我有个朋友，这些年一直在帮传统企业做AI转型。

他的客户大多是制造业、零售、连锁服务这类行业，规模从几十人到几千人都有。

前阵子我们吃饭，他提到了一个很普遍的现象。
即便是到了2026年了，他聊过的很多传统企业老板，对AI转型这件事还是有很大误区。

他观察了一下，这些公司里大多数员工用AI的方式，跟前两年刚接触AI那会儿根本没什么区别，还是停留在每天在对话框里跟AI问问题。

我问了一个我一直以来很好奇的问题：传统企业做AI转型，第一步到底应该干啥？

他的回答是，选对工具。

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现在市面上的AI工具太多了，钉钉悟空、飞书Aily，还有数不清的AI助手。
很多老板都挑花了眼，不知道到底应该给员工选哪个。

比如我朋友帮一家做连锁餐饮的公司做过转型，这家公司大概两百多家门店，老板很有前瞻性，很早就想把AI用起来。

聊到这里，我问他，你觉得这类企业应该选什么？
他说，要看企业真正想让AI做什么。

现在市面上的AI工具，底层走的其实是两条完全不同的路。

第一种做法叫渐进式增强，也就是在现有系统基础上，加一层AI进去。

比如飞书Aily，Aily在飞书原有功能上加了AI能力，龙虾接进来补充本地执行的部分。

这条路最大的好处是平滑，企业原来怎么用飞书还是怎么用，不需要大改现有的工作习惯，学习成本低，短期内也能看得到效果。

但这条路有一个很难绕开的问题：它的天花板，就是现有飞书能力的AI增强版。

飞书原来的架构不是为AI设计的，AI在上面工作，是在一个不是为它造的房子里活动，总会碰到各种限制。
而且Aily和龙虾是两套体系，安全边界和能力边界不统一，企业级管控上会有一些根本性的缺口。

第二种做法叫重构式创新，从头开始，按照AI原生的思路重新设计整个平台。
AI是操作者，人只需要说清楚要干什么。

钉钉悟空走的是这条路，底层CLI化重写，从第一天起就为AI调用设计整个系统。
这条路的潜力更大，因为AI不是在一个旧系统上打补丁，而是从一开始就是这个系统的核心调用方式。

权限是内建的，安全是内建的，多个Agent之间的协作是内建的。

你说一句话，悟空可以把这句话拆成一串子任务，串联起来执行，每一步都在企业的权限体系内，没有越权的可能。

当然，这条路的落地要求相对也更高，企业需要真正想清楚，到底想让AI做什么。

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我让他展开说说，不同类型的企业，他一般会建议怎么选。
他想了一下，说大概可以分这么几类情况。

第一类是以协作为主的知识型团队，比如咨询公司、律所、广告公司，日常工作主要是开会、写文档、做方案，人和人之间的沟通协作占大头。

这类企业用飞书Aily其实挺合适的，它在飞书内部的文档处理和信息整合上做得不错，帮团队在已有的工作流里提效，阻力小，员工接受度也高。

第二类是有大量重复性执行任务的运营型企业，比如像连锁餐饮的客户，每天大量门店数据要处理，促销活动要跑，审批流程要走，这些任务有规律、有标准，但量大、人工处理容易出错。

这类企业需要的是AI真的去执行，不只是给建议。
钉钉悟空在这个场景下更合适，因为它能把一个指令拆成多步任务串联执行，调钉钉里的数据、建审批、发消息、建待办，可以一口气跑完，不需要人在中间不停搬运。

第三类是想做深度定制的企业，比如有自己一套业务系统，想让AI对接进来。

这种情况，钉钉CLI已经开源，开发者可以按自己的需求扩展悟空的能力，给它加新技能，对接企业内部的私有系统。
这对有一定技术能力的企业来说是个真实的优势。

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我跟我朋友聊完回去，自己也研究了一下钉钉悟空的技术逻辑，确实挺有意思的。

钉钉前段时间把整个系统底层重写了，给悟空造了一套原生的操作语言，每条指令都带着权限、会话、授权信息。
AI在调用钉钉能力的时候，不是在模拟人去点按钮，而是以一个有明确身份的用户身份直接跟系统对话。

我后面还问了我朋友一个问题，他自己帮企业做选型的时候，最常问对方的问题是什么。

他说，他一般会问两件事。
第一，你现在最想用AI替掉的，是哪些具体的工作？是真实的、每周要花时间的事。

第二，这些事里，有多少是在一个系统内就能完成的，有多少是需要跨系统、跨工具才能完成的？

很多公司不是选错了工具，而是没想清楚自己要什么，就把工具选了。
工具本身没错，但放错了场景，就很难用出价值来。

如果你的公司打算认真押注AI、把它作为未来核心生产力工具，选一个从第一天就为AI原生设计的平台，可能比在传统办公软件上加一层AI，更值得。