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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


场景+AI|让AI为设计创新服务
发布日期:2024-09-07 13:09:04 浏览次数: 1567



在日常办公中,工作信息在钉钉的群聊、邮箱、文档等不同场域中流转。企业希望员工能对项目进展、任务分配等关键信息即时地获取和理解。因此信息效率成为了协同办公的重要指标信息效率越高,沟通成本越低,误解冲突越少,从而提高整个企业的发展速度。


在智能时代,当AI深入到团队沟通、事项管理、知识共享等多元协作环节时,将会如何重塑办公效率?




场景+AI探索实践

“AI的前半场由算力升级驱动,后半场由场景创新驱动”


2023年7月,妙鸭相机在各大社交平台刷屏爆火,九块九加二十张照片就可以获得一批高质量的个人写真。虽然妙鸭相机的生成丰富度和精致度并不如Midjourney,但在写真场景中,用AI简化了化妆造型、选片修图等环节,再通过用户自传播快速裂变扩散,成为了第一个破圈的AI应用。

妙鸭相机的成功无疑是给AI应用落地验证了一个清晰的方向:如果说AI的前半场由算力升级驱动,那么后半场应该由场景创新驱动

《交互设计精髓4.0》提出过一个概念叫做“目标导向的设计”,它将场景拆分为三个元素:什么角色,通过什么任务,达成什么目标。协同办公场域恰巧具备了多角色多目标的特点,不同岗位的打工人带着不同的目标参与到信息流转的过程中,因此协同办公场域充满丰富的“场景+AI”的创新探索机会。



接下来,通过三个设计创新探索案例给大家分享一下我们是如何将AI融合到信息流转的不同环节中。



01.

日程智能海报


“宣传场景 + AI,让信息共享更精美”



洞察场景

在公司在学校里举办各种活动时,主办方会做一张活动海报,并贴上主讲人的照片,用于吸引观众加入互动。


通义千问有智能生成商品主图的能力,可以将产品自动抠图和产品介绍快速组合成一张产品宣传图,简单的商品介绍和商品图搭配好看的背景,吸引用户购买消费。


我们把这两种图片放在一起抽象一下,图片构成是非常相似的,都是宣传的场景。


场景分析

在上文中,我们从书里画了重点,场景三元素是“角色、任务、目标”,那我们从这三元素的角度拆解一下制作一张海报宣传培训活动的场景:角色是筹备组的行政和海报设计师,从信息收集到宣传分发要完成至少7个任务,制作海报的最终目的是吸引其他同事加入。

观察这几个任务环节,写文案、制作二维码、抠图、视觉排版,看起来都可以用已有的技术结合AI能力来完成。那我们就用AI来干掉这些重复枯燥的任务,让活动宣传者更快地达成目标


方案设计

我们将海报结构进行拆解:“活动信息”可以应用AI的创作能力帮忙写宣传文案,“背景图”可以由AI来生成,“主讲人照片”借助成熟技术能快速完成抠图,我们还可以将“活动链接”自动转为二维码让观众扫码报名加入。



干掉这些重复枯燥的任务以后,智能生成宣传海报的方案已经初具雏形。那接下来,我们要怎么让这个灵感真正落地为对用户有价值的功能?

  • 找到用户第一直觉路径
首先要为灵感找一个合适的入口,当大家想要邀请别人加入一个活动的时候,第一步就是分享日程。


  • 找到信息流转的最佳形式

在钉钉中,群聊无疑是所有信息广泛传播的最佳场域,海报以卡片消息的形式在群聊中传播,感兴趣的同事就可以直接通过卡片下方的行动点加入日程活动。


  • 让更多人感受到功能的价值

在卡片上增加一个小尾巴,引导感兴趣的用户了解详情,宣传功能的亮点,或许现在浏览海报的人下次需要做海报的时候就能想起这个功能。



创新落地

就这样,我们的智能海报方案就顺利落地了,在钉钉中可以将日程信息一键生成宣传海报分享到群聊,支持文字海报和人物海报两种形式。


功能上线后获得了很多来自大客户的好评,减轻了企业培训、知识讲座等会议宣传的成本,解放了活动宣传者的枯燥重复劳动。



02.

自然语言新建日程


“组会场景 + AI,让信息分发更便捷”




发现问题

在日常工作中,如果找同事开会讨论,一般都会在钉钉日历中创建日程提前发送会邀来预约同事时间。但是我们的创建日程表单收到了很多大家的吐槽:约日程太复杂。


现在的新建日程表单一共有 13 个输入框,让人一看感觉填写压力大。
按照以往的优化思路,我们应该调整表单顺序,对输入框进行分类组合,尝试通过调整表单的信息架构来实现简化的效果。但是现在AI来了,我们是不是能找到其他的优化思路呢?


场景分析

以预约一场设计评审会为例,我们同样从“角色、任务、目标”三个维度进行场景拆解:角色是组织会议的设计师;先要确定会议主题,通过相关参会人的忙闲情况和会议室的空闲情况,确定会议的时间,再填写刚才那个长长的创建表单,给大家发送会议邀请;最终目标是为了找到合适的时间和地点,通知大家讨论设计方案。

那在这些任务中我们可以挖掘到什么?从数据来看,我们发现只需要填满“标题、时间、参会人和会议室”四个字段,就可以满足84%的新建日程。通过用户访谈,大家反馈根据参会人和会议室忙闲确定时间是最麻烦的环节。



那我们就别被原来的任务流程局限住,在AI的加持下探索更简单的形式,让组会人直接找到合适的时间地点通知大家讨论事情。他们说同时面对 13 个输入框很复杂,那我们现在如果填一个输入框就能创建日程呢,是不是简单了许多?


创新落地

由此,我们提出了通过自然语言智能创建日程方案,让用户一句话就可以完成日程预约。

用户输入“时间、主题、参会人”后会自动识别填入表单中。根据参会人的忙闲情况和会议室信息,计算出空闲时间的交集,向组会人推荐恰当的时间地点方案。点击创建,短短几十秒就能完成日程预约。

功能上线以后尤其受到许多培训企业的钟爱。他们将排课表里的课程名、课程时间、老师的信息复制粘贴到智能新建的输入框里,再选择合适的空闲教室完成创建。一分钟内就能完成至少十节课程的安排,大大提升了排课老师们对课程信息分发的效率。



03.

预览文件功能推荐


“预览场景 + AI,让信息处理更精准”




洞察场景

三四月份是校招同学找暑期实习的热门时间,有一天我的表妹从钉钉给我发来她的简历,拜托我帮她看看简历,提一些修改建议。


做了一年AI功能的我,一下子就想到了是不是能用AI给她的简历提优化建议。我找从通义千问那边问到了简历诊断的prompt,用AI生成了一段质量还不错的优化建议发给她,并且向她推荐了这个思路。没想到却收到了她的三连反馈:没想到这也能用AI,不会用啊,好复杂啊。

那我是不是可以尝试把这个方法教给像她一样的用户呢?



场景分析

我们再来做一次场景拆解,就以用AI优化校招生简历为例子,如下图。其实用AI修改简历的任务步骤并不复杂,几轮调优后生成的修改建议质量也很高。

但是刚才的三连问,让我意识到关键的问题是用户想不到用AI。其实职场中的大家也是如此,他们不像我们每天接触AI了解AI,他们在自己固定的工作流程里,没有意识到日常工作中遇到的问题要如何使用AI来解决。

那我们是不是可以通过强化目标的透出,来引导用户完成任务,培养用户对AI价值的感知。



场景分析

当我们在钉钉聊天中打开简历文件的时候,文件预览界面就是一个目标透出的最佳场域。我们通过文件类型识别判断是简历文件后,可以将相关的AI prompt封装为场景化功能展示给用户,比如简历诊断和模拟面试。用户被吸引并点击简历诊断按钮后,AI快速输出修改建议。让AI快速帮用户解决场景问题,从用户找AI,到AI主动找到用户



同样的思路可以拓展到钉钉中的所有文件,我们不仅可以推荐封装好的AI能力,还可以推荐钉钉内已有的深度价值功能。以发票文件为例,用相同的思路可以引导财务同学查验发票真伪,引导出差同事一键提交报销审批单。

根据文件类型,用户角色,文件权限等信息,推荐对应的场景化功能,让钉钉中的文件处理加工更精确快捷。



以上三个案例,我们通过设计创新用AI帮不同的打工人解决了实际场景问题,提升了工作信息在钉钉中的流转效率或者效果。


结语


“使技术服务于人,而非人随技术”


钉钉内部一直有一个说法:“钉钉内所有的产品都值得用AI再做一遍”,从钉钉设计师的角度,我们认为所有的产品都值得从场景+AI的角度重新思考一遍

场景和AI的结合主要体现在用AI能力来完成任务,有的任务用AI实现效果更好,有的任务用AI代替速度更快…AI出色的能力让大家的视角越来越专注于:用AI能简化什么流程、能代替什么操作?在完成任务环节深入探索AI和具体功能的结合,想要给用户提供各种智能的功能来完成任务。但是用这种思路探索,很容易就忽视了场景里的“角色”和“目标”。



是AI让分享的海报能吸引更多人加入活动;让会议组织者满意的不是智能的组会,而是AI让组织会议变得简单;让求职者安心的不是智能的建议,是AI让没有经验的人也能低成本获得优质的建议。

我们其实不是在给用户做智能的功能,而是用恰当的AI能力帮助用户达成了目标


在AI时代,我们要走近智能,学会应用这些先进的技术来提高工作效率、优化生活质量。但在产品设计中,我们也要学会走出智能,避免让产品变成AI的展台,而忽视了用户真正的需求。让智能成为我们创造更好体验的工具,而不是最终目标。

我们畅想让AI成为提升钉钉用户信息协同效率的新利器,在AI能力应用到具体场景时,我们应该怎么探索智能的设计?

  • 理解用户特点和需求:
首先要考虑到的是几亿钉钉用户原有的工作习惯,以及他们对AI不同程度的信任感和接受度,我们不能要求他们改变习惯来适应AI,否则反而是增加了工作负担。

  • 结合设计方法洞察提效切入点:
通过共创访谈、数据分析等方法收集到用户的日常任务、遇到的挑战和可以改进的方向,结合设计师的同理心,洞察挖掘各种工作场景中提升效率的切入点。

  • 保持学习好奇心,善用新工具:
要充分了解AI的长处和不足,挑选出与场景最匹配的AI能力,认真考虑如何在用户的第一直觉入口,通过恰当的引导,以自然的交互方式将AI整合进用户的任务流中。

找到AI在工作信息流转中融合最自然的路径,让AI主动靠近用户,帮助他们更好更快更优美地达成目标。



使技术服务于人,而非人随技术”:我们希望让AI为达成用户的目标服务,让AI为设计师的灵感和创新服务,钉钉设计师们也在致力于让AI为企业实现更高的信息效率服务。


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