真人还是有区别的，为了避免歧义和风险，在产品设计上，我们也做了直观的“AI助理”标识。
综上所述，面对B端企业协同中复杂的业务流程和庞大的数据资产，我们从“企业&个人”双视角切入，通过简单、直观、普适、开放的AI助理体验设计，降低用户AI使用的门槛，建立企业对AI产品的信任，让AI成为企业效率的重要生产力工具。
同时，设计抽象了「独立式、嵌入式、智能体」 3 种 AI 设计框架交互模式，来满足不同应用场景的使用诉求。并发布了《钉钉 AI 设计指南：行业智能化实践》，携手行业伙伴共建可持续的AI产品体验。
我们认为“能解决真正问题的设计才是好的设计”，钉钉也会始终践行“为企业也为个人设计”。
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