文 | 沈素明
最近几年在企业的办公桌前，几乎都被一轮又一轮的 AI 浪潮席卷了。飞书、钉钉、企业微信、Microsoft 365 Copilot，这些耳熟能详的协作平台，纷纷将 " 智能 " 二字嵌入其产品名称：智能会议纪要、Agent 助理、一键生成文档……
平台的营销话术描绘了一个美好的图景：只要你使用了我的 AI，就能马上转型。
但实际情况呢？
效率确实提升了。会议记录速度快了三倍，文档查找时间缩短了 70%。但是，核心业务的流程，依然像一个原始人一样，在多个系统间手工跳跃。
销售人员还在手动将客户在企业微信上的沟通记录，录入到 CRM 系统；财务人员还在 Excel 里拉取用友数据，进行逐笔对账；供应链部门依旧在钉钉群里，人工协调 ERP 系统里的库存和 MES 系统里的生产计划。
问题出在哪里？这些办公平台的 AI 能力，是 " 锦上添花 "，但没有 " 改造地基 "。它们擅长处理平台内部的 " 软 " 数据——聊天记录、文档、会议内容。但对于企业真正的 " 硬 " 资产—— ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）、财务系统——这些 AI 工具几乎是束手无策的。
今天我帮你拆解这四大平台 AI 的真实价值与 " 玻璃天花板 "，并提供三条可落地的延伸策略，帮助企业跳出 " 低阶效率陷阱 "，构建真正打通全业务链条的 AI 体系。
要理解它们的局限，首先要肯定和看到它们的显著价值。
飞书的 AI 能力，是围绕 " 企业知识流转的加速器 "而设计的。它的核心价值在于信息辅助和协作效率，尤其在知识密集型企业中表现突出。将重心放在了 " 让信息快速抵达 "。
·知识问答（M3 级成熟度）：它能基于你企业上传的所有文档、知识库，甚至聊天记录，进行智能问答。这意味着新员工不再需要花一周时间询问各种公司制度，销售人员可以秒级找到历史成功方案。它解决了最根本的痛点：" 知识在哪里 "。
·智能会议纪要：实时转录、自动总结、生成待办。这项功能解放了无数打工人，将会议整理时间节省了 80%。
·AI 文档创作：快速生成报告、文案，加速了内容生产。
但飞书 AI 的局限在于，它被锁定在飞书这个 " 信息盒子 " 内。销售在飞书里问：" 客户 A 的订单状态如何了？"AI 无法回答，因为订单数据在 ERP 里，而不是在飞书文档或聊天记录里。它的流程自动化能力也偏弱。它可以帮你生成报销单草稿，但无法自动走完 " 提交→审批→财务核对→打款 " 的跨系统全流程。它是一个优秀的信息助手，但还不是一个合格的流程执行者。
钉钉的 AI 战略比飞书更为激进，它的目标是 " 从效率工具走向业务系统 "。它的核心价值在于业务流程的 AI 化改造。钉钉的 Agent（AI 助理）驱动的模式，试图重构工作流，实现 " 人找事 " 到 " 事找人 " 的转变。
·钉钉 ONE 与精选 AI 助理：无论是工单助理、行政助理还是审批助理，钉钉都试图通过 AI 对话统一入口，将繁杂的工作流简化。它在一定程度上解决了信息过载和基础流程自动化的问题。
·宜搭版 AI 数据分析：通过自然语言对话完成数据分析，降低了业务人员的使用门槛。
尽管钉钉号称 " 走向业务系统 "，但其局限在于跨系统数据整合的 " 最后一公里 "。钉钉 AI 可以在内部流转数据，但要读写外部核心系统（如 SAP、MES）的数据，依然需要大量的定制开发。工单助理可以在钉钉里生成工单，但如果无法自动同步到生产系统的工单模块，就形成了 " 两套数据、双重录入 "，反而增加了工作量。此外，其 AI 助理市场质量参差不齐，也是企业落地时不得不面对的 " 深水区 "。
企业微信的 AI 能力，高度聚焦在 " 私域流量的智能化运营 "，这是其依托微信生态的独特优势。
·智能搜索与总结：能够打通企业微信内部信息与微信生态数据，对于销售人员来说，这是 " 犯规级 " 的整合能力。它可以自动总结销售与客户的对话，提炼出客户的预算、顾虑和下一步计划，大大节省了销售手动整理信息的时间。
·智能机器人：7 × 24 小时的客服与内部助手，有效降低了人工客服成本。
但是企业微信的 AI 功能覆盖面相对狭窄，主要围绕 " 客户管理 " 展开。它是一个优秀的外联工具，但内部协同能力薄弱。研发、财务、HR 等部门几乎无法使用其 AI 能力。更关键的是，它的数据集中在客户会话，对于订单、库存、物流、财务等核心业务数据，AI 同样无法触达。销售问 AI：" 客户的订单发货了吗？"AI 依然回答不了，因为数据在 ERP 或 WMS 系统里。
Copilot 是四大平台中技术底层最成熟的产品，基于 GPT-4，深度集成在 Office 生态。它的核心价值是Office 生产力工具的 AI 化升级。
·Word/Excel/PowerPoint 中的 Copilot：革命性地提升了 Office 生产力。分析师可以用 Excel Copilot 进行财务建模，产品经理可以用 PPT Copilot 生成路演材料，而且功能强大，易用性极高。
·Copilot Chat： 跨应用整合邮件、会议、聊天、文档数据，打破了 Office 内部的应用孤岛。
不过 Copilot虽然能整合 Office 数据，但它的 RAG（检索增强生成）范围仍然受限于Microsoft 365 生态。它难以直接访问非微软生态的核心业务数据，如国产 ERP（金蝶、用友）、自建数据库等。企业 70% 的核心数据在 ERP/MES/CRM 里，Copilot 只能处理 30% 的 Office 数据，AI 的价值大打折扣。此外，高昂的订阅费用和中国市场存在的合规及功能受限问题，也为其中小企业用户设置了高门槛。
通过以上分析，我们可以清晰地看到，无论平台生态如何不同，它们都面临着三大共同的、难以逾越的 " 天花板 "。正是这些天花板，导致企业永远停留在L2（信息辅助）阶段，无法迈向深度的L4（核心能力重塑）阶段。
AI 能力被锁在平台生态内，无法深入核心业务系统。这一点是所有办公平台 AI 的共同宿命。它们是 " 内卷型 "AI，擅长处理内部信息，却对外面的核心业务数据视而不见。
想象一下这个场景：一位采购人员在飞书里问 AI：" 供应商 C 最新的交货周期是多少？"，飞书 AI 只能回复：" 我在文档里没有找到相关信息。" 实际上，供应商 C 的交货数据在供应链 SCM 系统里，或者在自建数据库里。办公平台 AI 无法触达这些系统，它就被困在了自己的 " 信息围墙 " 里。这种信息割裂，让 AI 成为了一个 " 半吊子 " 助手——能帮你写邮件，但不能帮你查库存；能帮你总结会议，但不能帮你预测现金流。
AI 主要是 " 信息助手 "，不是 " 执行助手 "。四大平台的 AI 都擅长信息处理（查询、总结、生成），但极不擅长流程执行（跨系统操作、自动化决策）。
对比一下：
客户在企业微信里咨询产品价格，AI 机器人可以回答。但它能做的是什么？它不能自动在 ERP 里查询实时库存、不能自动生成报价单，更不能自动走完 " 系统查询→数据写入→跨部门通知 " 的流程。
这使得所谓的 " 流程自动化 " 往往成为一个 " 半成品 "，最终仍需人工进行系统间的跳转和数据录入。
AI 基于通用大模型，无法将企业的专业知识 " 烙印 " 到模型中。飞书基于通义、Copilot 基于 GPT-4。它们是通用专家，很聪明，懂营销话术、懂编程逻辑。但它们不懂你企业最核心、最具竞争力的知识：
· 制造企业的产品工艺参数（如注塑温度、压力曲线）；
· 金融企业的风控规则（如客户信用评分 >700 的贷款自动审批规则）；
· 医疗企业的疾病诊断 SOP。
企业希望 AI 成为 " 企业专家 "，这就需要通过微调（Fine-tuning）等技术，用企业海量的历史数据、专业知识对通用模型进行训练，将企业的 " 独门秘籍 " 烙印到模型中。但所有办公平台都没有提供模型训练、微调、部署、监控（即 MLOps 体系）的工具链。这导致企业永远停留在使用 " 别人的 " 通用能力，而无法将 AI 固化为自己的专有资产。
前面我们看到了，无论是飞书、钉钉、企微还是 Copilot：它们在核心业务面前，就像一个只会说外语的优秀翻译，能理解你的话，却无法进入你的家门，帮你搬动那些沉重的家具——也就是 ERP、MES 里头的核心数据。
要突破天花板，必须跳出 " 办公平台即 AI"的谬误，将办公平台 AI 视为一个优秀的" 用户交互层 "，而在它和核心业务系统之间，需要构建一个坚实而灵活的 " 能力中台 "。这需要三种不同的策略，根据现在所处的平台位置，采取不同的 " 地基改造 " 方法。
飞书和钉钉的优势在于其作为流程触发点和用户对话入口的能力。但要让它们真正触及到你企业的核心业务系统，比如 SAP 或金蝶，你就不能指望它们自己长出翅膀。你需要为它们铺设一套 " 智能管道 "。
这套管道的搭建，需要引入两个核心组件：
1.Agent 中台（智能大脑）：采用如 Dify、LangChain 这样的工具，它不再是简单的聊天机器人，而是具备意图识别和多步骤编排能力的中央大脑。它能听懂你在飞书里问的 " 客户 A 的订单状态 "，并立刻知道这个任务需要分解成三步：第一步，去 CRM 确认客户身份；第二步，调用 ERP 系统 API 查找订单；第三步，将数据翻译成自然语言。
2.iPaaS 集成层（万能管道）：iPaaS（集成平台即服务），如 Mulesoft、集简云，就是那个将所有系统 API 统一接入的 " 万能插座 "。它负责复杂的数据转换、路由、权限校验和异常处理。它确保了，无论你的 ERP 是金蝶还是 SAP，无论你的 CRM 是国产还是海外，数据都能以统一的、安全的格式，通过 Agent 的指令，被读取和写入。
假如用户在飞书里问：" 客户 A 的最新订单发货了吗？"
飞书 AI 接收到指令后，不是自己去搜索，而是将指令转交给Agent 中台。Agent 中台识别意图后，向iPaaS 平台发出查询请求。iPaaS 平台严格遵循权限，向ERP 系统获取订单数据。最终，Agent 中台将冰冷的数据转化为一句自然语言：" 客户 A 的订单 #12345 已于昨天发货，预计后天到达。" 并推送回飞书。
在这个过程中，飞书依然是那个亲切的聊天界面，但背后已经是一个打通了任督二脉的 " 执行助手 "，而不是一个只会说漂亮话的 " 信息助手 " 了。
企业微信的 AI 集中在捕捉客户意图上，要将这些意图转化为企业内部的实际行动，我们必须解决流程不透明和手动操作多的问题。这需要我们引入 " 诊断医生 " 和 " 自动化之手 "：
1.流程挖掘层（诊断）：像 Celonis 这样的流程挖掘工具，它不是去查看你文档上的理想流程，而是通过分析你 ERP、OA 系统的运行日志，画出企业实际运行的流程图。它能清楚地告诉你：" 公司的订单处理流程中，‘销售手动查询库存’平均耗时 5 分钟，是最大的瓶颈。"这就精准定位了自动化的机会。
2.RPA 执行层（自动化之手）： RPA（机器人流程自动化），如 UiPath、影刀，充当着 " 自动化之手 " 的角色。它模拟人工操作，自动在 ERP、CRM 的界面上点击、输入、查询，执行那些重复且跨系统的操作。
假设客户在企业微信里问：" 我要订购 100 件产品 A。" 企微 AI 机器人识别意图，不再只是回复 " 请联系销售 "，而是自动调用 RPA 机器人。RPA 机器人快速登录 ERP 系统，自动查询库存、自动创建订单、自动提交审批（甚至低风险订单自动通过）。整个过程无需人工干预。最后，企微 AI 机器人回复客户：" 您的订单已创建，订单号 #12345，预计 3 天发货。"
流程挖掘让流程透明化，RPA 则将客户意图直接转化为内部系统的自动化操作。这使得企业微信不再是孤立的销售工具，而是成为了一个业务流程的前端驱动力。
Microsoft Copilot 的问题，在于它是一个强大的 " 围墙花园 "，难以访问墙外的国产 ERP 数据，更无法固化企业的专有知识。要解决这两个最深层的问题，必须构建企业级的数据和模型基础设施。
1.数据中台（全域数据底座）：采用 Azure Synapse Analytics 或阿里云 DataWorks 等平台，将金蝶、用友、MES、自建数据库等所有数据汇聚到一个统一的数据湖。它通过严格的数据治理，统一数据标准，并确保 Copilot 能够通过安全的 API 访问到这些实时、准确的全域数据。这彻底打破了 Copilot 只能在 Office 文档里打转的局限。
2.MLOps 平台（专有大脑）：这是最关键的一步。它建立了一个完整的模型训练、微调、部署、监控的工具链。通过它，企业可以将过去十年积累的销售话术、产品工艺参数、金融风控规则等专有知识，作为高质量训练数据，对通用大模型（如 GPT-4）进行微调。
我们看一个专有能力固化的场景：
问题： 制造工程师在使用 Copilot 写工艺文档时，Copilot 不知道企业专有的 " 产品 A 注塑温度范围 "。
解决方案：MLOps 平台用企业过去十年积累的工艺文档微调了通用模型，生成了企业专有的 " 工艺 AI 模型 "，并将其部署为 API。工程师在 Word 里提问时，Copilot 调用这个专有 API，回答：" 根据历史数据，产品 A 的最佳注塑温度为 185-195 ℃。"
通过数据中台，Copilot 获得了广度；通过 MLOps，Copilot 获得了深度。企业不再是使用别人的通用 AI 能力，而是真正将 AI固化为自己的核心资产。
AI 转型是一场马拉松，而不是百米冲刺。我们必须按照企业的AI 成熟度，分阶段、有侧重地推进。以下是我根据经验总结的四阶段路径图，供您参考。
核心目标： 解决最表层的信息辅助和知识管理问题，快速获得员工信任。
在这个阶段，需要做的是选对平台，并建立基础识库。如果您的企业是咨询公司，知识密度高，应优先投入飞书，解决 " 知识在哪里 " 的问题；如果是制造业，流程密集，则应优先投入钉钉，解决 " 事找人 " 的问题。这是效率的快速释放期，投入成本低，见效快。
核心目标： 突破办公平台 AI 的 " 半成品困境 "，实现跨系统流程自动化。
这是决定转型成败的关键一步。必须投入资源进行 " 破壁行动 "：
·对于飞书 / 钉钉用户： 重点投入Agent 中台 + iPaaS的架构设计和集成，打通与 ERP、CRM 的连接。
·对于企业微信用户： 重点进行流程挖掘，找出流程瓶颈，并用RPA实现订单处理、库存查询等关键业务的自动化。
此时，您将看到 AI 从一个 " 聊天助手 "，进化为一个真正的 " 执行者 "。
核心目标： 彻底解决 " 数据孤岛 " 问题，构建全域数据基础，为更高阶的 AI 奠基。
您需要将精力转向后端，着手建设数据中台，将所有核心业务系统的实时数据汇聚。这是最耗时、最见功力的阶段，但它确保了后续所有 AI 模型都能基于统一、准确、实时的数据进行决策。公司的 CFO 在 Excel 里用 Copilot 提问，系统能从金蝶 ERP 里提取实时现金流数据，而不是仅仅搜索 Office 文档。
核心目标： 通过微调，将企业专有知识固化到 AI 模型中，形成难以复制的核心竞争力。
一旦拥有了数据中台，就具备了实施 MLOps 的前提。需要建立模型训练、部署和监控的工具链，用企业的历史数据和经验，训练出独一无二的 " 企业专家模型 "。这使得公司的 AI 能力不再依赖于任何一个平台，而是成为了企业的私有资产。
一个有远见的管理者会明白：平台 AI 只能让公司与竞争对手 " 齐平 "，而只有数据中台 + MLOps 才能让公司 " 超越 "。这是从" 工具使用 " 到 " 能力重构 " 的必经之路。
唯有如此，AI 才能真正成为企业核心竞争力的坚实地基。
