DingTalk 대화: 슈퍼 AI 애플리케이션을 구축하는 방법은 무엇입니까?

슈퍼 애플리케이션의 핵심은 여러 애플리케이션을 통합하고 교체할 수 있다는 점인데, 이는 대형 모델의 특성과 자연스럽게 일치합니다.

경험을 점진적으로 통합하고 대형 모델 익스프레스에 탑승하는 방법은 DingTalk가 직면한 거대하고 부풀어오르는 제품 문제입니다. 지난 1년여 동안 DingTalk는 제품 아키텍처를 개선하기 위해 많은 선택, 삭제 및 재구성을 수행했습니다. 요즘 지능에 관해서는 딩톡이 또 섹시한 것 같아요

딩톡의 기본은 ToB이지만, 사용자 경험도 필요합니다. “고객은 ToB이고 사용자는 ToC입니다. DingTalk는 당연히 ToB와 ToC 속성을 모두 가지고 있습니다. B 측 직원이 DingTalk를 사용할 때 DingTalk는 원래의 단일 지점에서 벗어나야 한다는 요구도 있습니다. "라고 DingTalk의 최고 제품 책임자인 Qi Junsheng은 말했습니다.

과거의 부담이든, 상용화의 압박이든, 딩톡은 대대적인 제품 혁신을 이뤄내야 했습니다. 흥미로운 점은 딩톡이 기본적으로 제품 재구성을 완료하면서 예준 대표도 큰 모델을 제시했다는 것입니다. 종합지능의 목표와 제품 재구성은 종합지능의 자연스러운 주제가 되었습니다.

과거에 DingTalk는 이미 슈퍼 애플리케이션이었습니다. 다음으로 DingTalk는 슈퍼 AI 애플리케이션이 되고자 합니다.

지능화하기 전에 먼저 최상위 디자인을 수행해야 합니다

DingTalk의 초기에는 내부 팀이 PO(프로젝트 리더) 시스템을 채택하여 사용자 수를 늘리겠다는 명확한 목표를 가지고 각 담당자가 팀을 이끌고 공동으로 시장을 확장했습니다. 팀의 전투 효율성도 매우 강력하여 수억 명의 사용자, 대규모 트래픽 및 애플리케이션 시나리오를 갖춘 DingTalk의 견고한 기반을 마련했습니다

당시 상황에서는 PO 시스템이 DingTalk의 원시적 축적을 완성하는 데 도움이 되었으며 이는 긍정적인 전략적 의미를 가졌습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 상황이 바뀌었고 DingTalk의 규모는 일정 수준에 이르렀습니다. PO 시스템 자체의 전투 방식이 DingTalk를 만들었습니다. 전체 제품의 최상위 계층은 디자인과 경험의 일관성이 크게 문제가 되며, 이는 과거에 DingTalk가 매우 복잡했던 이유를 설명합니다. 왜냐하면 각 팀이 자체적으로 구축한 다음 이를 DingTalk에 넣었기 때문입니다. 재작성 후: 당시 상황에서 DingTalk가 원시 축적을 수행하는 데 도움이 되는 PO 시스템의 채택은 긍정적인 전략적 의미를 가졌습니다. 그러나 시간이 지나고 DingTalk가 일정 규모에 도달하면서 PO 시스템이 독립적인 방식으로 운영되면서 DingTalk 전체 제품의 최상위 디자인과 사용자 경험 일관성에 큰 문제가 발생했습니다. 이는 과거 DingTalk가 복잡했던 이유이기도 합니다. 각 팀이 독립적으로 개발한 다음 이를 DingTalk에 추가했기 때문입니다

딩톡의 예준 대표님은 프로덕트 매니저이기도 합니다. 2022년 초, DingTalk는 가치에 집중하기로 결정했습니다. 그는 DingTalk의 제품 디자인이 고객과 사용자의 관점으로 돌아가야 한다고 믿습니다. 결국 DingTalk는 현재 6억 명 이상의 사용자와 수천만 명의 고객을 보유하고 있습니다. 문제를 해결하기 위해 여전히 지점별 접근 방식을 사용한다면 반품률이 매우 낮을 것입니다

Qi Junsheng도 이러한 배경으로 DingTalk에 합류했습니다. 그는 먼저 두 가지 큰 제안을 해결해야 합니다. 한편으로는 DingTalk 제품 링크의 일관된 디자인입니다. 고객 관점에서 DingTalk는 과거에 많은 기능을 통합했지만 고객은 이를 사용하여 좋은 경험을 하지 못했습니다. 인사 시나리오를 예로 들면 교육, OKR, 성과 등 다양한 유형의 타사 파트너가 통합되었습니다. DingTalk에서 이러한 기능을 여는 것과 다른 앱에서 여는 것 사이에는 차이가 거의 없습니다. DingTalk는 동일한 인터페이스에서 다른 기능 모듈을 여는 문제를 해결하려고 합니다. 특히 DingTalk에는 ISV 파트너가 많기 때문에 다양한 기능을 일관된 경험으로 구현하는 것이 매우 번거롭고 복잡합니다.

한편, DingTalk는 최고 수준의 디자인을 더욱 테스트하는 상용화 과정을 점차 시작하고 있습니다. “DingTalk는 애플리케이션 측면에서 고객이 DingTalk를 사용할 때 보조 개발이든 ISV 기능과 결합하든지 간에 PaaS, SaaS 또는 두 가지가 결합된 제품 아키텍처를 확장해 왔습니다. 우리 제품은 명확하고 일관된 경험을 제공해야 하며 시작 비용을 크게 줄여야 합니다."라고 Qi Junsheng은 말했습니다.

제품군을 예로 들면, 타사 제조업체에서 제공하는 제품과 DingTalk 자체 제품 간의 일관된 경험을 얻으려면 먼저 DingTalk를 통해 데이터를 연결해야 하며, 앞뒤로 업로드하는 대신 동일한 필드를 모두 재사용해야 합니다. DingTalk를 통해 다시 업로드하면 사용자가 제품을 사용할 때 명백한 단편화 느낌이 아닌 단 한 번의 경험만 갖게 됩니다.

“DingTalk만이 이것을 할 수 있습니다. 수직성은 지점 간 문제만 해결할 수 있다는 것을 의미하기 때문에 DingTalk만이 고객의 많은 요구를 충족할 수 있습니다. 이는 DingTalk가 존재하는 이유이기도 합니다. Qi Junsheng은 "SaaS와 협업이 앞으로 나아갈 절대적인 방법이라고 생각합니다."라고 말했습니다.

종합지능이라는 슬로건을 외치기 전, 딩톡은 이미 제품의 최상위 디자인에 대한 명확한 계획을 세우고 이를 위해 열심히 노력해왔습니다. DingTalk는 기본 PaaS, 데이터 플랫폼, 커넥터 및 애플리케이션 시나리오 연결을 포함한 최상위 설계 지침에 따라 건물의 기초, 공간 구성, 심지어 부드러운 가구까지 처음부터 미리 고려했습니다

강풍이 불었다 딩톡

DingTalk가 기능과 장면의 복잡성을 해결하기 위해 최선을 다할 때 대형 모델의 등장은 상상력을 제공합니다.

과거에는 애플리케이션 소프트웨어 상호작용이 주로 그래픽 인터페이스(GUI)가 주도했고, 메뉴를 단계별로 클릭하는 모델이 실제 경험의 표준이 되었습니다. 대형 모델이 상호 작용 계층에 미치는 가장 큰 영향은 언어 상호 작용 인터페이스(LUI)입니다. GUI와 LUI의 하이브리드 상호 작용 형태는 DingTalk의 상호 작용 및 제품 복잡성 문제를 해결할 수 있습니다. 물론, DingTalk는 여전히 제품을 재구성하고 변형해야 합니다

"상호작용을 단순하게 생각하지 마세요"라고 Qi Junsheng은 감동적으로 말했습니다. LUI는 사용자가 언어로 지시를 보내는 능력에 의존하며, 기저 시스템은 지시를 받아들이는 능력이 있어야 합니다. DingTalk의 관점에서 보면 지능은 DingTalk의 현재 문제를 해결할 수 있는 큰 기회입니다.

재작성: DingTalk는 자연스럽게 풍부한 엔터프라이즈 비즈니스 시나리오를 보유하고 있으며, 대형 모델의 지능형 기본 기능 및 애플리케이션 시나리오와 연결하여 엔터프라이즈 시나리오와 대형 모델 간의 지속적인 상호 작용을 실현함으로써 데이터 및 기타 리소스를 완전히 동원하여 애플리케이션을 더욱 효율적으로 만듭니다. 가치는 더욱 풍부하고 간결해지며, 제품 가치의 선순환을 형성합니다. 따라서 DingTalk의 전반적인 지능형 디자인의 핵심 역시 기업 고객의 디지털 자산을 활성화하고 실제 기업 비즈니스 문제를 해결하는 데 있습니다

DingTalk는 풍부한 응용 시나리오 외에도 대량의 사용자 및 고객 기업 데이터를 축적했습니다. 대형 모델의 힘은 기존 데이터를 분석할 뿐만 아니라 추론을 위해 다양한 분야의 데이터를 융합하는 능력에 있습니다. 더 이상 단일 차원, 단일 시나리오 또는 단일 시스템의 데이터 분석이 아닙니다. 이는 또한 DingTalk의 개방형 전략을 반영합니다. 더 많은 기능이 더 많은 시나리오를 충족합니다. 다양한 시나리오의 데이터가 연결되고 통합되어 더 나은 대규모 모델 경험을 제공합니다. DingTalk의 지능형 제품 아키텍처 및 설계를 기반으로 기업 고객의 임계값과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 지능을 적용합니다.

DingTalk에서는 기업 디지털 자산과 다양한 비즈니스 응용 시나리오를 찾을 수 있습니다. 기업 고객이 대형 모델에 접근하기 어려운 상황에 직면했을 때 DingTalk가 솔루션을 제공합니다. 대화형 채팅부터 애플리케이션 및 할일 항목 작성, 다양한 협업 사무실 문서까지 모두 DingTalk 플랫폼에 통합되었습니다. 고객이 더 심층적인 교육이나 세부 조정을 요구하더라도 DingTalk의 개방형 아키텍처는 업계 전문 지식 도입을 지원합니다

“인텔리전스 시대에 DingTalk는 더 나은 연결 기능, 기반 기능 및 응용 시나리오를 제공하며 DingTalk 측면에서는 심층 테스트 단계에서 더 명확하게 볼 수 있고 인텔리전스를 촉진할 수 있습니다. 깊은 가치 창출 단계에 진입하면서 우리는 '마법의 지팡이'가 가장 강력한 요구 사항을 가진 고객의 가장 기본적이고 핵심적인 문제를 해결해야 한다는 매우 간단한 목표를 가지고 있습니다"라고 Qi Junsheng은 말했습니다.

이제 기업은 DingTalk 홈페이지의 마술 지팡이를 사용하여 채팅 AI, YiDa AI, 문서 AI, 지능형 Q&A, 컨설팅 AI 등 5개 제품에서 약 20가지 AI 기술을 호출할 수 있습니다. 동시에 Yida, Documents, Meetings 등 17개 제품 인터페이스에서 마술 지팡이 버튼을 클릭하면 해당 제품의 AI 기술을 사용할 수도 있습니다

기업의 단순한 요구사항은 운영, 효율성 향상, 비용 절감 등이 전부입니다. 빈센트 텍스트와 빈센트 다이어그램은 ToC의 논리에 더 가깝고 초기 시장 교육의 단계입니다. DingTalk는 실제 업무 시나리오에 집중하고 상업적 가치를 창출해야 합니다.

슈퍼 AI 애플리케이션

Gartner가 발표한 "2023년 중요 전략 기술 동향"에서 슈퍼 애플리케이션이 특별한 주목을 받았습니다. 또한 제3자가 자체 마이크로 애플리케이션을 개발하고 게시할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. Gartner는 2027년까지 세계 인구의 50% 이상이 여러 슈퍼 애플리케이션을 매일 사용하는 활성 사용자가 될 것이라고 예측합니다.

Alipay와 WeChat은 대표적인 슈퍼 애플리케이션입니다. 슈퍼 애플리케이션은 중국에서 서방 국가로 확산되고 있으며 모방되고 있습니다. 머스크는 이전에 트위터 인수 후 모든 앱을 만들고 싶다고 밝혔습니다. 슈퍼 애플리케이션의 핵심은 고객이나 직원이 사용하는 여러 애플리케이션을 통합하고 교체할 수 있는 능력이며, 이는 대형 모델의 특성에 자연스럽게 맞습니다.

최근 Zero One Thing의 창립자이자 CEO인 이카푸는 대형 모델을 출시하면서 슈퍼 애플리케이션을 구체적으로 언급했습니다. 그는 Douyin 및 The와 마찬가지로 간단한 애플리케이션에서 시작해 린(Lean) 창업 방식을 통해 지속적으로 반복한다고 언급했습니다. WeChat의 첫 번째 버전은 슈퍼 애플리케이션이 아닙니다. 대신 사용자의 요구 사항을 포착하고 새로운 플랫폼의 기술적 본질을 사용하여 모두가 좋아하는 간단한 애플리케이션을 만든 다음 사용자 피드백을 기반으로 지속적으로 조정하고 최종적으로 반복합니다. 슈퍼애플리케이션 제로원씽의 슈퍼애플리케이션 제작 방법론입니다.

이개푸의 슈퍼앱은 To C 시장에서 처음부터 반복을 시작한 반면, DingTalk는 To B 시장에 중점을 두고 이미 기성 시나리오와 사용자를 보유하고 있습니다. 둘은 다르지만 뚜렷한 차이는 없습니다

10월말 현재 50만개 이상의 기업이 딩톡 AI 마술봉 초청 테스트에 참여한 것으로 파악된다. 현재 딩톡 채팅, 문서, 지식베이스, 브레인맵, 플래시 등 AIGC와 연결된 제품 라인은 17개다. 메모 및 Teambition은 테스트를 위해 사용자에게 완전히 공개됩니다. DingTalk 클라이언트 및 APP 홈페이지의 최신 입구 "Magic Wand"에서는 채팅 AI, 문서 AI, Yidai AI 및 기타 자연어 대화 기능을 사용할 수도 있습니다.

타이타늄미디어는 초청 테스트 기간 동안 직원 수 5,000명 이상 대기업의 6% 이상이 AI를 자주 사용하고, 직원 수 2,000명 이상 중소기업의 경우 9% 이상이 AI를 자주 사용한다는 사실을 알게 됐다. AI 사용 빈도로 보면, AI를 자주 사용하는 사용자는 하루 평균 15회 이상 사용하고 있으며, 일부 기업에서는 1인당 하루 평균 300회 이상 AI를 사용하고 있다. 자주 사용되는 제품 중 Document AI는 사용자를 위한 402만 5천 개의 콘텐츠를 생성했고, Flash AI는 사용자를 위한 155만 7천 개의 요약 콘텐츠를 생성했으며, Yida AI는 9,800개의 사무 및 비즈니스 애플리케이션을 생성하는 데 사용자를 지원했습니다

이것은 중국 최초의 완전 개방형 국가 수준 지능형 애플리케이션이자 최초의 완전 개방형 AI 업무 애플리케이션입니다. DingTalk가 슈퍼 AI 애플리케이션으로 업그레이드되기 시작했습니다

DingTalk는 슈퍼 AI 애플리케이션의 성숙한 상태에 도달하기에는 아직 멀었고 Qi Junsheng은 아직 해야 할 일이 많습니다. "아직도 경외감을 갖고 단순하게 생각하지 말아야 합니다. ToB를 하려면 한편으로는 비즈니스 운영 등 다양한 역할에 대한 깊은 이해가 필요하고, 동시에 ToC 사용자의 마음과 요구에 대한 명확한 통찰력을 가지고 있습니다."라고 그는 말했습니다.

수년간 제품을 만들어온 Qi Junsheng은 가장 만들기 어려운 두 가지 유형의 제품이 있다는 것을 깨달았습니다. 첫 번째 범주는 제품의 복잡성을 기하급수적으로 증가시키는 생태학적 파트너의 역할을 포함하기 때문에 개방형 제품입니다. 두 번째 카테고리는 상업용 제품입니다. 특정 링크가 통과되지 않는다고 해서 오프라인으로 가져갈 수는 없습니다. 특히 유료 제품의 경우에는 더욱 그렇습니다.

제품의 일관성에 특별한 주의를 기울이세요.

초기 준비는 딩톡의 자동화 단계라고 할 수 있으며, 이제 딩톡의 지능화 단계에 진입했습니다. 모든 목표는 제품 업그레이드를 촉진하고 ToB 고객의 간단한 요구 사항을 해결하는 것입니다. "우리는 눈을 크게 뜨고 고객의 간단한 질문에 경외감을 느껴야 합니다. 왜냐하면 이러한 질문 뒤에는 한 가지 예에서 도출할 수 있는 문제가 많고 문제의 본질에 더 가까운 다른 사례에 대한 추론을 이끌어 낼 수 있기 때문입니다." Qi Junsheng이 말했어요

예를 들어 물류회사는 기본적으로 수익이 낮은 상태이고, 비용에 극도로 민감합니다. ToB 관리자의 경우 적시성 통제가 다른 산업에 비해 훨씬 높습니다. 특정 날짜에 배송량이 적은 경우 관리자는 차량 두 대를 제거하는 등 즉각적인 조정을 원합니다. 과거의 전통적인 BI 보고 방법은 적시성 요구 사항을 충족할 수 없었지만 대형 모델에서는 DingTalk가 출석, 운영 등 다양한 차원 데이터를 결합하여 처리량과 적시성을 예측함으로써 총 이익을 직접적으로 높일 수 있습니다

DingTalk는 향상된 생산성을 나타내는 대형 모델의 한계를 낮추어 더 많은 사람들이 필요에 따라 액세스하고 저렴하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업 조직은 이전보다 더 강력한 예측 가능성과 결단력을 가질 수 있으며 총 이익과 같은 다양한 측면을 최적화할 수 있습니다. . 이것이 바로 DingTalk가 기업에 가져오고자 하는 이상적인 변화, 즉 초인공지능 애플리케이션이 되는 것입니다

딩톡 자체가 진화의 플라이휠이 되어 슈퍼 AI 애플리케이션을 통해 많은 사용자를 끌어 모으고 있습니다. 이러한 사용자들은 DingTalk에 더욱 풍부한 시나리오와 기능을 제공한 파트너의 관심을 끌었습니다. 이는 결과적으로 더 많은 신규 사용자와 기존 사용자를 추가 소비로 끌어들입니다. 대형 모델의 도입으로 To B 시나리오에서 딩톡의 폭과 깊이가 확장되고 접힌 사용자 가치도 열립니다

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