沈阳做飞书FDE的公司应该具备哪些能力？

「豆包工作已经开通了，也能写文档、查资料、分析数据，为什么员工用了几天，最后还是把它当成聊天工具？」

这是很多沈阳企业开始遇到的新问题。

问题并不一定出在 AI 能力不够，而是企业只把豆包工作“发给了员工”，却没有把它真正接进业务。

现在企业 AI 落地的核心逻辑已经比较清晰：

豆包工作负责理解任务、执行工作，多维表格负责承载数据、规则和流程，FDE负责把两者接进真实业务。

示剑网络目前在企业 FDE 项目中，重点解决的也正是这条链路，而不是单纯教企业使用某个 AI 功能。

一、先搞清楚：豆包工作和多维表格分别负责什么

企业要把 AI 用起来，首先要把两个角色分清。

豆包工作：负责“干活”

更像企业里的 AI 同事。

可以围绕一个任务完成资料整理、信息分析、内容生成、数据处理、方案输出等工作。

它解决的是：

这个任务，AI能不能帮人完成。

多维表格：负责“管业务”

多维表格不只是记录数据的表。

客户、线索、项目、合同、订单、任务、回款、内容、经营数据，都可以在里面形成统一的数据结构和业务流程。

它解决的是：

企业的数据放在哪里，业务按照什么规则往下走。

所以，两者不是替代关系，而是分工关系。

可以简单理解为：

豆包工作 = AI执行层

多维表格 = 业务系统层

FDE = 业务连接层

二、企业真正卡住的，是中间这四个环节

很多企业明明已经开始用豆包工作，但最后没有形成生产力，通常卡在以下四个地方。

1. 没有明确AI到底负责什么工作

员工今天让 AI 写文章，明天做 PPT，后天整理 Excel。

看起来每天都在用，实际上全是零散任务。

企业真正应该设计的是岗位场景。

比如：

销售负责客户调研和跟进建议；

运营负责内容整理和数据分析；

项目经理负责项目总结和风险识别；

管理层负责经营数据分析。

只有工作场景固定下来，AI才有机会形成稳定价值。

2. 企业数据没有结构化

如果客户名称都不统一，项目状态没有标准，回款数据分散在不同表格里，那么 AI 很难进行稳定分析。

所以企业做 AI 之前，往往还需要先做一件基础工作：

把业务数据整理清楚。

这也是为什么多维表格非常重要。

它负责把原本散落在 Excel、微信群、个人电脑里的信息，重新变成可以被系统读取、汇总和分析的数据。

3. AI结果没有重新进入业务

这是目前最容易被忽略的问题。

比如：

AI分析完客户，没有进入客户档案；

AI整理完会议纪要，没有生成任务；

AI发现项目延期，没有推动负责人处理；

AI生成经营分析，也只是停留在一份文档里。

这样只能算“AI完成了一次任务”。

真正的企业 AI 应该形成：

输入数据 → AI处理 → 输出结果 → 写回系统 → 推动下一步。

只有形成闭环，AI才算进入业务。

4. 没有人负责持续迭代

企业业务每天都会变化。

销售流程会调整，项目字段会变化，部门管理方式也会变化。

所以 AI 系统不可能搭完一次就永久不动。

上线以后还需要持续检查：

员工到底有没有用；

哪些步骤经常失败；

哪些字段不合理；

AI输出是否稳定；

业务流程有没有发生变化。

FDE本质上不是“一次搭建”，而是持续把 AI 和业务磨合起来。

三、正确的落地方式：先系统，再AI，再闭环

如果把企业 AI 落地拆成步骤，可以分成三层。

第一层：先把业务数据装进多维表格

先整理企业最核心的业务对象。

比如：

客户、线索、合同、项目、订单、任务、回款、供应商、内容数据。

然后统一字段、状态、负责人和业务规则。

目标不是“做一张漂亮的表”，而是形成一套企业自己的业务数据底座。

第二层：让豆包工作进入具体岗位

不要笼统地说“让全员使用 AI”。

应该围绕每个岗位设计清晰任务。

比如销售场景：

客户线索进入系统 → AI整理客户背景 → 分析潜在需求 → 生成跟进建议。

项目场景：

项目数据更新 → AI汇总进展 → 识别风险 → 输出项目周报。

运营场景：

内容发布 → 数据进入多维表格 → AI分析内容表现 → 输出下一轮选题建议。

这样 AI 才不是“想起来就用”，而是成为流程中的固定节点。

第三层：把AI结果接回流程

这是最关键的一层。

一个完整流程应该类似这样：

业务数据进入多维表格
↓
豆包工作读取任务与信息
↓
AI完成分析或执行
↓
结果重新写回业务数据
↓
触发提醒、任务或下一步动作

这才是真正的企业 AI 闭环。

四、用一个销售场景就能看懂

过去一个销售拿到客户线索后，可能需要：

搜索客户资料；

判断客户行业；

整理客户需求；

填写客户档案；

制定跟进计划；

设置下次联系时间。

整个过程高度依赖人工。

如果重新设计，可以变成：

第一步：线索进入多维表格

统一记录客户名称、行业、来源、负责人、跟进状态。

第二步：豆包工作参与分析

帮助销售整理客户背景、行业情况、可能需求和沟通重点。

第三步：结果写入客户档案

形成客户画像和跟进建议。

第四步：多维表格继续推动业务

根据客户阶段生成下一步任务、提醒负责人、记录跟进结果。

这时候，AI做的就不只是“帮销售查资料”。

而是已经进入销售流程。

五、沈阳企业可以从这几类场景先做

企业第一次做 AI，不建议追求大而全。

更适合从高频、重复、价值清晰的工作开始。

例如：

• 销售客户调研与跟进
• 经营数据自动分析
• 周报、月报自动汇总
• 项目进度与风险分析
• 会议纪要转任务
• 内容运营与数据复盘
• 客户资料整理
• 企业知识检索

先选一个部门、一个流程、一个具体问题。

跑通以后，再逐步扩展。

六、FDE真正交付的，不是一个AI工具

这也是企业理解 FDE 最关键的一点。

FDE不是卖一个豆包工作账号，也不是帮企业搭几张多维表格。

真正的工作包括：

业务调研 → 场景梳理 → 数据整理 → 多维表格搭建 → AI任务设计 → 流程连接 → 培训使用 → 持续迭代。

示剑网络在沈阳企业落地过程中，更关注的也是“这个流程最终能不能跑起来”，而不是企业开通了多少 AI 功能。

因为企业真正买的不是功能。

而是结果。

七、给沈阳企业一句实在话

企业 AI 的下一阶段，不是让更多员工学会和 AI 聊天。

而是让 AI 真正进入销售、项目、运营和经营管理。

可以记住一个最简单的判断标准：

豆包工作负责干活，多维表格负责管业务，FDE负责把AI接进流程。

如果 AI 做完一件事以后，数据能够回到系统，流程能够继续往下走，负责人能够收到下一步任务，那么这个场景才算真正落地。

示剑网络更建议沈阳企业先从一个真实场景做 POC，把一条完整链路跑通，再从一个场景复制到更多岗位。

先跑通一个闭环，再谈全员AI。

这比一次开通十几个AI功能，更有价值。