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在 AI 時代，企業(yè)僅接入模型并非真正用好 AI 。飛書上線 “飛書知識問答”，將 AI 嵌入工作流程，依據(jù)企業(yè)內(nèi)部信息等給出精準答案，助力企業(yè)實現(xiàn)知識從靜態(tài)存儲到動態(tài)流動的升級，開啟高效、安全、便捷的 AI 工作新時代。

企業(yè)內(nèi)部跟上AI時代，真的不是選個模型來讓大家用就完事了。

如果只是喊口號讓大家把AI用起來，結(jié)果往往是：

接入了大模型，員工的工作方式還停留在上一個版本；模型能力在進步，但讓它幫忙解決工作中遇到的問題，依舊答不到心坎上；信息還是亂、知識還是散、效率還是低。

為什么會這樣？

因為對不少企業(yè)來說，推進AI落地可能還處于探索階段。一方面容易停留在形式上，缺乏深入融入業(yè)務(wù)流程；另一方面，也容易在使用方式上人為增加操作負擔(dān)。

與其刻意推動形式化的應(yīng)用，或額外疊加員工負擔(dān)，不如讓AI更順滑地融入現(xiàn)有流程，成為工作中隨手可得、無需刻意切換的默認工具。

就在今天，飛書上線了一個新功能，飛書知識問答。

這一次，飛書只有一個破局之道——AI不再需要大家在工作過程中刻意地切過去使用，而是化身成企業(yè)內(nèi)部隨時準備著一起工作的搭子。

把AI嵌進一直在做的工作里

飛書知識問答是什么？一個面向企業(yè)的專屬AI問答工具。

看完這個視頻，你能初步清晰了解飛書想通過它做什么：

具體來說，它能根據(jù)企業(yè)員工在飛書上有權(quán)限訪問的所有消息、文檔、知識庫、文件等信息，直接給出精準答案。每個人在工作中遇到問題時，可隨時向它提問。

不僅如此，每個員工都能借助它基于企業(yè)知識進行內(nèi)容創(chuàng)作，獲取深入的業(yè)務(wù)洞察。

也就意味著，飛書知識問答交出的答案，是企業(yè)權(quán)限內(nèi)資料 + 自定義上傳文檔 + 實時聯(lián)網(wǎng)搜索 + 大模型原生知識的混合內(nèi)容。

目前，該功能在Web端和App端均已上線，點擊飛書個人主頁左側(cè)欄的“知識問答”按鈕，就會彈出使用界面，直接開用。

一個很驚喜的細節(jié)是：在同一個企業(yè)里，不同身份問同一個問題，答案都可能不一樣。

就像視頻里那樣，同一個問題：

飛書機場的廣告一年花多少錢？

飛書CEO謝欣的視角，知識問答給出了精確的答案，而員工的飛書知識問答顯示無法找到答案。

如果是管理層發(fā)問，飛書會從更廣的權(quán)限范圍調(diào)取信息，甚至給出業(yè)務(wù)建議；

而如果是剛?cè)肼毜钠胀▎T工，飛書就像一位“熟讀企業(yè)史”的老同事，用最簡潔的方式告訴你背景、流程、規(guī)范。

也就是說，AI不僅答得上，還答得巧。

這不是我們瞎說，是實測驗證過的。

量子位是飛書使用時長N年的老選手了，經(jīng)年累月，在飛書上也積攢下不少工作資料。

最近春招，編輯部里來了不少新的小朋友，對日常稿件操作還不熟悉，尤其要給稿子起量子位風(fēng)格的標題時，他們紛紛表示頭都大了。

我們嘗試借助飛書知識問答的力量，結(jié)果如何？

量子位主編看了，直接讓小朋友們原地學(xué)習(xí)：

從思考過程可以看到，它是真的一點一點在量子位圖文編輯組的資料里扒拉相關(guān)知識，排除了干擾項，精讀了業(yè)務(wù)相關(guān)內(nèi)容。

最后呈現(xiàn)的結(jié)果，也結(jié)合了企業(yè)內(nèi)部信息和互聯(lián)網(wǎng)公開信息，資料來源援引得清清楚楚。

此處有一點不得不提——

據(jù)了解，由于飛書知識問答的部分資料來源是企業(yè)權(quán)限內(nèi)資料，因此同一家企業(yè)內(nèi)部，不同角色問同一個問題，都會得到不同視角的答案。

可以想見，因為大廠跨部門工作頻繁，協(xié)作痕跡和資料都更齊全，同一個問題丟給飛書知識問答，得到的答案會更全面、更精準。

當(dāng)然了，反過來看，如果是剛開始使用飛書的企業(yè)，員工問同樣的問題，或許指導(dǎo)性就沒那么強。

但不論這家公司使用飛書時間長短，都能讓員工不用切換平臺，更方便地使用飛書知識問答解決其它工作業(yè)務(wù)。

總而言之，不管是管理層用來查詢項目進展、綜合獲取業(yè)務(wù)建議，還是員工詢問日常工作流程、總結(jié)周報日報，所有的工作業(yè)務(wù)問題，「你來問它來答」，就這么簡單。潤物細無聲，為企業(yè)量身打造

飛書知識問答的最大特點，是默默地適配工作日常。

你在哪工作，它就在哪回答，這就是飛書讓每個企業(yè)AI起來的方式。

但飛書同時也強調(diào)，所有的回答效果都和企業(yè)在飛書沉淀的數(shù)據(jù)密不可分，企業(yè)知識數(shù)量越多、問答效果越好；如果公司剛剛開始用飛書辦公，得到的答案可能不那么具有針對性。

截至目前，飛書知識問答做了這幾件事來讓企業(yè)無門檻地進入AI工作流時代。

首先，飛書知識問答把最前沿的技術(shù)作為這一功能的智能基座。

一方面，飛書知識問答把DeepSeek-R1、豆包等大模型拿來打底，用戶可以自行選擇適合的模型；另一方面，該功能背后采用了RAG檢索增強技術(shù)，可以調(diào)用企業(yè)內(nèi)部信息來生成答案，更匹配企業(yè)的具體業(yè)務(wù)需求；而且，問答生成過程還能聯(lián)網(wǎng)，對生成答案進行查漏補缺和輔助驗證。

這一番操作下來，它能既懂行業(yè)、又懂公司、還能實時更新。

其次，飛書知識問答還進行了底層技術(shù)優(yōu)化，對企業(yè)知識做預(yù)處理。

提前給AI鋪好知識圖譜，它自然答得更準更懂上下文。

其實，這是一件對B端服務(wù)商來說很關(guān)鍵但很容易被忽視的事。

第三點，飛書知識問答天然繼承了飛書原生權(quán)限體系，對企業(yè)內(nèi)部知識資料進行權(quán)限管控。

很多企業(yè)擔(dān)心知識泄露，但飛書有天然的權(quán)限控制系統(tǒng)，就像一道安全防火墻：誰能問什么、能看到多少，都會嚴格遵守組織權(quán)限，不會有越權(quán)窺探資料的情況出現(xiàn)。

簡單來說，法務(wù)部員工看不到研發(fā)代碼庫，實習(xí)生查不到高管會議記錄。

上述三點設(shè)計與業(yè)務(wù)場景深度咬合，不僅讓AI更適配每個企業(yè)的業(yè)務(wù)場景，也保證了它的安全可靠性。

其實不難感受到，AI行業(yè)已經(jīng)到了大規(guī)模應(yīng)用落地的關(guān)鍵節(jié)點，而飛書并不是第一個吃“AI問答”這個螃蟹的平臺。

但是在早期，AI能力還在萌芽發(fā)展階段，企業(yè)有使用大模型幫忙的迫切需要，技術(shù)上卻心有余而力不足；發(fā)展到后來，AI技術(shù)顯著進步，產(chǎn)品設(shè)計上面卻總是不盡人意。

飛書很有可能是第一個把這件事做進日常工作流的平臺。

原因梳理起來很簡單：飛書本來就是日常工作入口，員工不需要切工具、不需要學(xué)技能、不需要換習(xí)慣；企業(yè)數(shù)據(jù)天然在飛書中沉淀，不用額外集成、也不用外部遷移方便協(xié)同辦公，比傳統(tǒng)OA系統(tǒng)或單一協(xié)作工具更適合AI系統(tǒng)長期運行與優(yōu)化。

這三個原生優(yōu)勢，注定讓與業(yè)務(wù)共同成長的知識問答，用得越久就越好用。

AI時代需要企業(yè)知識管理新方式

過去，一個公司運行、成長，也會產(chǎn)生許多企業(yè)內(nèi)部知識。

傳統(tǒng)知識管理只是將內(nèi)容靜態(tài)存儲，資料像散落的積木，堆得多卻難以調(diào)動、難以利用。

真正要用的時候，就會發(fā)現(xiàn)這些東西難找、難用、難流動。

現(xiàn)在，這樣的方式完全不適用了。

AI時代，企業(yè)有能力，也有必要重塑組織內(nèi)信息處理方式——隨時隨地，把過往的企業(yè)資料用起來。

今天，企業(yè)需要的是一種全新的知識管理方式：

知識不應(yīng)該只是被存起來，而應(yīng)該隨時處于激活狀態(tài)。

這是讓AI真正發(fā)揮價值的前提。

于是，為了應(yīng)對新時代的需求，不同的平臺和企業(yè)運用不同的工具，采取了不同的辦法。

飛書知識問答正在做的事，就是利用結(jié)構(gòu)化的、權(quán)限明確的知識，匯總、整理成隨時可調(diào)用的“問答”。

內(nèi)容結(jié)構(gòu)化，是說飛書的文檔、表格、對話、會議……允許的權(quán)責(zé)范圍內(nèi)，都能被AI讀取和理解，從而讓零散資料形成飛書知識問答中，可調(diào)度的知識圖譜。

權(quán)限明確，是說飛書知識問答中提取的企業(yè)相關(guān)內(nèi)容，全流程遵守組織權(quán)限設(shè)置。

即時可用則更加明確，是說用了飛書知識問答之后，不需要翻文檔、發(fā)消息、找人幫忙。只要發(fā)問，答案就在你面前。

這些能力不僅提升了企業(yè)日常運營效率，更讓“AI服務(wù)于業(yè)務(wù)”成為日常，而非噱頭。

從個人視角看，飛書知識問答就像你工位對面的那位入職十年、什么都懂的老同事——你怎么問都能給你最靠譜的答案。

從組織視角看，這就是企業(yè)知識從「靜態(tài)存儲」走向「動態(tài)流動」的一次升級。

只要業(yè)務(wù)有需要，AI就帶著內(nèi)外部信息第一時間站出來，不僅減少層層上報、減少反復(fù)溝通，還能提升工作效率。

企業(yè)用AI，不是從外面“買來一個大腦”，而是在內(nèi)部“養(yǎng)成一套AI工作流”。

需要承認的是，飛書知識問答的部分回答可能尚存在不夠精準的情況。

飛書知識問答功能本身當(dāng)然還有很大的進步空間，但除此之外，這也反映出企業(yè)自身知識和數(shù)據(jù)體系的建設(shè)水平仍需努力，以及AI底層能力仍處于不斷進化之中。

來日方長。

但飛書知識問答，可能是離企業(yè)業(yè)務(wù)最近、用起來最順手、最可能被悄然改變工作方式的那一個。

真正的AI落地，不是一次爆炸，而是一種日常。