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面向商业的人工智能在一个互联的工作空间中运作得更好

Cecilia Lane

Go-to-Market 助理

2026年9月20日

Cecilia Lane

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2026年9月20日

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阅读需 13 分钟

人工智能正在深刻改变企业的运营方式，从内容创作到决策制定。商业领域的人工智能的承诺已不再是理论。团队已经在使用人工智能更快速地撰写内容、总结信息、支持决策制定，并推动跨职能的工作进展。

本文探讨了商业领域人工智能的常见应用案例，解释了为何许多团队会逐渐超越独立的人工智能工具，并展示了为何集成化的人工智能平台往往更适合现代协作工作。

什么是商业中的人工智能？

图片来源：freepik.com

对于商业领袖而言，人工智能不仅仅是先进模型或算法的问题；更在于这些技术如何提升工作执行力。商业领域的人工智能涉及战略性地应用人工智能，以提高运营效率、自动化流程、改善沟通、支持数据驱动的决策制定，并推动增长。它利用机器学习、自然语言处理以及生成式人工智能等能力来改造业务职能并提升员工生产力。其目标是让工作更智能、更少依赖人工操作，帮助企业在日益复杂的环境中适应并取得成功。

面向商业的人工智能不仅限于聊天机器人

面向商业的人工智能不仅仅是在工作中使用人工智能工具。它远不止于对话界面或孤立的人工智能应用。这意味着利用人工智能减少沟通、协调、知识获取和在整个组织中的执行过程中的摩擦。这包括使用复杂的算法分析海量数据集以获取洞察、自动化复杂的工作流程、预测市场趋势、个性化客户体验，甚至生成创意内容。这是将智能能力整合到旗舰（服务）的核心功能中，使技术能够增强人类潜力并应对复杂的商业挑战。

面向商业的人工智能旨在提升工作质量，而不是增加工具数量

公司很少会为了自身的缘故去寻找更多的个性化软件解决方案。相反，他们寻求的是工作方式的改进。任何采用人工智能的企业，其最终目标是更快速的执行、更顺畅的协作，以及显著减少手动、重复性任务。当人工智能支持跨团队的工作，而不仅仅是孤立的任务时，才能体现出最强的业务价值。人工智能通过自动化日常活动、提供智能洞察以及促进更智能的互动来实现这些成果。当人工智能被视为推动更好工作的催化剂，而不仅仅是技术堆栈中的另一项工具时，其对组织转型的潜力就会更加清晰。

人工智能在业务中最有效的地方是工作已经开展的地方

人工智能在商业中的全部潜力，往往不是在它作为一个独立应用时被解锁，而是在它直接嵌入日常工作环境时才能发挥出来。当人工智能功能集成到消息平台、文档编辑器、电子表格、会议工具、项目管理以及工作流自动化系统中时，它们才真正变得易于访问并产生深远影响。这种原生集成意味着人工智能辅助能够在需要的时间和地点精准提供，无论是撰写备忘录、总结会议内容，还是分析项目数据。这种方法促进了真正的采纳，使人工智能超越实验阶段，进入整个组织的实际且持续的使用。

为什么企业现在开始转向人工智能

当前的商业格局以快速变化、激烈竞争和持续的创新压力为特征。在这种环境下，人工智能已成为企业的重要战略资产。推动这种加速采纳的几个关键因素，都指向了对更高敏捷性、更深入洞察力以及更一体化运营的需求。

团队需要在资源更少的情况下更快地行动

小型团队、成长中的初创企业以及跨职能部门通常在显著的资源限制下运作，但却面临对速度和产出的不断增加的需求。人工智能帮助团队减少重复性工作、更快推进，并在不增加人手的情况下完成更多任务。这种以更少资源实现更多成果的能力对那些努力追求运营敏捷性和持续增长的组织尤其具有吸引力，使人工智能软件用于小型企业成为高价值投资。

企业需要更优的决策，而不仅仅是更多的数据

尽管现代企业收集了大量数据，但庞大的数据量可能令人不知所措。挑战不在于缺乏数据，而在于将原始信息转化为可执行洞察和智能决策的难度。人工智能擅长处理复杂数据集、识别模式并总结关键信息。通过提供清晰且可执行的情报，人工智能使领导者能够做出更明智、更及时的决策，从而超越直觉，转向数据驱动的战略。企业寻找最佳的商业版人工智能，不仅是为了收集数据，更是为了生成真正的洞察。

企业需要在团队之间进行更好的协调

随着工作变得更加跨职能化，企业需要能够在规划、沟通和执行各环节帮助团队保持一致的人工智能。市场、销售、运营和管理很少是孤立运作的，因此当人工智能能够帮助信息在团队之间清晰流动时，其价值会更高。这也是公司不仅在探索单一的人工智能功能，还在寻找能够在工作流程层面支持协作的解决方案的原因之一。

常见的商业用途人工智能

人工智能如今已被应用于几乎所有的业务职能，不再只是用于实验，而是用于真实的日常工作。最有价值的应用场景通常是那些与频繁任务、共享信息以及需要在团队间快速做出决策相关的场景。

用于营销和内容创作的人工智能

人工智能可以帮助市场团队撰写博客文章，将现有内容改编用于不同渠道，编写社交媒体文案，总结活动备注，并加快规划初期阶段的进程。这使团队更容易从创意到初稿更快推进，尤其是在团队同时开展多个活动时。

用于运营和项目协调的人工智能

人工智能在运营中越来越有用，可用于会议摘要、行动项跟踪、状态更新、工作流程提醒以及项目协调。它可以帮助团队推动工作进展，通过更容易地记录决策、分配责任以及呈现下一步计划，而不必完全依赖人工跟进。

用于内部知识和决策的人工智能

人工智能还支持内部知识工作，帮助团队更快地搜索信息、总结长文档、将原始信息转化为清晰的要点，并减少在做出决策前收集背景信息的时间。这在快速发展的组织中尤其有用，因为重要知识分布在会议、文档和持续的讨论中。

为什么独立的人工智能工具无法满足现代团队的需求

虽然人工智能在许多商业场景中显然非常有用，但为不同任务分别使用不同的人工智能工具往往会带来一个新问题：工作在某些小片段中变得更快，但在整个工作流程中却不一定更顺畅。问题通常不在于人工智能输出的质量，而在于周边工作仍然发生在彼此不相连的系统中。

工具太多，共享的上下文太少

许多团队会使用一个人工智能工具来撰写内容，另一个来做会议纪要，还有一个用于搜索，再另一个用于分析。每个工具在自身领域可能表现良好，但相关的上下文往往存在于其他地方——例如会话线程、文档、项目跟踪器、电子表格或内部知识库。当人工智能无法获取这些更广泛的上下文时，其用途就会变得更狭窄，团队仍需花时间手动拼凑信息。

输出速度更快，但执行仍然出现故障

生成草稿、摘要或建议只是工作的一部分。团队仍然需要对这些输出进行审查、讨论、编辑、批准、分配并采取行动。如果这些后续步骤发生在不同的系统中，从人工智能获得的速度优势往往会在交接、重复和上下文切换中丧失。实际上，执行仍然比生成更难。

现代团队需要在工作已经开展的地方使用人工智能

为了让人工智能持续创造业务价值，它需要嵌入到团队已经进行沟通、协作、记录和协调工作的系统中。当人工智能构建在一个互联的工作空间中时，它可以利用更丰富的上下文，更自然地支持协作，并帮助团队以更少的摩擦从想法走向行动。这就是为什么许多企业正在从孤立的人工智能工具转向集成的人工智能平台，例如lark，以支持完整的工作流程。

Lark 在实际工作中如何支持企业的人工智能

Lark旨在通过将人工智能直接嵌入日常运营流程，改变团队利用人工智能的方式。它是一款面向商业的人工智能平台，深谙团队协作的复杂性，提供强大的人工智能解决方案来应对商业挑战，并直接解决团队通常会遇到的使用场景难题。

由AI驱动的协作在同一工作区中

Lark 通过提供一个将会话、文档、会议、日历、审批以及内部 wiki整合到一个统一环境的全功能套件，重新定义了企业的人工智能应用。这种集成方式大幅减少了频繁切换应用的需求——这是由分散工具造成的常见生产力损耗。通过将所有工作要素集中起来，Lark 确保 AI 能立即获取丰富的上下文信息——从关于营销活动的持续讨论到运营任务的项目规范——从而提供更相关、更及时的帮助。这种全面的集成帮助团队更快推进工作，打造真正由 AI 驱动的协作体验，消除使用分散工具时常见的反复沟通。

更快速的写作、总结和知识工作

在 Lark 中，AI 作为智能助手可处理多种任务，直接解决内容创作、销售沟通和知识管理中的阻力。它可为多种用途起草内容，从营销文案到内部沟通，加快营销人员常因精力分散而难以推进的初始创作阶段。在会议和讨论中，Lark 的 AI 能总结关键点和行动事项，确保清晰和责任落实，而无需零散的备注。它还擅长提炼冗长文档的精华，让团队成员更快掌握关键信息，减少查找内部知识的时间。这种加速内容创作、总结沟通并提炼知识的能力显著提升了跨团队信息同步和整体生产力。

团队之间更好的协调

Lark 的统一环境通过直接解决信息孤岛和低效销售协作的问题，从根本上提升了市场、销售、运营和管理等不同团队之间的协调性。通过集中沟通与信息，它消除了使用多个分散工具所造成的信息孤岛。当所有相关背景信息集中在一个地方时，决策、执行和跟踪会变得更加连贯和流畅。这种一体化的方法使团队能够更快达成一致、更有效地跟踪进展，并确保每个人都基于相同且最新的信息开展工作，而这一切由能够理解整体背景的 AI 提供支持。例如，销售团队可以在一个地方访问所有客户洞察和内部讨论，从而避免信息分散带来的痛点。

为工作流程而构建，而不仅仅是提示

Lark 的一个关键差异化优势在于它强调将人工智能融入真实的业务流程，而不仅仅是提供一个提示-响应机制。Lark 不只是向人工智能请求文本，而是将人工智能能力直接嵌入到工作流程中，从而解决“输出容易，执行困难”的难题。例如，人工智能可以在云文档中进行头脑风暴，在即时消息中总结冗长的讨论，或在中根据项目简报生成子任务。这种整体化的集成确保了从初始沟通到文档记录再到最终执行，人工智能都能作为持续的加速器，打造一个动态、智能的工作循环，减少操作和项目协调中的上下文中断。

起步成本低，更易扩展

对于许多企业和团队来说，采用人工智能不仅关乎能力，还关乎成本。Lark 的免费套餐支持最多 20 位用户，这降低了入门门槛，而付费套餐每位用户每月起价为 6 美元。这使其成为希望在不提前投入昂贵多工具配置的情况下扩展人工智能协作的团队的实用选择。

价格：

标准版套餐：永久免费套餐，包含 11 款强大工具，支持最多 20 位用户，100GB 存储空间，1,000 次自动化运行、人工智能翻译等功能。无需信用卡。

基础版套餐：每用户每月 6 美元（按年计费），最多支持 500 名用户。包含标准版的所有功能，以及不限量的消息记录、5TB 存储空间、1,000 次自动化运行等。部分用户可能需要联系销售进行购买。

专业版套餐：每用户每月 12 美元（按年计费），最多支持 500 名用户。包含基础版的所有功能，以及最多 500 人的群组通话、15TB 存储空间、50,000 次自动化运行等。

旗舰版套餐：联系销售获取定制价格。支持不限数量的用户，并包含高级自动化、安全、合规和管理功能。

Starter

Pro

Enterprise

Starter

For small teams with simple communication needs

/ user / month

Try for free

No credit card needed

20 users max

18 months message history

1-on-1 video meetings

100 GB storage

Lark Docs & Mail

1000 Base automation runs/month

2000 rows per table in Base

如何选择最适合业务的人工智能

为企业选择最佳的人工智能是一项战略性决策，它不仅仅是对功能列表的比较。它需要深入理解您组织的独特需求、工作流程以及增长愿景。“最佳”的人工智能解决方案并不是一个普遍适用的常量，而是能够最有效地赋能您特定团队实现目标的那一个。本节将帮助您明确在众多企业人工智能解决方案中应关注的要点。

不要问哪种人工智能工具总体上最好

没有一种适用于所有公司的“最佳商业AI”。市场上充满了创新的AI工具，每一种都旨在解决特定问题。对于专注于深度数据分析的大型旗舰（服务）来说，某些工具可能具有革命性意义，但对于优先考虑精简沟通的小型企业来说，这些工具可能过于复杂或无关紧要。通用排名或流行选择未必符合你的运营实际。与其寻找一种万能答案，不如将重点转向基于内部背景的更个性化评估。

询问哪种解决方案能帮助你的团队更好地开展实际工作

在评估AI解决方案时需要提出的关键问题是：“哪种解决方案能真正帮助我的团队更高效地完成现实任务？”这需要评估几个关键标准：

它是否减少上下文切换？寻找能够将所有相关信息集中在单一界面中、尽量减少在多个应用之间来回切换的解决方案。

它是否保留上下文？一个有效的人工智能解决方案应当理解正在进行的对话、项目历史以及已记录的知识，以便提供相关的帮助。

它是否支持协作？人工智能应当增强团队协作，使共享、编辑和集体处理信息更加容易，而不是孤立地生成输出。

它是否有助于执行？所选的人工智能不仅应生成输出，还应融入工作流程，以支持后续的审查、审批和实施步骤。

它是否适合你团队的规模和阶段？请考虑该解决方案是否能够随着你的增长进行扩展，并在不引入不必要复杂性的情况下适应你当前的运营规模。

寻找一个平台，而不仅仅是一个功能

对于许多团队来说，最适合业务的人工智能并不是一个独立的助手，而是一个将沟通、文档、协调和人工智能支持整合在同一平台上的解决方案——这正是Lark的优势所在。平台化的方式提供了一个统一的环境，让人工智能能够真正发挥作用，从丰富且互联的上下文中汲取信息，提供更有意义的帮助。它不仅限于单个功能，而是提供一个集成的生态系统，让人工智能加速整个工作流程，使其成为一个更全面、更有影响力的投资，推动可持续的业务增长。正因如此，许多人正在探索用于业务的集成人工智能平台。

在商业中负责任地使用人工智能的最佳实践

虽然人工智能带来了巨大的益处，但在业务中的部署也伴随着固有的责任。采取审慎且符合伦理的方式至关重要，这样才能在最大化优势的同时降低风险，确保人工智能在组织中发挥积极作用。

让人类参与其中

AI工具功能强大，但它们是辅助性的，并非绝对无误。在所有由AI驱动的流程中，尤其是涉及关键决策或敏感信息的情况下，保持人工监督和判断至关重要。人类应当审查AI生成的输出，验证结论，并在必要时介入以纠正偏见或错误。这种“人类参与环节”的方法能够确保问责制、提升准确性，并建立对AI系统的信任。

保护敏感的商业信息

业务数据的完整性和保密性是不可妥协的。在部署AI时，组织必须实施健全的数据治理政策。这包括了解AI工具如何处理数据，确保遵守隐私法规（如GDPR或CCPA），并选择提供强大安全功能的平台，例如加密和访问控制。必须避免在没有适当保护措施或匿名化的情况下，将敏感或专有信息输入公共AI模型。

检查输出的准确性、语气和合规性

人工智能模型，尤其是生成式模型，有时可能会产生不准确、语气不恰当或不符合内部政策及外部法规的输出。在任何人工智能生成的内容或分析被用于外部或关键内部流程之前，必须进行全面审查。此审核过程可确保事实准确性、与品牌声音保持一致，并遵守法律和道德标准，从而避免潜在的声誉损害或法律后果。

从实用的高频使用案例开始

为了建立信心并展示价值，我们建议从具有实际意义且高频率的使用场景开始引入人工智能，这些场景应能带来明确且可衡量的收益。自动化日常任务、总结内部沟通内容或提供快速数据洞察都是很好的起点。这种聚焦的方法能让团队逐步适应人工智能，理解其局限性，并在处理更复杂或关键任务之前优化使用方式。采用类似 Lark 的平台化方法，也能更方便地在团队间一致管理人工智能的使用，确保统一且负责任的部署策略。

结论

将人工智能应用于商业的旅程需要重新思考工作完成的方式。真正的成功不仅在于更智能的输出，还在于在日常工作流程中实现更高效的协作与执行。现代团队最大的收益并非来自孤立的人工智能工具，而是将人工智能直接融入一个互联的工作空间。这一统一的环境中，沟通、文档、知识和流程相互交织，确保人工智能是提升而非复杂化日常任务。如果您的旗舰（服务）旨在真正连接这些要素并解锁生产力，Lark 是值得考虑的解决方案。其全面的人工智能驱动平台赋能团队更智能地工作、高效协作并取得更多成果。探索 Lark 如何整合您的工具并提升团队潜力。

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常见问题

哪种人工智能适合商业？

并不存在适用于所有人的“最佳商业AI”。最有效的AI解决方案是那些能够通过减少上下文切换、在任务之间保留上下文、增强协作以及在工作流程中促进执行，从而帮助团队更好地完成实际工作的工具。与其关注孤立的功能，不如寻找能够将沟通、文档和流程整合在同一平台上的集成式AI平台。

人工智能的30%规则是什么？

“AI的30%规则”是一项原则，建议大约30%的任务，尤其是重复性或准备性工作，可以通过AI实现自动化或加速，从而释放人力去处理更复杂或更具战略性的工作。这使企业能够在剩余的工作中专注于提升人类能力。然而，博客强调，AI的真正价值来自于它融入日常工作流程，而不是遵循某个特定的百分比。

我可以使用人工智能来经营我的业务吗？

人工智能可以通过自动化任务、提供洞察以及优化工作流程，显著增强和提升经营业务的各个方面。然而，博客强调人工智能工具是辅助性的，而非绝对无误的，保持“人类参与”对于监督、判断和问责至关重要。人工智能能够提升决策质量和效率，但它并不能取代人类领导者和团队所提供的战略思维、创造力以及道德判断。

人工智能平台在商业用途上与个人人工智能工具有何不同？

单个人工智能工具通常针对特定需求，例如生成文本或转录会议。虽然有用，但它们往往独立运行，导致工作流程碎片化并丧失上下文。面向业务的人工智能平台（如 Lark）整合了多种功能（会话、文档、会议、任务），并将人工智能直接嵌入其中，提供更丰富的上下文，支持从沟通到执行的完整工作流程。这种整合使人工智能更具影响力，也更易于团队采纳。

使用集成式人工智能平台对企业有哪些主要优势？

集成式人工智能平台提供几个关键优势：通过集中工作要素减少上下文切换；为人工智能提供更多上下文，从而带来更相关的帮助；通过将所有信息集中在一个地方来提升协作；并通过将人工智能直接嵌入工作流程来促进执行，超越仅仅生成输出的阶段。最终，它们通过确保人工智能成为团队现有工作方式的一部分，使人工智能更有用。

在资源有限的情况下，小型企业如何才能最大程度地利用人工智能开展业务？

小型企业可以通过选择适用于小型企业的集成式人工智能软件来最大化利用人工智能，这类软件复杂度更低、杠杆作用更大。将多项关键功能整合在一个平台中可以简化 IT 管理并减少开销。将人工智能嵌入日常工具可确保更高的采用率，使人工智能更有用。从实用且高频的使用场景入手，例如自动化日常任务或总结沟通内容，可以帮助小团队看到明确的收益并有效扩展。