Résumé des principaux points
Le produit de bureautique basé sur l'IA ONE, lancé par le fondateur de DingTalk après son retour, visait à utiliser l'intelligence artificielle pour organiser les informations de travail dispersées dans diverses sources (groupes de discussion, tâches à accomplir, réunions, etc.), afin de permettre une expérience plus efficace où "les choses trouvent les personnes". Cependant, en raison de contradictions multiples (réduction des charges de travail pour les utilisateurs, transformation du produit, maintien de l'esprit d'équipe, et génération de revenus commerciaux), ainsi que de conflits de positionnement (satisfaire les besoins des patrons ou ceux des employés) et d'une itération rapide qui a négligé la construction fondamentale du produit, ONE est passé d'un "nouvel entrée pointe de l'IA" à un simple élément de transition en seulement 10 mois avant d'être abandonné. Son échec reflète les difficultés courantes des entreprises technologiques lors de leur transformation vers l'IA : une certaine "gourmandise" et une quête excessive de résultats immédiats.
Le projet ONE : le rêve de "faire en sorte que les choses trouvent les personnes" à l'ère de l'IA
L'idée principale de ONE était simple : auparavant, il fallait chercher soi-même dans les groupes de discussion les tâches à accomplir, consulter les minutes des réunions et suivre l'avancement des approbations. Avec ONE, l'IA organisait ces informations en fonction de leur priorité et les présentait sous forme de cartes, permettant ainsi de passer d'une approche où "les personnes cherchent les choses" à une approche où "les choses trouvent les personnes". Par exemple, après une réunion, ONE envoyait automatiquement les minutes, les tâches à accomplir et les documents pertinents, évitant ainsi la nécessité de rechercher manuellement. Wuzhao espérait que ONE deviendrait la "nouvelle page d'accueil" de DingTalk dans l'ère de l'IA, prouvant que le service n'était pas un simple logiciel de bureautique obsolète et qu'il pouvait suivre les tendances technologiques.
Les quatre objectifs contradictoires
ONE n'a jamais été conçu uniquement pour les utilisateurs ; il portait en même temps quatre objectifs importants :
1. Objectif des utilisateurs : réduire leur charge de travail et résoudre le problème de la dispersion des informations professionnelles.
2. Objectif du produit : offrir à DingTalk une nouvelle approche basée sur l'IA, plutôt que de se contenter d'intégrer l'IA dans ses fonctionnalités existantes.
3. Objectif de l'organisation : après le retour de Wuzhao, ONE devait servir de outil pour renforcer l'équipe et changer l'impression que les gens avaient de DingTalk.
4. Objectif commercial : l'IA nécessitait des ressources (comme des tokens) et il fallait générer des revenus à travers les scénarios utilisés par DingTalk, afin de démontrer la valeur de cette technologie.
Ces objectifs ont entraîné des tensions au sein du projet : pour atteindre rapidement les résultats souhaités par l'organisation, l'expérience utilisateur a pu être sacrifiée ; pour générer des revenus, des publicités ont été intégrées dans les flux de travail, provoquant la méfiance des utilisateurs.
Les contradictions inhérentes
Le positionnement de ONE était dès le début contradictoire :
- Satisfaire les patrons ou les employés ? Les utilisateurs de DingTalk sont divisés en deux catégories : les patrons qui veulent contrôler l'activité des employés et voir l'avancement du travail, et les employés qui cherchent à être libres et moins dérangés. ONE devait plaire aux deux groupes, mais n'a réussi à satisfaire aucun d'eux.
- Conflit entre les caractéristiques fondamentales de DingTalk et la vision de l'IA : DingTalk est conçu pour aider les patrons à gérer leurs employés (par exemple, avec des fonctionnalités comme "lu" ou "DING" pour inciter aux réponses), tandis que ONE prétendait alléger le travail des employés et filtrer les distractions. Les cartes de messages de ONE marquaient automatiquement "lu", privant les utilisateurs du droit de "faire semblant ne pas avoir vu les notifications, ce qui a provoqué des critiques.
- Un équilibre impossible à atteindre : il fallait couvrir un large éventail d'utilisateurs, capturer des comportements fréquents et générer des revenus ; en même temps, le produit devait être simple à utiliser tout en résolvant des problèmes complexes (par exemple, intégrer des vidéos pédagogiques dans les modules de travail, ce qui a déplu aux utilisateurs).
L'itération rapide : une pression excessive nuisible à la qualité du produit
L'équipe de ONE a adopté une approche de "réponse immédiate", exigeant que les demandes des patrons soient traitées le soir même. Cette pression n'a pas permis au projet de se concentrer sur des travaux fondamentaux tels que la personnalisation des recommandations pour les utilisateurs ou l'amélioration des systèmes de feedback (les commentaires négatifs n'ont pas été pris en compte). Le résultat était un produit avec de nombreuses fonctionnalités superficielles, mais une structure instable : les recommandations basées sur l'IA étaient inexactes et peu utiles pour les utilisateurs ; les employés travaillaient des heures supplémentaires, entraînant une forte rotation du personnel (seuls 3 personnes sont restées plus de 3 mois) et certains ont même dû être hospitalisés en raison de surcharge.
Les leçons tirées de l'échec
L'échec de ONE montre que les entreprises technologiques qui se lancent dans la transformation vers l'IA ne doivent pas être "gourmandes" ou trop pressées de voir des résultats. Trois leçons peuvent être tirées de cet exemple :
1. Ne surchargez pas un produit de trop d'objectifs : essayer de résoudre en même temps des problèmes liés aux utilisateurs, à l'organisation et aux finances est comme essayer de faire avancer une voiture dans quatre directions différentes ; cela mène inévitablement à l'échec.
2. Équilibrez vos caractéristiques fondamentales et votre vision d'avenir : lors de la transformation d'un produit existant vers l'IA, ne négligez pas ses valeurs essentielles ; essayer de faire des choses qui vont à l'encontre de ces valeurs peut créer un sentiment de falsité chez les utilisateurs.
3 Prenez votre temps pour construire une base solide : les produits basés sur l'IA nécessitent du temps pour améliorer l'expérience utilisateur et perfectionner les modèles d'intelligence artificielle ; une approche trop rapide ne mène qu'à un résultat superficiel.
En somme, l'échec de ONE sert de miroir aux entreprises technologiques : dans la folie actuelle de l'IA, il ne faut pas se concentrer uniquement sur les promesses de l'IA et les KPI à court terme, mais plutôt comprendre réellement les besoins des utilisateurs.