五至十年之后,每家公司可能都会成为“AI公司”。
大模型和AI技术的兴起,为IT管理赋予了新的使命。
IT管理,意味着通过管理身份、网络、终端、应用、数据,为企业和员工实现无处不在的办公连接。听上去和企业的数字化转型很近,但事实上,在过去的十几年里,IT管理都被看作是一个“创新度并不高”的赛道。
在这样一个服务领域,如果不能直接将终端用户体验做到安全、无感、稳定一致,对业务效率产生显著的提升,那么在IT管理上投入巨大的资源来革新行业技术,无异于蚍蜉撼树。
而诞生于字节跳动(以下统称字节)内部、火山引擎旗下IT管理平台“飞连”,却以一个亮眼的商业化成果,打破了寂静的格局。
火山引擎是字节旗下的云服务平台,致力于将字节内部的增长方法、技术和应用工具开放给企业客户。近日,已经进入商业化第四年的飞连,是国内办公 IT 管理 All in One 大规模实践先行者,并在行业内首发大模型IT赋能平台,展开了IT管理场景下的AI应用探索。
传统视角下,IT管理是一个盘根错节、却在“单打独斗”的赛道。
产品体验差,生态闭塞,没有一家厂商能做到全覆盖,且厂商之间的开放度较低,企业需要花很高的成本才能打通协同。
这些浮在表面的“顽疾”企业不是感受不到,而是这背后的本质逻辑,让大多数人不得不接受行业技术缓慢演进所带来的低效化。再加上Windows AD等传统主流产品,在十多年前就已经相对成熟完备,并且能够满足企业的基本需求。
因此,在飞连入局IT赛道以前,国内很少有产品真正有动力去解决产品割裂与用户体验不佳的问题。
时间回到2017年。当时,企业办公主要以PC为主,OA、CRM等主流数字化系统对于移动端的适配性还非常差。但在那个互联网流量红利遍地开花的年代,像字节这一类业务高增长的公司,出差人员占比高、异地办公多,只用电脑办公就会有很多不便之处。
移动办公将会成为趋势,在当时看来是一件显而易见的事情。但在IT基础设施跟不上的情况下,多设备环境、多系统、多身份角色等等碎片化的控制与协同需求,早已不是传统IT管理产品的能力范围。问题在于,解决如此复杂的IT管理需求,是购买产品做定制,还是自研?
火山引擎飞连产品负责人刘威表示,想要验证自研一个产品有没有价值,需要看市面上有没有同类型的产品,能够满足公司员工自身的体验需求。
这个答案是有,但当时没有一家能将场景全面覆盖的厂商。以字节的员工数量,不但可能会花费高昂的预算,还要面临产品之间互相割裂、移动化适配差、跨国服务响应慢等问题。在算完这笔账后,飞连也就自然而然地诞生了。
起初,在飞连还没有考虑商业化时,便下定了决心至少要为公司做好两件事。第一,配合其他效率办公产品,解决移动办公的缺失,做好员工移动办公的体验;第二,解决IT管理产品割裂、需求碎片化的问题。
可以说,传统的IT管理,其实就是处理各种“对抗”和多个目标上的冲突。比如安全、管理和效率之间的平衡问题,而在解决了效率体验、打通了一站式管理之后,飞连团队发现,他们所做的事其实也是市场强需求的。
在应用了飞连之后,字节IT部门日常工作中的运维占比降低到了10%,业务支撑占比增长至50%。2021年6月,火山引擎品牌发布,飞连也作为火山引擎的一部分,走上了商业化之路。
在飞连成立的同一时期,其他大公司也在相继自研IT管理解决方案,之所以飞连能够更快走上商业化之路,还是得益于其产品力的优势。
首先,从当时的需求迫切性来看,字节是对效率要求得最极致的国内厂商之一,人员增幅大、业务增长快。因此,在商业化之前,飞连对于公司的发展步伐来说也很重要。
其次,外部各行各业的企业客户也存在同样的问题:人资数据与IT数据割裂、跨系统跨设备管理具有很高的安全风险等。
飞连团队表示:飞连的一个核心竞争力是,始终坚持公司内部用的和卖给客户的是完全相同的产品,对外商业化和对内研发属于同一个团队。
从飞连今天的产品形态来看,革新点在于All in One架构,使之成为了一个覆盖了各个数字化流程的一站式管理平台。
在飞连之前,市面上还没有出现过成熟的一站式产品,技术挑战不可忽视,商业化的前路更是未知的。决定做一站式,代表着飞连对于IT管理技术趋势的感知非常迅速和敏感。
一体化的难点不但在于能力聚合,也在于完成的打通。每一个品类拿出来都是一个单独的赛道,只有都做好了,同时铺开多个赛道的投入,才能真正满足企业客户的管理需求。因为,国内企业IT需要一体化的产品,每个赛道方向上的人员技术储备和融合,都是对于团队信心和资源投入的长期考验。
而对于如何定义好产品,在10月16日的火山引擎飞连新品发布会上,刘威直言:“IT产品应该具备的三个特性是:简单、生长、务实。”
一个“可生长”的产品能够不断地适应于越来越复杂的环境。对于很多技术厂商和企业自研团队来说,生存压力是一方面,所服务的企业自身的人效问题不够“激化”,也不利于做出一个既先进又普适的效率产品。将复杂而丰富的IT管理最小化为一套“端、云、网”,也可以在这基础上弹性扩展叠加,也为日后AI的深入应用、企业智能化转型创造了充足的空间。
“简单”则代表使用和管理都要简单,用户一站式IT入口,从网络接入、业务入口、基础办公、终端安全检查,都通过一个产品来完成。管理员通过“参数化”+多模块关联的管理平台,管理策略的有效落地。
踏实把每个场景做深做透才能广泛使用。IT管理的核心并非仅有技术壁垒,还有管理应用、终端等数字化载体,管理身份和终端多元化带来的复杂性。越来越复杂的IT环境、设备品类、操作系统,势必只能靠日积月累的实践来认知和迭代。
企业IT需要一体化产品,不仅是为了简单高效的一致性体验,还有让数据贯穿其中,为企业创造可量化的管理维度。因此,一体化产品更需要往一个方向发力,为客户聚焦目标。稳扎稳打地服务于字节内部,再开始做商业化,也是飞连能找准自身定位的优势所在。
企业需求在不断地生长和演进,而IT管理的目的却始终如一:支撑业务所需要的办公形态。
随着数字化和 AI 的能力增强,企业最终都会为了效率进行智能化转型。而IT管理则是每个公司都需要解决的问题。
“AI当下对于IT管理最大的价值,并不是取代专业人才,而是让企业里的每个员工都能成为六边形战士。”
发布会上,飞连发布了大模型 IT 赋能平台。AI在数据利用方式、自动化响应等维度上展现出的精准与高效,结合大模型的自然语言交互,已经在越来越多的领域产生了效率的量变。
而在IT管理领域,AI和大模型有可能更早地发生“质变”,主要体现在以下三个方面:
第一,在安全管理方面,AI算法能够对企业潜在风险进行实时监控,利用数据驱动下的大模型分析和处置决策,提升运营效率。
第二,AI和大模型的自动化运营与生成能力,可以基于企业自身的IT管理制度,自动生成管理策略,并随着企业的发展灵活调整,实现管理工具伴随企业“成长”。
第三,通过大模型平台的生态开放性,像飞连一样的厂商可以将先进企业的IT经验、行业积累,开放给更多的企业客户,让技术和管理策略的知识体系“流动”起来。
在此过程中,AI可能会面临的信息滥用、数据泄露等风险,需要通过产品逻辑和技术积淀进一步优化。比如,当企业因为业务需求引入智能体的时候,飞连会为企业提供针对智能体的敏感数据分析及过滤能力,从而保障安全。
另一方面,想要打通数据和控制能力,软硬一体化对于AI能力的注入也是必不可缺的。在飞连新品发布会上,飞连还发布了软硬一体解决方案,帮助IT管理解决方案更迅速地向智能化转型。
五至十年之后,每家公司可能都会成为“AI公司”。从提效的角度来看,AI能力与企业IT管理需求匹配的原因还有很多。比如,在安全与效率的“矛盾平衡”中,天然擅长数据推理和自动化的AI,能够通过自运营闭环来同时满足两点需求。
飞连所创新的应用场景已经验证了这一点:如今,一个管理平台就能自动实现风险洞察、数据分析、自动处置。在AI的帮助下,每一位IT人员都可以轻松承担IT运维工程师、数据安全工程师的角色。
因此,对于飞连来说,AI能力的引入,一方面是为企业解决好IT管理自身,另一方面也是对未来的业务形态展开了探索与准备。从“效率地基”上推动企业的智能化转型。
在商业化第四年的时间点,飞连无论是为IT管理领域,还是为内外部带来的效益,都交出了一份相当漂亮的答卷。
在降本增效的市场环境到来以前,飞连这一类产品是高增长企业的直接选择。
对于另外一些企业来说,曾经的态度大多都是理性观察。而随着流量红利退却,“降本增效”四个字成为了几乎所有企业都避不开的经营方式。
因此,也就不难理解,提效对应的不再是追逐可量化的显性收益,而是拉高了IT管理这一类效率服务的价值,相信降本增效的商业化潜力确实能推动技术创新。
总而言之,所有竞争,最终都会归为效率竞争。在“通过办公提效,促进业务提效”的方法论中,IT工具是最基础的一环。无论有没有AI能力的加成,从飞连三年商业化的成长都可以看出,不是新产品在打开市场,而是国内企业自身的效率需求和提效动能在发生变化。
而下一步,AI则会打破企业IT中的“效率幻觉”,继续探索天平的两端:安全和效率。
文章来自于“晓曦”,作者“晓曦”。
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md