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**El posicionamiento del producto enfrenta profundos conflictos; la rotación de personal es frecuente. Un ex empleado de DingTalk publicó un artículo de 105 páginas para analizar los problemas de DingTalk en la era del AI.**

原文:产品定位陷深层矛盾,人员流动频繁,钉钉离职员工发105页长文复盘AI时代的钉钉困局

Resumen del contenido principal

El producto de ofimática basado en IA, ONE, lanzado por el fundador de DingTalk, Wu Zhao después de su regreso, tenía como objetivo organizar la información laboral dispersa (charlas de grupo, tareas pendientes, reuniones, etc.) mediante tecnología AI para ofrecer una experiencia más eficiente donde las “tareas” encontraban a las personas. Sin embargo, debido a la simultánea necesidad de cumplir con cuatro objetivos contradictorios (aliviar la carga de los usuarios, transformar el producto, mejorar el espíritu del equipo y generar ingresos comerciales), así como a conflictos en su posicionamiento (agradar a los jefes frente a los empleados) y a una iteración acelerada que dejó de lado la construcción fundamental del producto, solo después de 10 meses pasó de ser una novedad tecnológica a un mero elemento transitorio antes de su descontinuación. Su fracaso refleja las dificultades comunes que enfrentan las empresas tecnológicas en su transformación hacia la IA: el deseo excesivo de logros rápidos y la falta de equilibrio.

El proyecto ONE: el sueño de hacer que las “tareas” encuentren a las personas en la era de la IA

La idea central de ONE era simple: antes, uno mismo tenía que buscar información en las charlas de grupo, revisar registros de reuniones y seguir el progreso de las aprobaciones; ahora, la IA organizaba estos datos según su prioridad y los presentaba en forma de tarjetas, cambiando el enfoque de “la persona busca la tarea” a “la tarea busca a la persona”. Por ejemplo, inmediatamente después de una reunión, la IA enviaba automáticamente un resumen de la misma, las tareas pendientes y los documentos relevantes, eliminando la necesidad de buscar cada elemento por separado. Wu Zhao esperaba que ONE se convirtiera en la “nueva página principal” de DingTalk en la era de la IA, demostrando que el servicio no era simplemente un software de ofimática tradicional, sino que estaba al día con las tendencias tecnológicas.

Los cuatro objetivos contradictorios

Desde el principio, ONE no fue diseñado únicamente para los usuarios, sino que llevaba a cuestas cuatro metas simultáneas:

1. Objetivo de los usuarios: Aliviar la carga de trabajo y resolver el problema de la dispersión de la información.

2. Objetivo del producto: Proporcionar a DingTalk una nueva entrada en la era de la IA, evitando que la tecnología AI quedara oculta detrás de funciones obsoletas.

3. Objetivo organizativo: Tras el regreso de Wu Zhao, ONE debía servir como herramienta para unir al equipo y cambiar la imagen del servicio ante el público.

4. Objetivo comercial: La IA requería costos (como tokens) y necesitaba generar ingresos a través de las funciones de DingTalk, demostrando su valor económico.

Estos objetivos actuaron como fuerzas que tiraban de ONE en direcciones opuestas: por ejemplo, para cumplir con los requisitos organizativos se sacrificó la experiencia del usuario; para generar ingresos comerciales, se insertaron anuncios dentro de los flujos de trabajo, lo que generó rechazo entre los usuarios.

Conflictos inherentes

El posicionamiento de ONE contenía contradicciones fundamentales:

  • ¿Agradar a los jefes o a los empleados?: Los usuarios de DingTalk se dividen en dos grupos: los jefes necesitan control (ver si los empleados están trabajando y cuál es el progreso), mientras que estos desean libertad (no ser vigilados y menos interrupciones). ONE intentaba satisfacer a ambos, pero no lo logró.
  • Conflicto entre la naturaleza de DingTalk y la visión de IA: DingTalk está diseñado para ayudar a los jefes a gestionar a los empleados (funciones como “leído” o notificaciones que obligan a responder), mientras que ONE prometía aliviar la carga de trabajo de los empleados. Sin embargo, las tarjetas de noticias marcadas automáticamente como “leídas” eliminaron esta posibilidad, lo que provocó críticas.
  • Un equilibrio imposible: Era necesario abarcar a un amplio grupo de usuarios, capturar comportamientos frecuentes y generar ingresos; al mismo tiempo, el producto debía ser sencillo de usar y resolver problemas complejos (como la inserción de videos educativos en módulos de trabajo, lo que molestaba a los usuarios).

Iteración acelerada: la presión diaria arruinó la base del producto

El equipo de ONE implementó un sistema de iteración rápida, donde las solicitudes de los jefes debían ser respondidas al día siguiente. Este enfoque no permitió desarrollar funciones básicas a largo plazo (recomendaciones personalizadas para usuarios, ciclos de feedback efectivos). Como resultado, el producto tenía muchas funciones superficiales, pero su estructura interna era inestable: las recomendaciones de IA eran poco fiables y los usuarios lo encontraban inútil; los empleados trabajaban horas extras con una alta tasa de rotación (solo tres personas permanecieron más de tres meses) y algunos incluso sufrieron accidentes laborales.

Lecciones del fracaso

El fracaso de ONE no se debió a la falta de esfuerzo del equipo, sino a que el enfoque fue incorrecto. Este caso plantea tres advertencias para la industria:

1. No sobrecargar los productos con demasiados objetivos: Intentar resolver problemas de usuarios, organización y comercio al mismo tiempo es como intentar conducir un vehículo en cuatro direcciones a la vez; seguramente fracasarás.

2. Equilibrar las características tradicionales con las nuevas visiones: Al transformar un producto existente hacia la IA, no se deben ignorar sus características fundamentales (como el control de DingTalk). Intentar hacer cosas que van en contra de estas características puede generar una sensación de falsedad entre los usuarios.

3. Tomarse su tiempo para mejorar la base: Los productos basados en IA necesitan tiempo para perfeccionar la experiencia del usuario y entrenar los modelos; apresurarse a obtener resultados solo lleva a un producto que parece sólido pero no lo es en realidad.

En resumen, el fracaso de ONE sirve como un ejemplo para que las empresas tecnológicas no se centren únicamente en la promoción de la IA y los KPI a corto plazo, sino que consideren verdaderamente las necesidades de sus usuarios en el proceso de transformación.