钉钉发布全球首个AI工作实体机：解放你的事务性劳动

凌晨1点，行政小张还在电脑前核对第三批差旅报销单——相同的酒店名称、相似的金额数字，眼睛都快眯成一条缝；周三下午，运营小李盯着Excel里几千行销售数据，手指机械地点击“筛选”按钮，心里想着“要是有个帮手就好了”。这些职场里的“重复劳动内耗”，终于要被一台机器终结了。12月24日，钉钉年度发布会上的重磅消息，给所有被事务性工作缠住的人扔了根“救命绳”：全球首个企业级AI工作实体机DingTalk Real正式推出，它像一个不会累的“同事”，7×24小时帮你处理那些“不想做但必须做的事”。

一、从“工具”到“伙伴”：AI工作实体机的本质变化

提到AI办公工具，很多人的第一反应是“打开软件，输入指令，等待结果”——比如要生成会议纪要，得先打开AI助手，上传录音文件，再点击“生成”按钮。但DingTalk Real的出现，把这种“调用式”体验变成了“主动式”：它是一台物理设备，就放在办公室的角落，像一个随时待命的伙伴，不用你喊“开工”，它会自动盯着那些重复的工作。

比如差旅管理这件事，以前行政要做的是“收集员工的差旅需求→打开多个酒店平台对比价格→核对企业差标→填写报销表格”，一套流程下来至少要2-3小时。而DingTalk Real能实时抓取全网酒店、机票的数据，自动匹配企业的差旅标准（比如“一线城市住宿不超过500元/晚”），直接输出最优方案，还能同步填写报销表格——据钉钉透露，这能帮企业降低10%-30%的差旅成本，更重要的是，行政人员不用再做“数据搬运工”了。

这种变化的本质是什么？以前的AI是“工具”，你得主动找它；现在的AI是“伙伴”，它会主动找活干。它的价值不是“比你快”，而是“帮你把那些‘耗时间却没技术含量’的事接过来”，让你有精力做更重要的事。

二、AI矩阵的底层逻辑：不是取代，是“补位”

除了DingTalk Real这个“实体伙伴”，钉钉还同步升级了AI软件矩阵，涵盖数据处理、信息记录、知识检索三大场景：AI表格能自动识别杂乱的Excel数据，清洗重复项、补全缺失值，还能根据需求生成柱状图、折线图等可视化图表；AI听记能把会议语音实时转写成结构化纪要，支持中英双语互译；AI搜问更狠——能同时调用GPT、Claude、通义千问、文心一言等多个主流大模型，用户输入问题后，能快速获得多个模型的回答，方便横向对比不同观点。

很多人会问：“这些功能单独用也能实现，为什么要整合起来？”答案藏在“协同”两个字里。比如一个市场部的项目会，AI听记先把会议内容转写成纪要，AI表格再把纪要里的“项目进度”“预算需求”提取出来，自动更新到项目管理表格里，最后AI搜问根据“项目遇到的流量瓶颈”，调用多个大模型给出解决方案——这一套流程下来，以前要3个人花1天做的事，现在AI矩阵1小时就能完成。

更关键的是，这套AI矩阵的逻辑不是“取代人”，而是“补位人”。它做的是“人类不想做、不擅长做”的事：比如数据清洗要耐心，AI比人更稳；多模型对比要效率，AI比人更快；重复录入要细心，AI比人更准。而人类要做的，是“定义目标”“判断结果”“调整方向”——比如告诉AI“我需要这个月的销售数据图表”，然后从AI生成的图表里，分析“为什么南方地区销量下降”，再决定“要不要调整南方市场的推广策略”。

三、人机分工的新考题：当机器接棒，人类该拼什么？

DingTalk Real推出后，最火的讨论是“会不会有人失业”。有HR私下说：“明年预算里，可能要‘裁人增机’了。”这种担忧不是没道理——当一台机器能做三个行政专员的工作，企业肯定会算“成本账”。但换个角度想：机器接棒的，从来都是“可以标准化、重复化”的工作，而人类的价值，恰恰在“不可标准化”的部分。

比如行政岗位，以前的核心是“处理事务”，现在的核心要变成“优化事务”。以前行政要“填报销单”，现在机器填了，行政要做的是“优化报销流程”——比如“能不能把差标和AI系统打通，让机器自动判断报销是否合规”；再比如“能不能和酒店谈协议价，让AI匹配的时候优先选协议酒店，进一步降低成本”。这些“优化”的工作，机器做不了，因为它需要“理解业务逻辑”“协调各方资源”“判断轻重缓急”，而这些，都是人类的特长。

再比如运营岗位，以前的核心是“执行任务”，现在的核心要变成“设计任务”。以前运营要“发10条朋友圈”，现在AI能生成朋友圈文案了，运营要做的是“设计文案的风格”——比如“我们的产品是针对年轻人的，文案要更活泼，加一些网络热词”；再比如“根据AI生成的文案数据，判断‘哪类文案转化率高’，然后调整下个月的文案策略”。这些“设计”的工作，机器也做不了，因为它需要“理解用户情绪”“把握品牌调性”“总结经验规律”，而这些，也是人类的特长。

四、未来职场的核心竞争力：从“做事情”到“管AI”

去年有个热门话题：“ChatGPT会不会取代程序员？”当时的结论是“不会，但会取代‘只会写重复代码的程序员’”。现在看DingTalk Real，结论其实一样：“AI不会取代人，但会取代‘只会做重复工作的人’。”

未来职场的核心竞争力，要从“做事情”变成“管AI做事情”。比如一个运营人员，以前的能力是“能写10篇公众号文章”，现在的能力要变成“能让AI写100篇公众号文章，还能从这100篇里选出最符合品牌风格的5篇”；再比如一个销售，以前的能力是“能打100个电话”，现在的能力要变成“能让AI筛选出最有潜力的20个客户，然后用自己的沟通技巧把这20个客户转化成订单”。

更进阶的能力，是“从AI的输出中提炼价值”。比如AI生成了10个营销方案，你得能判断“哪个方案符合公司的长期战略”；AI给出了5个产品改进建议，你得能判断“哪个建议能解决用户的核心痛点”。这些“提炼”的能力，才是未来职场的“护城河”——因为它需要“行业经验”“商业思维”“用户洞察”，而这些，都是机器学不会的。

当DingTalk Real开始“打卡上班”，我们不需要焦虑“被取代”，而是要思考“如何让自己更有价值”。机器能接棒重复劳动，人类要做的，是“用创意和决策，把机器的输出变成真正的价值”。就像工业革命时期，机器取代了手工劳动，但人类学会了“操作机器”“设计机器”，反而创造了更多的价值——这一次，AI革命也一样，只是“操作机器”变成了“操作AI”，“设计机器”变成了“设计AI的应用场景”。

最后问自己一个问题：“如果明天AI来接你的班，你能给AI‘布置任务’吗？你能从AI的输出里，找到‘让工作更有价值’的方法吗？”想清楚这个问题，你就不会害怕AI——因为它不是你的“对手”，而是你的“队友”。