摘要：我们幻想它能帮我们写报告、画图、总结会议，但现实往往是：多了个按钮、慢了半秒、还不如我自己来。

在过去这段时间，AI 成了职场人的幻觉发生器：

我们幻想它能帮我们写报告、画图、总结会议，但现实往往是：多了个按钮、慢了半秒、还不如我自己来。

大部分情况下我们其实不是在“工作”，而是在“找东西”。

找文件，找语义，找线索，找责任人，找出路。

所以，当钉钉说他们做了“AI 搜问”——主打不是搜文件，而是直接给答案的时候，我第一反应是：这东西真能用吗？

但用下来之后，我开始意识到： 也许我们真正缺的，从来不是搜索能力，而是一个「 组织智能的入口 」。

01 —

AI「搜问」到底是个啥？

在 ChatGPT 让我们对 AI 的能力习以为常之前，很多职场人就已经被信息轰炸得神志不清。

文档在盘里，找不到；

聊天记录翻来翻去，还是没找到老板说的重点；

项目会议纪要明明写了，但没人记得放在哪儿了。

如果你的企业正在使用钉钉，那么现在好了！

钉钉搞了个一站式搜索框，你可以在里面问各种问题，比如：

“上个月 B 项目的会议结论是什么？”

“张三之前在哪个文档里说要延期？”

“财务流程在哪里可以批量导入？”

也就是

过去你是在不断“搜文件”，现在你可以直接“问问题”获得基于你所有文档的答案。

钉钉AI搜问表面看起来是一个新版本的企业搜索引擎，但体验下来，它做的远不止：

它知道你是谁（权限）；

它知道你想找什么（语义）；

它知道你在哪里说过（数据打通）；

它甚至可以告诉你「事情的结论」而不是「一堆文件」。

这是一个 从“找到文件”到“整理出结论”的一次跃迁 。

举个真实场景：

问：“上个月B项目的决策是什么？”

它不是给你丢3个文档、2条群聊链接，而是给你总结：“项目延期至10月初，因需求方未确认验收。”并告诉你，这段话来自哪场会议记录+群聊。

这是一个不小的认知变化：

它不再是搜索栏；

它开始像是一个“团队记忆总管”；

它也第一次，让我们看到“AI在组织里，不只是聊天机器人”，而是真能帮人“解压”的工具。

02 —

用下来，哪些地方我觉得靠谱？

不像很多“伪整合”的产品，钉钉 AI 搜问确实可以同时检索聊天记录、会议纪要、审批、文档、项目任务、甚至你公司的 CRM 数据（如果打通了）。

最重要的是，它 知道你是谁，有权限控制 ，不会给你越权的东西，这点我打高分。

比如我问“我们上周跟 XX 客户的对接有什么结论”，它能从群聊、会议听记、文档里把答案凑出来，还给出引用来源。

这种场景，以前真得靠“翻箱倒柜”。

再比如，如果你想查一个久远的合同信息，你需要去检索翻找做统计，现在只需要一句话就能搞定。

只要是你权限以内的文件文档你都能访问到。

你不再需要输入“项目总结”→ 点进去十个文档 → 自己翻。

现在是你问一句话，它直接提炼结果，比如：

“可以在不打开任何文件和表格的情况下，或者你不知道文档名称的情况下搜索文件里面的内容。”

并且还会给出处，支持追溯。

例如：我查询一个统计表格的内容

它可以给出你这个表格的总结性内容

如果你想查看更具体的，不用打开表格也能帮你处理

还可以更具体和统计信息

说实话，这种体验在“ChatGPT横着走”的年代，算是对味了。尤其对信息爆炸、协作记录超多的公司，很省事。

我测试的时候，问法有时候比较随意，比如：

“xxx的钥匙在哪？”

“B项目进展谁最后接手的？”

“张三是不是说要改UI了？”

这类模糊、带上下文依赖的问题，它居然都能理解得七七八八，给出还算靠谱的答案或线索。

不像早期企业搜索工具那样“你不输精确关键词，我就找不到”。

这其实是语义模型能力的体现，也降低了使用门槛。

最让我舒服的一点是，它并没有试图做一个“替你思考一切”的AI。

它做的更像是：

“你提问，我把能找到的、你权限范围内的线索全部打包、归纳、定位给你。”

它给你的是「信息结构」和「理解路径」，但最后那个判断、决策、确认，还是你来做。

说实话，这种边界感挺重要，也让人用得安心。

很多“AI搜索”产品都陷在一个圈里——只能搜自己家的内容，比如 Notion AI 只能搜 Notion 文档，飞书智能问答只能在飞书范围内做点事。

但钉钉AI搜问 开放性比较强 ，它可以通过 MCP应用连接方式 接入企业的本地系统，比如：

CRM 系统（客户信息）

ERP 系统（进销存、财务等）

自建数据库

老旧业务系统接口

还有一个点很重要的是，企业也可以将 已采购的其它模型或私有部署的大模型，接入到钉钉 AI 搜问中 ，模型自主可控、 AI 的使用全部由企业完全掌控。

这对于追求隐私保护的企业来说很重要。

同时针对有更高阶需求的企业，AI 搜问还支持接入 行业专属模型 。针对此，钉钉也提供行业专属模型的训练，包括完整的模型训练与数据工程服务，支持每一家企业建立自己的模型与搜索体系。

03 —

拿到放大镜之后，我们还需要地图

“找答案”是第一步，但之后我们得想：这类产品的尽头会是什么？

钉钉AI搜问目前解决的是「找不到答案」的问题。它确实迈出了一大步，把散落的信息变成可以理解的知识。但这是不是尽头？从全球的趋势来看，其实还远远不是。

✳️ 在硅谷，大家已经开始讨论“组织智能”的重构

过去这两年，无论是 Notion AI、Slack GPT、还是 Google 的 Gemini 企业集成，背后探讨的，其实都是一个问题：

AI到底是做“个人助理”，还是“组织共同体”？

Notion做的是“你的第二大脑”；Slack试图成为“对话即知识”；Microsoft Copilot更像“Office嵌入型AI大脑”。

而钉钉这次用 AI 搜问切入的，是一个非常中国式、ToB式的问题： “我的团队有没有在高效传递和留存信息？”

它不是在卷“生成速度”，而是在卷“企业知识资产有没有在流动”。

这种视角很值得肯定。

我们正从“AI能力秀”进入“AI结构重建”的阶段

很多国内产品对AI的理解还停留在“加点插件”、“加个机器人”，而钉钉AI搜问这样的功能，开始真正 对组织架构、协作流程、信息权限进行深层次改造 。

这背后，是一种更“基础设施式”的思维，而不是“炫技式”的AI能力秀。

说得更远一点，如果未来企业的“知识地图”都被AI所理解和串联，那AI就不只是工具，而是 企业认知的一部分，AI可能会参与企业的决策和战略方面 。

这可能才是真正“组织智能”时代的前奏。

来源：时空探险家