場景＋AI｜讓AI為設計創新服務

在日常辦公中，工作資訊在釘釘的群聊、郵箱、文檔等不同場域中流轉。企業希望員工能對項目進展、任務分配等關鍵資訊即時地獲取和理解。因此資訊效率成為了協同辦公的重要指標：資訊效率越高，溝通成本越低，誤解衝突越少，從而提高整個企業的發展速度。

在智能時代，當AI深入到團隊溝通、事項管理、知識共享等多元協作環節時，將會如何重塑辦公效率？

場景+AI探索實踐

$“AI的前半場由算力升級驅動，後半場由場景創新驅動”

2023年7月，妙鴨相機在各大社交平台刷屏爆火，九塊九加二十張照片就可以獲得一批高質量的個人寫真。雖然妙鴨相機的生成豐富度和精緻度並不如Midjourney，但在寫真場景中，用AI簡化了化妝造型、選片修圖等環節，再通過用戶自傳播快速裂變擴散，成為了第一個破圈的AI應用。

妙鴨相機的成功無疑是給AI應用落地驗證了一個清晰的方向：如果說AI的前半場由算力升級驅動，那麼後半場應該由場景創新驅動。

《交互設計精髓4.0》提出過一個概念叫做“目標導向的設計”，它將場景拆分為三個元素：什麼角色，通過什麼任務，達成什麼目標。協同辦公場域恰巧具備了多角色多目標的特點，不同崗位的打工人在帶著不同的目標參與到資訊流轉的過程中，因此協同辦公場域充滿豐富的“場景+AI”的創新探索機會。

接下來，通過三個設計創新探索案例給大家分享一下我們是如何將AI融合到資訊流轉的不同環節中。

01. 日程智能海報

$“宣傳場景 + AI，讓資訊共享更精美”$

洞察場景

在公司在校園裡舉辦各種活動時，主辦方會做一張活動海報，並貼上主講人的照片，用於吸引觀眾加入互動。

通義千問有智能生成商品主圖的能力，可以將產品自動扣圖和產品介紹快速組合成一張產品宣傳圖，簡單的商品介紹和商品圖搭配好看的背景，吸引用戶購買消費。

我們把這兩種圖片放在一起抽象一下，圖片構成是非常相似的，都是宣傳的場景。

場景分析

在上文中，我們從書裡畫了重點，場景三元素是“角色、任務、目標”，那我們從這三元素的角度拆解一下製作一張海報宣傳培訓活動的場景：角色是籌備組的行政和海報設計師，從資訊收集到宣傳分發要完成至少7個任務，製作海報的最終目的是吸引其他同事加入。

觀察這幾個任務環節，寫文案、製作二維碼、扣圖、視覺排版，看起來都可以用已有的技術結合AI能力來完成。那我們就用AI來幹掉這些重複枯燥的任務，讓活動宣傳者更快地達成目標。

方案設計

我們將海報結構進行拆解：“活動資訊”可以應用AI的創作能力幫忙寫宣傳文案，“背景圖”可以由AI來生成，“主講人照片”借助成熟技術能快速完成扣圖，我們還可以將“活動鏈接”自動轉為二維碼讓觀眾掃碼報名加入。

幹掉這些重複枯燥的任務以後，智能生成宣傳海報的方案已經初具雛形。那接下來，我們要怎麼讓這個靈感真正落地為對用戶有價值的功能？

找到用戶第一直覺路徑：

首先要為靈感找一個合適的入口，當大家想要邀請別人加入一個活動的時候，第一步就是分享日程。

找到資訊流轉的最佳形式：

在釘釘中，群聊無疑是所有資訊廣泛傳播的最佳場域，海報以卡片消息的形式在群聊中傳播，感興趣的同事就可以直接通過卡片下方的行動點加入日程活動。

讓更多人感受到功能的價值：

在卡片上增加一個小尾巴，引導感興趣的用戶了解詳情，宣傳功能的亮點，或許現在瀏覽海報的人下次需要做海報的時候就能想起這個功能。

創新落地

就這樣，我們的智能海報方案就順利落地了，在釘釘中可以將日程資訊一鍵生成宣傳海報分享到群聊，支持文字海報和人物海報兩種形式。

功能上線後獲得了很多來自大客戶的好評，減輕了企業培訓、知識講座等會議宣傳的成本，解放了活動宣傳者的枯燥重複勞動。

02. 自然語言新建日程

$“組會場景 + AI，讓資訊分發更便捷”$

發現問題

在日常工作中，如果找同事開會討論，一般都會在釘釘日曆中創建日程提前發送會邀來預約同事時間。但是我們的創建日程表單收到了很多大家的吐槽：約日程太複雜。

現在的新建日程表單一共有一十三個輸入框，讓人一看感覺填寫壓力大。

按照以往的優化思路，我們應該調整表單順序，對輸入框進行分類組合，嘗試通過調整表單的信息架構來實現簡化的效果。但是現在AI來了，我們是不是能找到其他的優化思路呢？

場景分析

以預約一場設計評審會為例，我們同樣從“角色、任務、目標”三個維度進行場景拆解：角色是組織會議的設計師；先要確定會議主題，通過相關參會人的忙閒情況和會議室的空閒情況，確定會議的時間，再填寫剛才那個漫長的創建表單，給大家發送會議邀請；最終目標是為了找到合適的時間和地點，通知大家討論設計方案。

那在這些任務中我們可以挖掘到什麼？從數據來看，我們發現只需要填滿“標題、時間、參會人和會議室”四個欄位，就可以滿足84%的新建日程。通過用戶訪談，大家反饋根據參會人和會議室忙閒確定時間是最麻煩的環節。

那我們就別被原來的任務流程局限住，在AI的加持下探索更簡單的形式，讓組會人直接找到合適的時間地點通知大家討論事情。他們說同時面對十三個輸入框很複雜，那我們現在如果填一個輸入框就能創建日程呢，是不是簡單了许多？

創新落地

由此，我們提出了通過自然語言智能創建日程方案，讓用戶一句話就可以完成日程預約。

用戶輸入“時間、主題、參會人”後會自動識別填入表單中。根據參會人的忙閒情況和會議室信息，計算出空閒時間的交集，向組會人推薦恰當的時間地點方案。點擊創建，短短幾十秒就能完成日程預約。

功能上線以後尤其受到許多培訓企業的鐘愛。他們將排課表裡的課程名、課程時間、老師的信息複製粘貼到智能新建的輸入框裡，再選擇合適的空閒教室完成創建。一分鐘內就能完成至少十節課程的安排，大大提升了排課老師對課程資訊分發的效率。

03. 預覽文件功能推薦

$“預覽場景 + AI，讓資訊處理更精準”$

洞察場景

三四月份是校招同學找暑期實習的熱門時間，有一天我的表妹從釘釘給我發來她的簡歷，拜託我幫她看看簡歷，提一些修改建議。

做了一年AI功能的我，一下子就想到了是不是能用AI給她的簡歷提優化建議。我找從通義千問那邊問到了簡歷診斷的prompt，用AI生成了一段質量還不錯的優化建議發給她，並且向她推薦了這個思路。沒想到卻收到了她的三連反饋：沒想到這也能用AI，不會用啊，好複雜啊。

那我是不是可以嘗試把這個方法教給像她一樣的用戶呢？

場景分析

我們再來做一次場景拆解，就以用AI優化校招生簡歷為例子，如下圖。其實用AI修改簡歷的任務步驟並不複雜，幾輪調優後生成的修改建議質量也很高。

但是剛才的三連問，讓我意識到關鍵的問題是用戶想不到用AI。其實職場中的大家也是如此，他們不像我們每天接觸AI了解AI，他們在自己固定的工流程裡，沒有意識到日常工作中遇到的問題要如何使用AI來解決。

那我們是不是可以通過強化目標的透出，來引導用戶完成任務，培養用戶對AI價值的感知。

場景分析

當我們在釘釘聊天中打開簡歷文件的時候，文件預覽界面就是一個目標透出的最佳場域。我們通過文件類型識別判斷是簡歷文件後，可以將相關的AI prompt封裝為場景化功能展示給用戶，比如簡歷診斷和模擬面試。用戶被吸引並點擊簡歷診斷按鈕後，AI快速輸出修改建議。讓AI快速幫用戶解決場景問題，從用戶找AI，到AI主動找到用戶。

同樣的思路可以拓展到釘釘中的所有文件，我們不僅可以推薦封裝好的AI能力，還可以推薦釘釘內已有的深度價值功能。以發票文件為例，用相同的思路可以引導財務同學查驗發票真偽，引導出差同事一鍵提交報銷審批單。

根據文件類型，用戶角色，文件權限等信息，推薦對應的場景化功能，讓釘釘中的文件處理加工更精確快捷。

以上三個案例，我們通過設計創新用AI幫不同的打工人在實際場景問題中，提升了工作資訊在釘釘中的流轉效率或者效果。

結語

$“使技術服務於人，而非人隨技術”

釘釘內部一直有一個說法：“釘釘內所有的產品都值得用AI再做一遍”，從釘釘設計師的角度，我們認為所有的產品都值得從場景+AI的角度重新思考一遍。

場景和AI的結合主要體現在用AI能力來完成任務，有的任務用AI實現效果更好，有的任務用AI代替速度更快…AI出色的能力讓大家的視角越來越專注於：用AI能簡化什麼流程、能代替什麼操作？在完成任務環節深入探索AI和具體功能的結合，想要給用戶提供各種智能的功能來完成任務。但是用這種思路探索，很容易就忽視了場景裡的“角色”和“目標”。

是AI讓分享的海報能吸引更多人加入活動；讓會議組織者滿意的不是智能的組會，而是AI讓組織會議變得簡單；讓求職者安心的不是智能的建議，是AI讓沒有經驗的人也能低成本獲得優質的建議。

我們其實不是在給用戶做智能的功能，而是用恰當的AI能力幫助用戶達成了目標。

在AI時代，我們要走近智能，學會應用這些先進的技術來提高工作效率、優化生活品質。但在產品設計中，我們也要學會走出智能，避免讓產品變成AI的展台，而忽視了用戶真正的需求。讓智能成為我們創造更好體驗的工具，而不是最終目標。

我們暢想讓AI成為提升釘釘用戶資訊協同效率的新利器，在AI能力應用到具體場景時，我們應該怎麼探索智能的設計？

理解用戶特點和需求：

首先要考慮到的是幾億釘釘用戶原有的工作習慣，以及他們對AI不同程度的信任感和接受度，我們不能要求他們改變習慣來適應AI，否則反而是增加了工作負擔。

結合設計方法洞察提效切入點：

通過共創訪談、數據分析等方法收集到用戶的日常任務、遇到的挑戰和可以改進的方向，結合設計師的同理心，洞察挖掘各種工作場景中提升效率的切入點。

保持學習好奇心，善用新工具：

要充分了解AI的長處和不足，挑選出與場景最匹配的AI能力，認真考慮如何在用戶的第一直覺入口，通過恰當的引導，以自然的交互方式將AI整合進用戶的任務流中。

找到AI在工作資訊流轉中融合最自然的路徑，讓AI主動靠近用戶，幫助他們更好更快更優美地達成目標。

“使技術服務於人，而非人隨技術”：我們希望讓AI為達成用戶的目標服務，讓AI為設計師的靈感和創新服務，釘釘設計師們也在致力於讓AI為企業實現更高的資訊效率服務。

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