通话
通话结束后语音立即转为文字，关键决策与待办在同一个工作会话中生成。
AI 原生工作空间。
AI 智能体参与 日常工作。
Remote meeting started
[1:02] Tomorrow's channel orders just landed. Three files, three formats.
xlsxwalmart_0816.xlsxcsvtarget_0816.csvpdftraderjoes_0816.pdf
它理解会议、通话和聊天里的对话， 先把订单汇总、库存核对、任务分配这类重复工作处理掉。 人只需过目 AI 准备好的结果，把精力放在更重要的判断上。
运营记忆
每一次对话 都会成为运营记忆。
上个月的运营会议、上周与司机的通话、今天的运行数据。AI 把分散的记录连接起来，形成一张地图：发生了什么、为什么发生、已经定下了什么。
7月12日运营会议主题有人提到上午的延误特别多。
- 7月28日司机通话主题
“在装车口一直等着。”
- 8月1日运行数据主题
延误集中在上午 9 至 11 点。
8月5日周会决定上午班次增加一名装车人员。
- 8月7日今天决定
确定把首次发车提前 20 分钟。
上个月的对话和今天的决定，连成同一份运营知识。
对话的形式不同， 工作却汇入同一条执行流程。
无论通话、会议还是聊天，像平常一样交谈即可， AI 会提取决策、指定负责人，并转换为可执行的工单。
面对面会议
录下面对面的对话，AI 分析上下文，自动识别决策并指定负责人。
团队聊天
即使在零散冗长的对话中，AI 也能抓出核心议题，整理成单一执行对象（Mark）。
无论通过哪个渠道沟通， 每一次对话都会转换为同一套执行步骤。
- 对话
- 决策
- 待办
- 指定负责人
- 执行
- 数据沉淀
Talk → Context → Decision → Outcome
Markhub AI 不止于简单摘要。 以沉淀的知识与运营数据为依据， 引导团队做出最优决策，最大化企业利润。
- 01TALK
日常的团队对话
不必特意去和智能体说话。AI 会自行理解团队在电话、会议、现场语音中的对话，并准备好下一步执行。
- 02CONTEXT
与既有业务数据结合
公司已有的业绩、销售与运营记录，与对话连接起来。无需更换任何系统。
- 03DECISION
明确的原因分析与执行建议
AI 从对话与数据中查明原因，指定能最大化收益与运营效率的下一步和负责人。
- 04OUTCOME
组织运营知识的资产化
决策依据沉淀为资产。同样的低效不再重复，成果持续累积。
对话揭示原因，数据提供依据。 只有将两者结合，才能实时掌握损失根源， 做出最优决策。
Why Markhub
ERP 只记录数值，AI 会议笔记只转写文本。 两者都无法承担通向执行的决策与管理。
| ERP运营系统 | AI 笔记AI 会议笔记 | MarkhubOperational AI | |
|---|---|---|---|
| 定量运营数据分析营收 · 业绩 · 指标 | |||
| 现场对话与上下文分析通话 · 会议 · 聊天 | |||
| 掌握“发生了什么”结果 | |||
| 查明“为什么发生”上下文 | |||
| 自动生成最优执行动作并指定负责人 | |||
| 决策依据的组织资产化 |
无需更换你现有的系统。 Markhub 连接在当前技术栈之上，同时分析数值与对话。
不必丢掉你正在用的工具, 它们也会成为 mark·hub 的一部分。
无需打断你的工作节奏,照常继续。
Era of Execution
团队需要的不是更多总结, 而是执行。
摘要读完就结束了，执行会留下来。在 Markhub，人和 AI 智能体从同一个队列里领取工作。
3 分钟演示
三分钟,足够了。
AI 时代，通讯工具也该变了。
对话本身 就是团队的执行。
摘要应用、待办应用、各种生产力工具, 人要做的事太多了,要学的也太多。 在 Markhub,只管「对话」。
Communication → Execution.