Der neue CEO von DingTalk muss auch alte Rechnungen begleichen
Die Richtung von DingTalk wird nicht nur in Worten beantwortet.
Am 11. Juni berichtete Phoenix Tech: Alibaba kündigte eine Leitungskadernachstellung bei DingTalk an: Chen Hang tritt als CEO von DingTalk zurück, und der 90er-Jähriger Tech-Genie Chen Yusen übernimmt die Nachfolge.
Als ein 90er-Jähriger technischer Manager hat Chen Yusen keine leichte Aufgabe. Das von Chen Hang hinterlassene DingTalk ist ein erfolgreicher, aber widersprüchlicher Zugangspunkt.
Durch die Verbindung von Organisationsstruktur, Nachrichten, Meetings, Genehmigungen, Tabellen, Dokumenten, Low-Code und Unternehmensanwendungen hat DingTalk zu einer der wichtigsten Infrastrukturen für die kollaborative Arbeit in chinesischen Unternehmen geworden. Aber sein Erfolg beruht auch auf starker Erreichbarkeit, starken Erinnerungen und starker Managementbestimmtheit.
Diese Fähigkeiten waren in der Zeit des Mobile Internets effektiv, werden aber in der AI-Zeit gefährlich. Künstliche Intelligenz korrigiert die Organisation nicht automatisch, sondern verstärkt sie stattdessen. Unter der ursprünglichen Produktlogik von DingTalk kann die KI, wenn sie nur das "Sehen der Arbeit" detaillierter macht, von einem Assistenten zu einem Aufseher werden. Der kürzlich viel diskutierte Artikel "Im DingTalk gefangen" bringt vor allem dieses Problem ans Licht.
Das öffentliche Bild von Chen Yusen bietet eine andere Möglichkeit.
Vom früheren öffentlichen Austausch über Sicherheitsengineering bis hin zu späteren Äußerungen über MuleRun, Agent und AI Native scheint er eher ein "Durchsetzer" unter den technischen Managern zu sein. Aus den Themen, über die er spricht, lässt sich zusammenfassen, dass er sich eher darum kümmert, wie das System tatsächlich funktioniert, sich um Grenzen, Berechtigungen und Risiken kümmert und auch darüber, ob die KI vom Beifahrersitz zur kontinuierlichen Aufgabeerledigung kommen kann.
DingTalk steht nicht nur vor einem einfachen Wechsel des Chefs, sondern vor einer Rechenschaftsabgabe.
Es muss beweisen, dass der in der Vergangenheit aufgebauten Organisationszugang nicht nur den Managern die Arbeit sichtbar macht, sondern auch den meisten Benutzern die effiziente Arbeit mit Hilfe der KI ermöglicht. Die Arbeit hier bedeutet nicht nur, dass die Informationen schneller fließen, sondern auch, dass Aufgaben, Berechtigungen, Verantwortlichkeiten und Ergebnisse in einem Unternehmen in einem geschlossenen Kreislauf ablaufen.
Der Wechsel des Chefs bedeutet auch, dass die Erzählung möglicherweise einen anderen Weg einschlägt. Angesichts des Hintergrunds von Chen Yusen könnte die Fragestellung von DingTalk von der AI-Umwandlung eines kollaborativen Produkts mit starker Managementausrichtung in die Umsetzung eines kollaborativen Zugangspunkts zu einem Ausführungssystem in der AI-Zeit wechseln.
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Wer ist Chen Yusen, vom Sicherheitsengineering zum Agent-Durchsetzer
Was DingTalk jetzt braucht, ist kein CEO mit "perfektem Lebenslauf".
Laut einer Berichterstattung von Titanium Media wurde Chen Yusen 1992 geboren und gewann mehrfach in topklassigen nationalen und internationalen Computernachwuchswettbewerben für Cybersicherheit. Mit 22 Jahren gründete er das Netzwerksicherheitsunternehmen Changting Technology, das später aufgrund seiner hervorragenden technischen Fähigkeiten von Alibaba Cloud erworben wurde, und Chen Yusen trat ebenfalls in das Alibaba-System ein. Aufgrund seiner hervorragenden Leistungen auf dem technischen und kommerziellen Gebiet wurde er in die Liste "30 Under 30" von Forbes Asia aufgenommen.
Nach den öffentlichen Informationen begann Chen Yusen seine Beziehung mit Alibaba während seiner Zeit bei Changting Technology in Peking.
Im Jahr 2014 gründete Chen Yusen und andere Changting Technology in Peking, das sich auf die Entwicklung von Unternehmensnetzwerksicherheitsdiensten und -lösungen konzentrierte. Im Jahr 2015 hielt Chen Yusen als Vertreter von Changting Technology auf dem Alibaba Security Summit einen Vortrag mit dem Titel "Abschied von SQL-Injection".
Dies bildet seine erste Grundfarbe: Sicherheitsengineering.
SQL-Injection ist kein moderner und trendiger Begriff, aber er ist ein guter Einstiegspunkt, um Unternehmenssoftware zu verstehen: Es geht nicht darum, ob die Benutzeroberfläche schön ist, sondern darum, wo die Systemgrenzen liegen, ob die Eingabe vertrauenswürdig ist, wie die Berechtigungen isoliert werden, wie Ausnahmen abgefangen werden und wie Risiken auf technischem Weg beseitigt werden.
Chen Yusen absolvierte sein Studium an der Qiu Shi Science Class der Zhu Kezhen College an der Zhejiang-Universität. Seit seiner Zeit an der Universität war er in das Gebiet des Netzwerkangriffs und -schutzes involviert und war Mitglied der berühmten Netzwerksicherheitstechnologie-Wettbewerbs- und -Forschungsgruppe "Blue Lotus Team" der Tsinghua-Universität. Die meisten seiner Mitstreiter bei der Gründung von Changting Technology kamen ebenfalls aus dieser Gruppe.
In der Präsentation "Abschied von SQL-Injection" war die Äußerung des damals 23- oder 24-jährigen Chen Yusen sehr jugendlich.
Zum Beispiel diese Folie.
Oder diese.
Und noch eine mit etwas "Zhong Er" -Charakter.
Mit Emojis, Internetmemes und Spott erklärte Chen Yusen auf diese Weise das dazugehörige Schutzsystem, die technischen Schwierigkeiten und den Wert.
Das zweite Bild von Chen Yusen ist der Agent-Durchsetzer.
Im Mai 2026 war er auf dem gleichen Hangzhou Alibaba Cloud Summit als Leiter der selbstentwickelnden Agent-Transaktionsplattform MuleRun zu Gast. Bei der neuen Runde der AI-Agent-Startup-Entwicklung verantwortet Chen Yusen das MuleRun-Projekt. Er ist der Meinung, dass die KI, sobald sie über Programmierfähigkeiten verfügt, die Brücke zwischen Menschen und der Durchführung aller Arbeiten auf dem Computer werden wird.
Die Kernannahme dieser Plattform ist, dass mit der Vibe Coding-Technologie, die die Entwicklungsbarrieren stark senkt, auch viele Personen ohne technischen Hintergrund ihre Arbeitsabläufe beschreiben und ihre Kenntnisse in AI-Agenten verpacken können, um ihre persönlichen Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Dieses Startup-Projekt ist eng mit dem Thema des Vortrags auf dem Alibaba Cloud Summit verbunden. In seinem Vortrag unterteilte er die Entwicklung der KI in zwei Phasen: Copilot und AI Native. Copilot ist der Beifahrer, und der Mensch bleibt der Hauptausführende; in der AI-Native-Phase wird die Arbeit um die KI herum neu organisiert, und der Mensch wird vom Schritt-für-Schritt-Ausführenden zum Standardsetzer und Ergebnisprüfer.
Diese Aussage steht nicht isoliert da.
Mehrere Studien über AI-Native-Softwareentwicklung betonen immer wieder dasselbe: Die echte AI-Native-Softwareentwicklung bedeutet nicht, dass man einfach einen Assistenten an den alten Arbeitsablauf anhängt, sondern dass die KI in den gesamten Lebenszyklus von Intention, Planung, Ausführung bis zur Validierung integriert wird.
Viele frühe Agent-Produkte verfolgten den "Regalweg": Sie erstellten eine Agent-Marktplatzplattform (ein Marktplatz für die Transaktion und Zusammenarbeit von KI-Agenten), auf der die Benutzer wie bei der Auswahl von Plug-ins Finanz-Agenten, Vertriebs-Agenten, Kundendienst-Agenten und Schreib-Agenten auswählen konnten.
Aber Chen Yusen sagte später, dass die Benutzer nicht wirklich einen bestimmten Agenten brauchen, sondern die Fähigkeit, Probleme kontinuierlich zu lösen. Mit anderen Worten, Unternehmenskunden zahlen nicht dafür, "einen KI-Assistenten zu besitzen", sondern dafür, dass eine bestimmte Aufgabe endlich erledigt wird.
Dies ähnelt stark der gegenwärtigen Schwierigkeit von DingTalk.
DingTalk war in der Vergangenheit gut darin, Menschen zurückzurufen, Nachrichten an die Leute zu bringen, Genehmigungen an die Verantwortlichen zu schicken und Meetingprotokolle in Dokumenten zu festhalten.
Aber die Anforderungen in der AI-Zeit haben sich geändert. Das System muss möglicherweise nicht nur den Vertrieb daran erinnern, die Kunden zu kontaktieren, sondern auch automatisch die Kundeninformationen zusammenfassen, ein Kontaktierungsplan erstellen, die CRM-Felder ausfüllen, Meetings vereinbaren, die nächsten Aufgaben festlegen und an kritischen Punkten die Bestätigung des Menschen anfordern. Die neuen Anforderungen bestehen nicht nur darin, ein Meeting zu protokollieren, sondern auch darin, die Versprechen im Protokoll in Aufgaben aufzuteilen, diese an die Personen zu verteilen und das Ergebnis zu verfolgen.
Wenn das DingTalk in der Zeit von Chen Hang bewies, dass ein kollaboratives Produkt ein Zugangspunkt für die Unternehmensarbeit werden kann, muss der Nachfolger Chen Yusen die Frage beantworten: Wie kann dieser Zugangspunkt die mit DingTalk kompatible Durchsetzungsfähigkeit entwickeln?
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Das von Chen Hang hinterlassene DingTalk: Der Sieg und die Rückschläge der starken Erreichbarkeit
Chen Yusen muss sich nicht mit einem völlig neuen Produkt auseinandersetzen. DingTalk hat zahlreiche Szenarien und Ressourcen und trägt gleichzeitig die starke Trägheit der Vergangenheit.
DingTalk ist kein fehlgeschlagenes Produkt.
Im Gegenteil, es ist eines der wenigen Produkte in der chinesischen To-B-Softwaregeschichte, das tatsächlich durch die Unternehmensorganisation hindurchgedrungen ist. Enterprise WeChat stützt sich auf die WeChat-Beziehungslinie, und Feishu stützt sich auf die interne Produktästhetik und kollaborativen Methoden von ByteDance. DingTalk konnte sich am Anfang durchsetzen, indem es nicht auf Sanftmut setzte, sondern die Sorgen der Manager klar beantwortete.
Diese Sorgen stammen aus der Rolle, der Macht und der menschlichen Natur selbst. Man kann sie leugnen, aber man kann sie nicht verdecken: Wird meine Nachricht gelesen? Wird die Aufgabe, die ich zugewiesen habe, ausgeführt? Können die Personen und Dinge in der Organisation schnell in ein System integriert werden?
Funktionen wie DING, Gelesen/ungelesen, Organisationsstruktur, Genehmigungen, Arbeitszeitkontrolle, Meetings und Gruppenchats werden heute oft als Quelle von Druck empfunden. Aber im Kontext der Unternehmensmobilisierung damals trafen sie tatsächlich die Bedürfnisse eines Teils der nutzungsberechtigten Benutzer.
Dies ist das erste Erbe, das Chen Hang hinterlassen hat: Starke Erreichbarkeit.
Starke Erreichbarkeit ist kein negativ besetzter Begriff. Ohne starke Erreichbarkeit wäre es für DingTalk schwierig gewesen, Klein- und Mittelbetriebe, Herstellerunternehmen, Schulen, Regierungsorganisationen, Filialen und Vertriebsteams in ein einheitliches Arbeitsumfeld zu integrieren. Sie hat der Unternehmensverwaltung in der Zeit des Mobile Internets eine gewisse Bestimmtheit verliehen. Ein Geschäftsführer muss sich nicht mehr Sorgen machen, dass seine Nachrichten in der WeChat-Gruppe von Emojis und Smalltalk untergehen, und ein Abteilungsleiter kann leichter feststellen, wo der Prozess hängen bleibt.
Aber die starke Erreichbarkeit ist auch ein Doppelsäbel.
Sie ist natürlicherweise näher am Absender, dem Manager und der Organisationsordnung als am Empfänger, dem Ausführenden und dem individuellen Empfinden. Je erfolgreicher DingTalk wird, desto stabiler wird diese Produktcharakteristik. Es geht nicht nur darum, ein Werkzeug zu schaffen, sondern darum, die Sichtbarkeit in einem Unternehmen neu zu verteilen: Wer kann wen sehen, wer kann wen erinnern, wer kann wen drängen und wer wird aufgezeichnet?
Der Artikel "Im DingTalk gefangen" hat so viel Aufmerksamkeit erregt, nicht nur weil er die internen Managementprobleme von DingTalk beschreibt, sondern auch weil die von externen Benutzern bekannte DingTalk-Charakteristik im Inneren der Organisation zu einem dramatischen Beispiel vergrößert wurde.
Im ONE-Projekt gab es viele Debatten auf der Produktetage über die Gelesen-Status von Karten, die Hierarchiegewichtung, das Morgen-Board, die tägliche Rückbetrachtung, die Kommerzialisierung der Entdeckungsseite und den Zugangsbereich der Karten. Obwohl diese Debatten scheinbar um die Produktauswahl gehen, handelt es sich im Kern um dieselbe Frage: Auf welcher Seite steht die KI?
Sobald diese Gewichtungen in den Algorithmus eingehen, filtert die KI nicht nur Informationen, sondern codiert auch die Organisationsmacht neu.
Bei einem Produkt, dessen Kern die Organisation betrifft, fließt die von ihm verstandene Macht natürlich auch in die Details des Produkts. Und hier liegt das Problem: Wird ein KI-Produkt, das aus einer unter hohem Druck stehenden Organisation hervorgeht, natürlicherweise dazu neigen, den Druck in eine Systemfunktion umzuwandeln? Wenn das Team selbst mit starkem Druck das Produkt vorantreibt, wie kann es sicherstellen, dass das Produkt nicht dieselbe Logik an die Unternehmenskunden weitergibt?
Das von Chen Hang hinterlassene DingTalk befindet sich in dieser Widersprüchlichkeit.
Einerseits hat es den von Unternehmen gewünschten Kontext für KI: Organisation, Identität, Nachrichten, Meetings, Genehmigungen, Dokumente, Tabellen, Low-Code und Geschäftsanbindungen. Andererseits lässt seine Produktcharakteristik die KI eher der Management-Sichtbarkeit als der Arbeitserledigung dienen.
Dies ist nicht nur das Problem von Chen Hang oder nur von DingTalk.
Beim AI-Umsetzen eines alten Zugangspunkts wird zunächst die am besten bekannte Fähigkeit genutzt. Suchprodukte werden zunächst die KI zu einem besseren Antwortzugang machen, Inhaltsplattformen werden zunächst die KI zu einem effizienteren Produktions- und Verteilungsinstrument machen, und kollaborative Produkte werden zunächst die KI zu einem stärkeren Informationsorganisations- und Organisationserreichungsinstrument machen.
Aber die alten Fähigkeiten von DingTalk sind zu offensichtlich, was auch seine Rückschläge besonders deutlich macht.