Chen Yusen von Alibaba: 100 Tage nach seiner "Beauftragung" – Wandel, Hardware und Kontext

Inmitten der blühenden, chaotischen Branche muss man zuerst losgehen.

Von der offiziellen Ankündigung am 11. Juni, dass er zum CEO von DingTalk ernannt wird, bis zum öffentlichen Vortrag auf der Yunqi-Konferenz am 22. September hat der 1992 geborene Chen Yusen 100 Tage der „Übernahme der Verantwortung in einer kritischen Situation“ erlebt.

Diese 100 Tage waren geprägt von hochgradig koordinierten Veränderungen: Zuerst die organisatorische Anpassung von DingTalk im Juni; danach endete im Juli das interne Wettbewerbsverfahren von Alibaba, die drei Produktlinien QoderWork, Wukong und MuleRun wurden zu Qwen Work zusammengefasst, die unter der einheitlichen Verantwortung von Chen Yusen steht; anschließend ging Qwen Work im August offiziell in die öffentliche Betaphase, ist tief in DingTalk eingebettet und konkurriert mit Tencents WorkBuddy und ByteDances Doubao Work.

Die Sondersitzung zu Qwen Work auf der Yunqi-Konferenz am 22. September erregte enorme Aufmerksamkeit – es war der erste öffentliche Auftritt von Chen Yusen 100 Tage nach seinem Amtsantritt. Er strahlte natürliche Entspanntheit aus, am Mikrofon in seiner Hand hing das Maskottchen von Qwen Work – ein grüner kleiner Oktopus, er sagte, er hoffe, dass wir in Zukunft bei der Arbeit auch die erforderlichen entspannten Momente haben werden.

Der Titel von Chen Yusens Vortrag lautet „Context is All You Need“. „Context“ bezieht sich im Arbeitsumfeld speziell auf die riesige Menge an täglichen Dokumenten, E-Mails, Sitzungsprotokollen und Chat-Verläufen von Unternehmen, also übersetzt in einfache Worte: Der Kontext ist alles.

„Qwen Work ist ein unternehmensweites Agent-Produkt“, sagte Chen Yusen, er hoffe, dass Qwen Work in den Augen aller ein unternehmensweites Agent-Produkt ist, das das Geschäft versteht, zusammenarbeiten kann und vertrauenswürdig ist.

Eines der Kernstücke, das Chen Yusen vorstellte, ist das Produkt für das kontextbezogene Datenmanagement von Unternehmen „Unternehmenskontext“, das früher als „implizites Wissen“ bezeichnete Daten wie Unternehmensdokumente, Sitzungen und Gruppenchats strukturiert verbindet, schichtweise komprimiert und bei Bedarf für den Agent zur Nutzung extrahiert. Auf der Grundlage des Produktes für Unternehmenskontext und der Agent-Hosting-Funktion von Qwen Work kann Qwen Work Unternehmen dabei helfen, digitale Mitarbeiter aufzubauen, die das Geschäft verstehen.

Ein weiteres Highlight ist der Eintritt von KI in die physische Welt: Chen Yusen stellte die Agent-Hardware QwenNote A2 vor. Im Vergleich zum früheren DingTalk-Aufnahmekarte A1 liegt der Kern von A2 darin, Informationen in verschiedenen Szenarien jederzeit und überall per Spracherkennung aufzuzeichnen, und man kann Qwen Work auch per Sprache anweisen, Aufgaben auszuführen. Zum Schutz der Privatsphäre der Nutzer behält A2 keine ursprünglichen Audiodateien, von den Transkriptionsinhalten werden nur Text und Protokolle aufbewahrt.

„Wir haben eine große Anzahl von Kunden bedient, die Lark und WeCom nutzen – dies wird ein besonders wichtiger Kern von Qwen Work in der Zukunft sein. Egal ob es um Qwen Work oder den Unternehmenskontext geht: Wir müssen offen bleiben, und nochmals offen bleiben.“ Chen Yusens Vortrag erhielt Applaus vom Publikum.

Auf der Yunqi-Konferenz gab Shu Junliang, Vizepräsident von Qwen Work, ein Interview mit Medien. Shu Junliang war früher CTO von Alibabas MuleRun, übernahm nach dem Wechsel zu DingTalk unter Chen Yusen die Verantwortung für das neue Wukong-Team und ist heute Leiter für Produktentwicklung und Forschung von Qwen Work.

Der folgende Inhalt ist eine ausgewählte und redigierte Version des Gesprächs:

Blue Hole Business: Qwen Work ist seit zwei Monaten online – auf welche Meilensteile blickst du zurück? Was ist der echte Wendepunkt im Wettbewerb um KI-Agenten im Arbeitsbereich?

Shu Junliang: Wir haben intern schon früher diskutiert, es gibt ein sehr interessantes Wort, das den aktuellen Entwicklungsstand der gesamten KI-Agent-Branche beschreiben kann – „blühende, chaotische Verhältnisse“.

Alle fühlen sich hoch motiviert, dieser Kampf ist sehr wertvoll, KI-Agenten sind sehr neu und spannend. Viele Unternehmen sind bereit, KI-Agenten zu nutzen, aber sie haben sich noch nicht ganz klar darüber, welche Art von KI sie genau benötigen.

In einem solchen Wettbewerbsumfeld ist eine gewisse Chaos unvermeidlich. Das ist wie bei früheren Gründungen: Egal wie weit das Schiff fahren kann, du musst es zuerst loslassen. Selbst wenn es ein altes, beschädigtes Schiff ist, kannst du es während der Fahrt reparieren – das Wichtigste ist, zuerst loszugehen.

Aus dieser Perspektive haben wir in den letzten zwei Monaten sehr gut gearbeitet, wir sind relativ schnell gestartet, gehören zu den großen Technologieunternehmen, die die Integration relativ früh abgeschlossen haben, haben sofort ein Produkt auf den Markt gebracht, haben die erste Welle an positiven Bewertungen erhalten, und heute können wir immer noch mit sehr hoher Frequenz neue Funktionen veröffentlichen. Aus dieser Sicht bin ich sehr zufrieden.

Ich denke, dass wir den echten Wendepunkt im Wettbewerb zwischen großen Unternehmen noch nicht gesehen haben, die zugrundeliegende Technologie und die Anforderungen der Nutzer ändern sich noch sehr schnell. Wenn man unbedingt einen Wendepunkt nennen will, ist es wahrscheinlich die Wahl der Unternehmenskunden: Wie viele große Schlüsselkunden sich für dich entscheiden, und wie viele kleine Händler sich für dich entscheiden. Die Wahl der Kunden steht immer an erster Stelle, nicht wie viel öffentliche Aufmerksamkeit wir heute haben.

1. Über Hardware: Hardware ist die Brücke zwischen der digitalen und der physischen Welt

Frage: Ihr habt heute die Hardware QwenNote A2 vorgestellt. Welchen Konsens gibt es in der Branche über die Zusammenarbeit von KI-Arbeitsplatzprodukten und Hardware?

Shu Junliang: Der Konsens zu diesem Thema entspricht genau dem Satz, den wir während Yusens Vortrag heute immer wieder betont haben – „Context is All You Need“. Mit der Entwicklung der KI-Agent-Branche bis heute sind viele Technologien allmählich gleich geworden. Der Kernpunkt, der bestimmt, ob ein Agent eine Person oder eine Branche gut verstehen und Aufgaben erledigen kann, liegt darin, wie viel Kontext du ihm bei der Schlussfolgerung zur Verfügung stellst.

Aus dieser Perspektive glauben wir, dass Hardware ein ausgezeichneter Eingangspunkt ist, um zusätzliche Kontextdaten zu sammeln. Früher haben wir solche Produkte auf Computern und auf Softwareebene entwickelt, um Kontext zu verarbeiten, zum Beispiel Dokumente. Tatsächlich sind KI-Hardware heute immer ausgereifter geworden, Hardware ist unsere Brücke zwischen der digitalen und der physischen Welt. Durch solche Hardware, wie die heute vorgestellte Qwen A2, können alltägliche Gespräche in textuellen Kontext umgewandelt werden, den der Agent verstehen und speichern kann.

In Zukunft werden wir weitere Kooperationen mit Hardware entwickeln, zum Beispiel Brillen und eine Reihe anderer Hardware, die mehr Informationen aus der physischen Welt in nutzbaren Kontext für Agenten umwandeln können.

Frage: Neben dem Note habt ihr auch einen Desktop-Roboter namens Eva vorgestellt. Welchen Konsens gibt es auch bei der Entwicklung von Desktop-Robotern?

Shu Junliang: Hardware löst einerseits das Problem der Kontextquelle; andererseits geht es nicht nur um Desktop-Roboter, die Qwen A2 hat noch eine weitere Funktion: Man kann den Agent direkt über die Hardware aktivieren. Ich denke, das ist ein weiterer Konsens, zumindest sehen wir das so: In welchen Szenarien ich den Agent aktivieren kann, ist für das Nutzererlebnis extrem wichtig.

Normalerweise muss man, wenn man einen Agent nutzen will, den Computer oder das Handy öffnen, das ist nicht so flüssig und nicht so frei. Angenommen, ich habe eine Hardware direkt vor meinem Computer, ich muss nur „Hallo Eva“ sagen, und sie erhält meinen Befehl.

Wir haben auch die gesamte Datenverbindung zu Qwen Work durchgängig gemacht, dann kann es mir auf Qwen Work helfen, eine Aufgabe zu erledigen. Für Nutzer ist das ein sehr angenehmes Erlebnis mit großem Potenzial.

Frage: Wie sieht eure Hardware-Strategie und Planung aus, welche weiteren Hardware-Produkte werdet ihr in Zukunft veröffentlichen? Werdet ihr mit externen Herstellern in Konkurrenz treten?

Shu Junliang: Derzeit gibt es nicht zu viel Konkurrenz. Die Entwicklungsrichtung unserer internen Hardware ist sehr fokussiert, wir haben klare Ziele. Aber Produkte wie die A2 haben Wettbewerber auf dem Markt.

Aber wir können nicht alle Arten von Hardware selbst entwickeln, für uns ist die Richtung definitiv eine Kombination aus Eigenentwicklung und Ökosystemerweiterung. Wir haben zwei große Forschungsrichtungen für Hardware: Die eine Richtung ist, dass Hardware ein Eingangspunkt ist, um mehr Kontext zu sammeln und mehr Interaktionsschnittstellen anzubieten – solange eine Hardware uns anderen Kontext liefern und Nutzern andere Interaktionsschnittstellen bieten kann, sind wir sehr bereit, mit ihr zusammenzuarbeiten. Die andere Richtung ist die Erforschung der Möglichkeiten zur Implementierung von Edge-Modellen, das ist auch der Bereich, in dem es zwischen der zweiten Jahreshälfte dieses Jahres und der ersten Jahreshälfte nächsten Jahres große Fortschritte geben könnte.

Zum Beispiel ist das Modell Qwen3.8 Flash, das wir täglich in Qwen Work nutzen, schon sehr klein geworden, so klein, dass wir es auf Hardware mit 128 GB einheitlichem Arbeitsspeicher problemlos ausführen können.

2. Über die Beziehung zu DingTalk: Traditionelle Software und KI-Software finden jeweils ihren eigenen Platz

Frage: Wie ist die langfristige Beziehung zwischen Qwen Work und DingTalk?

Shu Junliang: Traditionelle Software hat immer noch ihren Daseinszweck, und dieser ist in kurzer und mittlerer Sicht sehr groß. Zum Beispiel hat DingTalk eine riesige Menge an Geschäftsvermögenswerten und Kundenlogik angesammelt. Wenn wir heute wegen des neuen Produkts alle DingTalk-Nutzer zwingen würden, ihre Arbeitsoberfläche auf Qwen Work umzustellen, wäre das für Kunden unzumutbar, und Kunden würden das nicht akzeptieren. Für uns ist das oberste Ziel, egal ob es um DingTalk oder Qwen Work geht, Kunden bestmöglich zu bedienen.

Auf lange Sicht werden verschiedene traditionelle Software zu Datenbasen und Kontextbasen werden – sie speichern Daten, speichern festgelegte, nicht generalisierbare Geschäftsprozesse, die wir alle im Rahmen traditioneller Software lösen werden, das hat auch Vorteile. Denn es ist nicht sehr wirtschaftlich, alle Prozesse innerhalb eines Unternehmens durch KI zu lösen – wir wissen, dass KI Halluzinationen hat und KI Token verbraucht.

Auf diese Weise können sowohl traditionelle Software als auch KI-Software jeweils ihren eigenen Platz finden und ihre jeweiligen Stärken zeigen: Die eine hat schnelle Prozesse, ist günstig und stabil; die andere hat starke Generalisierungsfähigkeiten und unterstützt die Interaktion in natürlicher Sprache. Es wird eine kooperative Beziehung zwischen ihnen entstehen.

Frage: Wie arbeiten Qwen Work und DingTalk zusammen? Wird Qwen Work zu einem neuen Eingangspunkt? Wie kann man erreichen, dass Unternehmensorganisationen so wie bei DingTalk oder Lark wirklich vollständig in Qwen Work arbeiten?

Shu Junliang: Aus Softwaresicht hängt es vollständig von der Entwicklung der Ära und den Anforderungen der Kunden ab, was der Eingangspunkt ist. Wir implementieren heute Funktionen für die Zusammenarbeit in Qwen Work, nur weil wir die Anforderungen der Kunden gehört haben – sie wünschen sich auch ein gewisses Maß an Zusammenarbeitsfähigkeit innerhalb des KI-Produkts Qwen Work. Das ist vollständig aus der Perspektive der Nutzer gedacht.

Wir arbeiten auch intensiv an der Integration der Qwen Work-Funktionen innerhalb von DingTalk: Wenn man Dokumente in DingTalk bearbeitet, bieten wir im Hintergrund Zusammenfassungs- und Verfeinerungsfunktionen basierend auf Qwen Work an; wenn man in DingTalk eine Besprechung abhält, fügt man einen Qwen Work-Roboter hinzu, der Zuhören und Protokollieren, Echtzeitübersetzungen und eine Reihe anderer Aufgaben übernimmt.

Der Trend, den wir derzeit beobachten, ist eine zweiseitige Integration: Einerseits fügen traditionelle Software KI-Funktionen hinzu, andererseits fügen KI-Software die Art von traditioneller SaaS-Funktionalität hinzu, die näher am Geschäft ist. Das steht nicht im Widerspruch, weil wir selbst ein Team sind, das nur zwei Produkte hat – ein altes Produkt und ein neues Produkt. Es ist möglich, dass sie sich schließlich unter dem Druck der Nutzeranforderungen zu einem einzigen Produkt entwickeln, oder dass beide Produkte weiterentwickelt werden und jeweils ihre eigene Position finden.

Bei allen heute vorgestellten Funktionen betonen wir nicht mehr, dass wir ein persönlicher Agent sind. Die Effizienzsteigerung durch persönliche Agenten ist bereits weitgehend gelöst, die Fähigkeiten der Modelle können sich noch weiter verbessern, aber bei den Funktionen sehe ich keine großen Unterschiede. Alle sind sich einig: Der echte Wert der KI-Fähigkeiten, der Produktivitätsgewinne erzeugt, liegt im Inneren von Unternehmen.

Frage: Welche neuen Erkenntnisse und Einsichten habt ihr über die Nutzeranforderungen im KI-Arbeitsbereich?

Shu Junliang: Meine gesamte Methodik stammt von den Kunden. Zuerst identifiziere ich die gemeinsamen Anforderungen, dann identifiziere ich, welche Dinge zu gemeinsamen Funktionen entwickelt werden können.

Kunden sind unterschiedlich gruppiert. Kleine und mittlere Kunden achten mehr darauf, ob das Produkt kostengünstig und benutzerfreundlich ist; große und mittlere Unternehmen achten mehr darauf, ob es sicher genug ist, ob sie es kontrollieren können und ob sie es tiefgehend anpassen können. Das sind zwei völlig unterschiedliche Wege.

Für große Unternehmenskunden geben wir die Fähigkeiten direkt an die Kunden weiter, sogar an ihre eigenen Abteilungen oder Mitarbeiter, weil sie über technische Ressourcen verfügen, um Anpassungen für ihre eigenen Szenarien durchzuführen. Aber meistens arbeiten wir bei kleinen und mittleren Kunden mit Ökosystempartnern zusammen, um angepasste Versionen von Qwen Work zu entwickeln. Es ist nicht unser Ziel, alle Kunden davon zu überzeugen, zu Qwen Work zu wechseln.

Wir beobachten jetzt, dass Kunden sehr gerne in ihren alten Zusammenarbeitsumgebungen bleiben – das ist kein Problem, wenn Nutzer eine Anforderung haben, erfüllen wir sie.

3. Über die Kontextintegration: Der Unternehmenskontext gehört dem Unternehmen selbst, nicht einem einzelnen Agent

Frage: Wird der Kontext in Zukunft der zentrale Wettbewerbspunkt für KI-Arbeitsplatzprodukte?

Shu Junliang: Ich denke, definitiv ja. Nicht nur im Arbeitsbereich, für jeden Agenten ist der Kontext ein äußerst wichtiger Teil in der Zukunft.

Wir spüren derzeit sehr deutlich zwei Widersprüche: Der erste ist das Problem der Datenquellen. Im persönlichen Bereich ist die Datenquelle relativ schwierig zu