钉钉AI助理|ToB企业协同中的AI探索与实践

0 评论 1772 浏览 10 收藏 19 分钟

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。

一、为个人设计 

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。

1. 优化现有应用操作流程,让工作事半功倍

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。

2. 贴合用户真实使用场景,提升沟通协同效率

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。

3. 低成本输入高质量输出,加速任务处理过程

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。

二、为企业设计 

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。

1. 建立降本价值认知信任,让企业愿意使用AI

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。

2. 培养对AI结果的情感信任,深化AI使用满意度

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。

3. 增强AI互动前中后的信任感知,形成用户行为依赖

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。

4. 提供适当的AI交互模式,共建可持续的AI体验

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。

三、结语

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”。

本文由人人都是产品经理作者【钉钉用户体验】,微信公众号:【钉钉用户体验】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App
海报
评论
评论请登录
  1. 目前还没评论,等你发挥!