Slack 正推出一系列廣泛的人工智能功能，旨在簡化日常任務，並將消息平臺轉型爲企業生產力的核心樞紐。此舉標誌着其母公司 Salesforce 對微軟在工作場所 AI 領域主導地位的直接挑戰。

這些預計在未來幾個月內陸續推出的更新，將包括直接嵌入 Slack 畫布中的 AI 寫作輔助功能、上下文消息解釋、自動化行動項目識別，以及橫跨多個關聯業務應用程序的企業搜索功能。與此同時，Salesforce 也開始限制外部 AI 公司訪問 Slack 數據，構建了一種“圍牆花園”模式，這反映了當前行業平臺整合的趨勢。

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Slack AI:深入工作流程的“上下文”優勢

Salesforce 旗下 Slack 產品副總裁 Shalini Agarwal 在接受 VentureBeat 獨家採訪時強調:“與一些遊離於工作流程之外的 AI 工具不同，Slack 的 AI 會融入工作發生的各個環節——對話、決策和文檔。關鍵的區別在於上下文，它在 Slack 中以結構化和非結構化數據的形式呈現。”

這一戰略時機凸顯了價值450億美元的企業協作市場日益激烈的競爭。自2021年 Salesforce 以277億美元收購 Slack 以來，微軟的 Teams 平臺及其 Copilot AI 助手已取得顯著進展。谷歌也正積極在其 Workspace 應用中推廣 Duet AI，三方巨頭都在爭奪日益注重 AI 驅動的生產力提升的企業客戶。

自動化與智能輔助:提升日常協作效率

Slack 的新功能擺脫了傳統 AI 助手需要用戶主動尋求幫助的模式，轉而採取主動顯示相關信息並在現有工作流程中自動執行日常任務的方式。

AI 寫作輔助功能即將在 Slack 的畫布中推出，它將允許團隊自動從對話線索中生成項目摘要，從頭腦風暴會議中提取行動項目，並將會議記錄重新格式化爲結構化更新。這項功能與 Slack 現有的 AI 驅動的會議記錄功能相結合，將創建一個端到端的文檔工作流程。

Agarwal 表示:“人工智能需要讓人感覺輕鬆無縫，你不應該費力就能使用它。”她透露，自 Slack 推出 AI 以來，客戶已彙總超過6億條消息，爲所有用戶節省了總計110萬小時的時間。

更具創新性的是，Slack 將引入上下文消息解釋功能。當用戶將鼠標懸停在不熟悉的術語、縮寫或項目參考上時，該功能將自動激活。它利用 Slack 中存儲的組織獨有的詞彙和對話歷史記錄，有望解決新員工入職和跨團隊協作中的常見困擾。

企業搜索:工作場所數據的新戰場

Slack AI 戰略的核心是已普遍可用的企業搜索功能。該功能允許用戶從 Slack 內的單一界面查詢連接的應用程序（包括 Salesforce、Microsoft Teams、Google Drive、Confluence 和 Box）中的信息。

這項功能旨在解決現代工作場所長期存在的生產力流失問題。根據 Slack 的研究，員工大約有41% 的時間花在重複性任務上，例如在互不相連的系統之間搜索信息。通過將 Slack 定位爲企業數據的統一搜索界面，Salesforce 正大膽嘗試成爲知識型員工的主要工作中心。

Slack 並不在應用程序之間建立點對點連接，而是將自己定位爲職場信息的通用翻譯器，承認大多數組織的數據將分散在數十個應用程序中，但迫切需要更好的方式來查找和使用這些信息。對於 IT 部門，Slack 承諾將部署複雜性降至最低，連接器一旦推出即可立即使用。

數據限制:Salesforce 的“圍牆花園”策略

儘管 Slack 向客戶的連接應用程序開放了其搜索功能，Salesforce 卻在積極限制外部 AI 公司訪問 Slack 數據。今年5月，該公司修改了其 API 服務條款，禁止批量數據導出，並明確禁止使用 Slack 數據訓練大型語言模型。

此舉將影響 Glean 等第三方 AI 搜索公司，這些公司此前曾索引 Slack 對話及其他企業數據源以提供統一搜索體驗。根據新限制，這些公司只能通過實時搜索 API 訪問 Slack 數據，且受到嚴格限制。

Salesforce 正在進行一場精心策劃的賭博。通過限制對 Slack 數據的訪問，該公司押注其自身的 AI 能力將優於外部替代方案。然而，企業客戶持續表明他們更傾向於選擇和靈活性，而非被迫鎖定供應商。如果競爭對手的 AI 平臺能利用其他來源的數據獲得明顯更好的結果，Salesforce 有可能將客戶推向提供更開放集成的替代消息平臺。

這些限制凸顯了工作場所對話數據的巨大價值。Slack 每週交換的消息超過50億條，該平臺包含了 Agarwal 所說的“公司歷史以及跨團隊和項目的所有信息”。這種對話數據在企業軟件領域提供了獨特的價值:關於工作實際如何完成的非結構化、上下文豐富的信息，而非關於如何完成工作的正式文檔。

企業安全與早期生產力成果

Salesforce 圍繞其“愛因斯坦信任層”構建了其 AI 功能，強調客戶數據永遠不會離開公司基礎架構或用於訓練外部 AI 模型。這種方法解決了企業對數據主權的擔憂，而這種擔憂曾阻礙受監管行業對 AI 的採用。

Agarwal 表示:“保護客戶數據是 Slack 的首要任務。客戶數據保留在 Slack 內部，Slack 不會與大型語言模型 （LLM） 提供商共享客戶數據，Slack 也不會使用客戶數據來培訓 LLM。”

該平臺的 AI 功能繼承了 Slack 現有的企業級安全控制，包括對 FedRAMP 合規性、加密密鑰管理和國際數據駐留要求的支持。搜索結果會自動尊重連接應用程序中現有用戶的權限，防止未經授權的數據泄露。

儘管樣本量有限，但早期客戶結果顯示生產力顯著提升。Salesforce 的內部工程團隊報告稱，其 AI 代理在六個月內處理了3，500名用戶的超過18，000次對話，每年可能節省相當於八名全職員工的工作量。OpenTable 僅用三週時間就利用 Salesforce 的 Agentforce AI 處理了73% 的餐廳網絡查詢，而支付處理器 Engine 則將平均處理時間縮短了15%，預計每年可節省200萬美元的成本。