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ChatBI 是个伪需求，业务真正要的不只是“问数”
前言大模型让“自然语言问数”迅速成为数据类产品的新想象。只要输入一句自然语言，系统就能返回指标、图表甚至解释。于是，ChatBI 很快被包装成“数据分析民主化”的关键入口。听起来很美。但走到真实的业务场景中，你会发现：业务人员真正需要的，从来不是“聊天”这个形式，而是“分析决策”这个结果：经营会上被追问异常波动，业务要的不是“销售额下降了 8%”，而是为什么下降、主要跌在哪里、是否异常、接下来该怎…- 10
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别再做智能问数Demo了，根本上不了线
引言 过去两年，AI问数、ChatSQL、对话式BI火得一塌糊涂。"接个大模型！挂上数据库！一句话取数！BI要被颠覆了！"过去两年，这句话我们听了无数次。厂商在宣讲会上喊，领导在部门会议上提，就连我们自己，也曾在年度规划里满怀期待地写下。甚至这两年我们遇到的绝大多数企业，都踩过这个坑：先是被丝滑的Demo打动，领导拍板立项，团…- 9
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从“无所不知”到“无所不能”，企业龙虾将怎样接管企业 IT
每个企业通常都会同时使用多个信息系统，每个系统都承载或管理着一部分业务。真正的问题，不在于系统多，而在于这些系统之间如何协同。系统之间的关系，其实非常复杂，包括功能边界、数据边界以及权限边界等多个方面。系统之间如何集成、集成到什么程度，直接决定了企业整体数字化水平的高低。目前，行业内并没有一个特别统一的术语来描述这个问题。这里可以暂且把它称为“企业信息系统治理架构”。虽然名字不重要，但它确实是企业…- 5
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浏览器自动化：从GUI到OpenCLI
为什么我们需要浏览器自动化如今大量业务系统都跑在浏览器里——运营配置后台、工单处理系统、发布运维平台。如果能让这些系统自动运转，对提效和智能化运营的价值不言而喻。但现实是，Agent 想操控浏览器，路并不好走。现有方案的困境OpenCLI 的思路核心想法很简单：不跟网页界面较劲，直接抓它背后的 API。浏览器里看到的数据，本质上都是前端从某个接口拿回来的。把这个接口找出来、把请求复现出来，比点按钮…- 7
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Oracle裁员三万人的警钟：当AI成为新的生产要素，管理者需要思考的三个核心问题
2026年3月31日清晨六点，Oracle数千名员工打开邮箱，发现自己的权限已经被关闭。据多家媒体估计，这轮裁员波及2到3万人，约占全球员工的18%——这是Oracle历史上最大规模的一次裁撤。而就在几周前，Oracle刚刚交出季度营收172亿美元、剩余履约义务同比暴涨325%的成绩单。释放出来的现金流去向明确：500亿美元的年度资本支出，几乎全部指向AI数据中心扩张。裁员消息传出当天，Oracl…- 5
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业界首发：HENGSHI CLI正式发布，开启Agentic BI自动驾驶时代
在 AI Agent 极速进化的今天，企业级商业智能（BI）正站在一个历史性的十字路口，主流厂商都已经装载了智能问数的 ChatBI，极大程度提升了业务使用的灵活性。但随着业务复杂度提升与自动化需求升级，即使大模型已拥有极高的智商，传统的 BI 依然面临一个根本性问题：AI Agent 无法独立、顺畅地完成端到端的数据分析任务。此前，行业普遍的解决方案是让 Agent 去调用繁杂的 REST AP…- 6
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AI在企业落地的真实困境：小场景看不上，大项目做不起
今天在群内某企业CIO谈起公司的AI建设现状感慨的说道：“小场景看不上，大项目做不起，老板总想搞颠覆，却忽略数字化基础薄弱。折腾一年结果什么都没做”。这句话精准概括了当前AI在企业落地中最典型、也最让人无奈的处境。为什么会如此？这看似简单的一个问题其实背后其实是一整套由认知偏差、利益博弈、组织惯性交织形成的系统性问题。今天，老杨就来与大家聊聊这个话题。为什么“小”成了原罪？当前关于AI的各种小应用…- 10
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TSMC（台积电）：从「制造即代码」到 AI 时代的绝对物理基岩
在「无限杠杆理论」的宏大演进史中，前四个纪元（硬件、软件、网络、移动）展现了一个清晰的轨迹：价值的去物质化。科技巨头们通过将代码与硬件解耦、将分发与介质解耦，不断摆脱物理世界的重力，追求近乎为零的边际成本。然而，无论是多么缥缈的云服务，还是多么强大的生成式人工智能，所有这些位于云端的「比特」，最终都必须在物理世界的「原子」上运行。在这个由数字主导的无限杠杆宇宙中，台湾积体电路制造公司（TSMC，简…- 12
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OpenClaw威胁下，大厂APP会被降维成信息通道么？
过去十几年，中国互联网最深刻的一场变革，不是网站变成了手机应用，也不是流量从 PC 迁移到了移动端，而是一个更深的事实：个人的数字生活，被一步步装进了大厂 APP。你的关系在微信里，你的消费在淘宝和京东里，你的兴趣在抖音和小红书里，你的出行在高德和滴滴里，你的工作流又被放进飞书、钉钉、企业微信里。大家想要一个属于自己的完整日历，都非常的困难。表面上看，我们拥有了越来越多工具；但从更本质的角度看，我…- 6
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钉钉已经彻底 CLI 化了。
昨天在朋友圈看到一张截图，有点被击中了。这应该是钉钉发布会最浓墨重彩的一笔。左边是我们熟得不能再熟的流程。公司来了个新人，HR 打开钉钉，把人拉进大群，再建个小群，配个师傅，然后一条一条交代入职任务。右边一下子变了味道。几行代码，直接把刚才那一整套流程直接写出来了。创建群、拉人、发消息，全变成一段可以执行的脚本。可能有程序员会觉得，脚本这事有什么稀奇的？搞运维的人天天写脚本。但真正的问题是，钉钉作…- 3
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告别先开发后治理：Agent 驱动的数据质量一体化交付
引言对于开发者而言，离线数据开发中数据质量建设的核心挑战，从来不是“能否配置规则”，而是：质量规则能否像代码一样低成本、高可靠地融入研发交付全流程。当质量规则游离于开发链路之外，治理便退化为被动补救：SQL上线后补配质量规则、字段变更引发误报漏报、规则与代码版本脱节……最终导致规则越配越多，忙于补救的恶性循环。开发和治理割裂流程下的工程代价治理滞后：规则配置晚于数据上线，问题发现延迟迭代不同步：S…- 6
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企业 AI 落地全景指南：9 大部门 100 + 场景，直接抄作业
在数字化越来越普及的今天，AI 早已不是遥远的技术概念，而是能真正走进企业日常、提升效率、降低成本的实用工具。但很多企业仍面临一个共同问题：知道 AI 有用，却不知道从哪里下手。本文为你整理一份可直接落地、全行业通用的企业 AI 应用场景清单，覆盖营销、销售、客服、人力、行政、财务、生产、品牌、法务九大核心部门，帮你快速找到适合自己的 AI 切入点。一、市场营销部：用 AI 放大获客与转化营销是 …- 7
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3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程
编者按以 ChatGPT 问世的 2022 年为起点，大模型技术进入公众视野已经超过三年。人们普遍见证了 AI 作为新型生产工具对生产力的重塑，但对科技企业而言，这远不止是多了新技术或新产品那么简单。作为前沿技术的掌握者与实践者，科技公司必须率先完成自身的转型：以极快的速度，不惜试错和阵痛，找到大规模、稳定、高效使用 AI 的组织路径。过去十年，“数智化”浪潮主要聚焦于传统企业如何借助外部工具实现…- 10
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Obsidian CLI：AI Agent 时代的新入口
最近 Obsidian 官方发布了 CLI 接口。很多人可能会问：一个笔记应用为什么要搞 CLI？这背后其实反映了一个重要趋势——传统应用正在为 AI Agent 时代做准备。在过去的一年里，我注意到一个有趣的现象：越来越多的用户开始用 Claude Code 配合 Obsidian 做各种事情。从自动整理笔记到批量生成内容，AI Agent 正在重新定义我们使用工具的方式。Obsidian 官方…- 5
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为什么越来越多的软件被“用完即弃”？
在很长一段时间里，软件在企业中的地位几乎没有被质疑过。一套系统一旦上线，就意味着长期运行。ERP、CRM、MES、PLM 等核心系统，往往以五年甚至十年为周期来规划。开发和实施成本高昂，但只要使用时间足够长，这种投入就被视为合理。软件因此被默认为一种需要“摊薄成本”的长期资产。但近两三年，一种与这一逻辑明显不一致的现象正在频繁出现，越来越多的软件，并未被设计为长期存在。有人为一次活动搭一个应用，用…- 6
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AI时代最傻的决定，就是砍掉你的技术团队
AI时代最傻的决定，就是砍掉你的技术团队最近流行一种论调：“程序员正在被AI取代。”很多企业老板一想，对啊，AI写代码比人快多了，裁掉一半IT部门，省点钱不香吗？我告诉你：你正在做一个巨贵的决定。01 你以为在省钱，其实是在自杀我知道现在到处都在说”程序员要失业了”。但我想问你一个简单的问题：AI写的代码，能直接帮你赚钱吗？不能。一个能跑通业务、产生收入的AI系统，背后有多少破事，我太清楚了：• …- 7
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老登软件公司的AI路怎么走？
上次上《AI炼金术》播客，主持人居然叫我老登！好吧，我就聊聊“老登软件公司”在“AI 时代，产品到底该怎么做”这个问题。我想用简单的四象限来描述可以做的四种选择：老瓶装老酒：原有产品不变老瓶装新酒：在原有产品上加 AI 功能新瓶装老酒：重做原有需求，使其 AI 原生新瓶装新酒：用 AI 做过去没做过的需求哪一种最好？坦白说，不做是不知道的。但哪一种最差，我想了很久，有些答案。01. 为什么要先找“…- 5
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都知道 AI 会重构组织，但为什么迈不出第一步？以及第一步从哪开始？
过去一年，围绕 AI 与组织转型的讨论已经非常多：从扁平化、敏捷化、平台化，到人机协作、Agent 团队、流程再造，方向看起来越来越清晰。和不少企业管理者、HR、OD 伙伴交流时，也能明显感受到一种共识正在形成：如果组织结构和运行方式不变，再先进的 AI 工具，最终也只能被旧体系“消化掉”。但几乎在所有交流中，都会反复出现同一个现实困惑：大家都知道要变，却迟迟迈不出第一步。更尴尬的是，即使迈出去了…- 7
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传统To B的「双输」困境，会被RaaS终结吗？
放眼2025年，声称投身Agent转型的中国To B厂商比比皆是，从发布会到行业白皮书，“企业级AI智能体”、“数字员工”已成为最性感的标签。但人们往往容易沉醉于如火如荼的讨论，而忽略了一个残酷的事实：任何对新技术或是新产品逻辑的探索，并不会自动地等同于其发展道路上的救命稻草，光鲜的技术名词或许能带来短暂的估值光环，却未必能改变厂商长久以来的To B商业化困境。01传统To B的双输困局To B商…- 7
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2026年ChatBI技术将走向何方：AI Agent与多模态交互如何重塑商业智能？
2026年ChatBI技术将走向何方：AI Agent与多模态交互如何重塑商业智能？智能数据分析（IDA）正经历从传统回顾性分析向主动、预测和自主智能的根本性转变。随着AI技术的快速演进，ChatBI作为商业智能的新一代交互形式，正朝着AI Agent与多模态交互融合的方向发展。本文将深入探讨2026年ChatBI技术的发展路线图，分析AI Agent与多模态交互融合的趋势、应用场景演…- 8
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企业的AI项目，是不是在数字化转型的旁边，还是另起炉灶？
场景一：公司的“数字化转型”办公室墙上，挂着一幅巨大的蓝图，核心是打通所有系统，实现“数据驱动”，项目已推行三年，步履维艰。场景二：与此同时，一个新成立的“AI创新小组”士气高昂，他们绕过那些老旧的核心系统，直接调用第三方API，用最新的技术，三个月就打磨出了一个预测精准、界面酷炫的“智能营销”demo。演示会上，AI小组大放异彩。散会后，数字化转型团队的负责人默默抽着烟，心想：“这玩意儿确实厉害…- 5
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NL2DSL2SQL是实现ChatBI的正确技术路线吗？
NL2DSL2SQL是实现ChatBI的正确技术路线吗？核心观点：在当前技术阶段，NL2DSL2SQL（自然语言 → 领域特定语言 → SQL）不仅是实现企业级 ChatBI（对话式商业智能）的“正确”技术路线，更是确保其准确性、安全性和可维护性的“务实”路线。它通过引入一个结构化的中间层（DSL），有效解决了直接将自然语言翻译为 SQL 的诸多弊端。尽管该技术…- 9
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生成式AI与组织变革：从技术工具到组织能力的范式转变
一家估值超过100亿美元的企业，规模会有多大？硅谷的人工智能搜索初创企业Perplexity会告诉你，只有247人，而这家企业的估值已经达到140亿美元。另一家硅谷的初创企业Cursor AI更为极端，大约30人便足以维持这家估值约90亿美元的企业的运转。仅从企业规模上就可以看出，AI时代成长出来的企业与传统企业有着明显的差别。一个如此大体量的公司，只需要这么少的人数就可以维持运转，可见它背后的管…- 6
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