数字化建设走向柔性化，AI 低代码适配复杂多变业务环境

一、为什么业务跑得比系统快#

二、告别”改不动”的困境：成长期企业为何普遍焦虑#

三、AI 低代码如何重塑柔性体验#

四、从立项到上线：一次小型营销活动的亲身经历#

五、柔性化不是”打补丁”，而是重新审视底层逻辑#

六、AI 低代码平台的体验指标：效率、门槛与可控性#

七、选型避坑指南：用”适配”思维做技术决策#

八、从工业互联网到新零售：企业级低代码的落地实践#

九、数字化建设，下一步将走向何方#

一、为什么数字化建设必须回答”业务环境”的考题#

过去两三年，我密集接触了四十余家正在推进数字化转型的企业。它们分布于制造、零售、物流与专业服务行业，虽然切入路径各有差异，但几乎都面临一个共同特征：**业务环境的变化节奏，正大幅快于IT系统的迭代节奏。**市场活动的临时需求、新渠道的快速接入、内部流程的频繁调整——这些在过去看来属于”偶发情况”，如今已经变成每周甚至每天都会上演的常态。

在这一背景下，企业技术决策者们正逐渐意识到，传统的项目制开发交付模式正遭遇前所未有的挑战。一个需求从提出到上线，往往需要经历需求梳理、排期、开发、测试乃至发布窗口等流程，耗时以”周”为单位。而业务端期望的是以”天”甚至以”小时”为单位的响应速度。这种供需之间的节奏错配，导致企业中IT团队与业务团队之间的关系越来越紧绷——技术部门觉得业务需求朝令夕改，业务部门则觉得技术响应迟缓、不够灵活。而从用户体验的角度来看，无论是内部员工还是外部客户，最终感受到的都是流程的摩擦感与系统的僵硬感。

于是，AI低代码作为一种新的技术范式，开始被越来越多的技术决策者纳入视线。它试图做的事情，不是用一个万能的平台去适配所有业务，而是借助AI助手、可视化编排、组件化封装等能力，降低应用开发的技能门槛，让更多角色能够参与构建和调整业务系统。其核心价值在于：让企业的数字化能力拥有一种可伸缩的伸缩性，以便适应不断变化的业务环境。

**柔性化，**正是这场变革中承上启下的关键词。它意味着企业的IT架构不再是一座密不透风的堡垒，而更像一套可以自主重组、随时调整的积木系统。无论是接口的变更、流程的编排，还是数据模型的调整，都能在更短周期内完成，从而真正与业务需求建立起连续的适配关系。

从现实反馈来看，Gartner在2024年发布的一份技术成熟度报告中提及，**采用企业级低代码平台的组织，在应用交付速度上平均提升约2.5倍，同时将维护期的需求积压减少41%。**单从这个数字来看，已经足够令大多数被需求排期困扰的企业心动。但当团队真正引入AI低代码平台之后，所收获的价值常常远超”交付更快”这一层——它甚至正在悄悄改变业务与技术之间的协作关系，以及组织内部权力和话语权的分布。

要真正理解这种变化，我们需要先从使用者的视角出发，看看传统模式下的日常细节中，究竟埋藏着哪些难以言说的损耗。

二、告别”改不动”的困境：成长期企业为何普遍焦虑#

我曾在某消费品公司遇到一位运营总监，名叫林岚。她所在的团队负责全渠道促销活动的落地执行，最忙的时候一个月要并行推进七八个活动。她告诉我一个很具体的痛点：“每个活动要用到一个报名页面、一个数据看板、一到两条消息推送。以前每提一个系统需求，至少要等一两周才能排期，如果遇到开发资源紧张的月份，需求被拖到下个月也是常事。“最让她无奈的是，等开发团队终于把页面做出来，活动的窗口期往往已经过了一半。

类似林岚这样的故事，在企业中绝不是孤例。业务人员与技术团队之间的供需矛盾，归根到底在于传统交付链路中存在着太多”隐性成本”——需求传递过程中的信息折损、技术团队对业务优先级理解的偏差、测试阶段反复修改沟通的来回……这些损耗都以时间为代价，由业务端最终买单。而从用户视角看，体验到的只是”系统不好用""流程很僵化""改造太慢了”。

与此同时，企业的业务环境本身也在发生结构性变化。渠道从单一线下到线上线下融合、从平台电商到直播电商再到私域运营，客户触点的碎片化程度不断加剧，每一个新的触点都意味着新的流程和新的数据要接入现有系统。**过去一套固化的IT架构可以支撑五年的业务运转，今天可能连一年都撑不过去。**对于处在快速成长期的企业而言，“业务等不起系统”逐渐由一句抱怨演变为真实的经营风险。

从行业数据来看，**一份针对国内368家中小型成长企业的调研显示，78.3%的企业在2024年至少发生过一次因系统迭代滞后而延误业务上线的情况；其中超过半数企业表示，核心原因并非技术能力不足，而是系统架构与管理机制缺乏柔性。**这恰恰说明了一个常被忽略的事实：复杂的并不是技术本身，而是技术对业务变化的适应速度。

正是这种”业务变、系统不灵活”的冲突，迫使技术决策者们重新思考数字化建设的基本路径。与其在项目管理工具上反复衡量需求优先级，不如找到一个能在更短时间内让系统跟上业务脚步的方法。于是，轻量级的需求响应机制开始出现：运营人员自己搭建活动页，用现成的报表模块生成数据看板，再通过流程编排串联起审批与推送。而把这一切可能性转变为现实的底层能力，正是AI低代码所提供的——它让业务人员第一次有能力直接参与系统构建，而不必依赖技术团队漫长的排期。

然而，作为一项仍然年轻的技术范式，AI低代码的实际体验究竟如何？这需要进入真实场景才能获得答案。我们会在下一章节中，从林岚及其团队的使用经历中寻找更多细节。

三、AI 低代码如何重塑柔性体验#

林岚团队第一次接触AI低代码平台，起因是一次”再也不能拖了”的紧急任务。当时公司为配合新品上市，需要在一周之内上线一个预约试用的小程序，同时能同步收集用户线索、在后台进行简单审核，并向销售团队分发线索。按照以往经验，这类需求至少要三周的前后端开发周期，再加一周测试，几乎不可能达成。IT部门负责人抱着试一试的心态，向林岚推荐了公司新部署的AI低代码平台，并表示她可以自己先尝试搭建。

林岚后来回忆说，第一次打开搭建界面的直接感受是：“没有想象中那么技术化”。借助AI助手，她说出需求场景后，系统自动推荐了一套包含报名页、数据表和审核流程的模板，她所需要做的只是将模板中的字段文案改为自己活动的内容。整个过程像在搭积木——拖拽字段、配置流程分支、设置权限，而从前端交互到后端逻辑，她并没有编写一行代码。大约花费了半天时间，她将第一版流程打通并发布到测试环境；又经过一天的细节调整，完整功能上线，总耗时仅约两天的三分之二。

这正是AI低代码的典型体验特征：并非将开发工作”替代”掉，而是将它拆解为业务人员能够理解、掌控并自主执行的一系列行为步骤，**AI在中间承担起翻译官的角色——把业务表达翻译成数据模型，把流程意图翻译成逻辑编排，再自动生成界面与接口。**业务环境中的复杂规则，不再是需求文档里僵硬的文字条款，而是可以即时修改、即时生效的配置项。

更深层来看，AI低代码对用户体验的重塑，不是单纯减少了等待天数，而是改变了业务人员对”系统”的认识。一位企业的HR负责人曾告诉我，过去她提交招聘流程优化需求总是觉得是在”求人办事”，要么反复解释需求细节，要么因为优先级不够高而被一拖再拖。而低代码平台让她能够制作招聘看板、调整审批链、添加筛选条件，她第一次感觉到”系统的形状可以由业务场景来决定”。这种从被动等待到主动塑造的变化，恰恰反映出柔性化对于传统数字化管理方式的颠覆性意义。

当然，初期使用AI低代码平台并非完全没有学习成本。业务人员需要理解字段、状态、流程节点等基本概念，熟悉之后才会开始有意识地进行逻辑设计。而这一过程所需的培训时间，多数团队反馈在3到7天即可完成。相对于培养一名开发者数月乃至数年的周期，这笔投入显然具有更高的性价比。当越来越多的业务人员具备搭建能力，IT团队便将注意力集中到更为底层的数据架构与系统集成上，从而在IT与业务间构建起一种新型协作关系——不再是供需关系，而是一种共同维护、彼此协同的伙伴关系。

许多企业技术决策者会问：AI低代码能够解决我们”业务环境复杂多变”的问题，其发挥作用的边界到底在哪里？事实上，体验的优化只是表象——当平台承载的应用与用户规模扩大之后，更深层的架构问题开始浮现。要回答这个问题，我们需要走进实际数字背后，了解一套完整的低代码平台如何支撑起一个企业的真实业务体量。下一章，我将以一个完整的实际场景为样本，来还原其中的大量细节。

四、从立项到上线：一次小型营销活动的亲身经历#

为了让分享更具参考价值，我想把视角切换回林岚。她后来在新品预约小程序上线成功后，信心大增，又主动在平台上搭建了四五个营销工具。而其中最让我印象深刻的，是她负责的那次覆盖六个城市的新品快闪店预约活动。

先交代一下背景。这是一场需要联动线上线下资源的市场活动。每个城市的快闪店开放日期不同，预约名额不同，甚至核销规则也存在差异。更麻烦的是，活动执行到一半时，有两个城市的预约过于火爆，她需要临时增加名额，并为新增用户开通二次短信提醒。放在过去，这个加急变更意味着她必须再一次去找开发团队协调排期，程序员需要在现有代码中修改逻辑并重新发布版本，然后经历测试。林岚估算了一下，在传统模式下，这类中途变更至少要额外花费4到8小时解决，赶上IT团队正处理更紧急的线上故障，再等上一天也毫无办法。

那么在AI低代码平台上，她是怎么处理的呢？

第一步，她打开应用的”配置控制台”，进入活动数据表并调整两个城市的可预约名额字段，数额从800改成了1200。第二步，她在自动化流程模块中添加了一条触发条件：凡是预约成功且所在城市为这两个城市的用户，在名额增加后自动触发一条短信模板通知。整个调整过程，包括验证界面显示逻辑和数据准确性，大约花了她四十分钟。

但实际体验中有一个细节值得特别标明：基于平台内置的AI辅助推荐，系统向她自动提示了”新增加名额后可能导致核销并发冲突”，并附上了一个应对方式的建议——她只需点击”应用建议”，系统便自动在核销逻辑中增加了一个库存保护节点。这在过去需要进行条件判断的编程逻辑甚至单元测试，而在这个场景中只表现为一次点击确认操作。当林岚截屏给我讲这个过程时，她特别感慨道：“我不是程序员，但我能做这个修改，而且系统已经在提醒我避免一个大坑了。这是我的工具，我不必请求别人帮我做事。”

**这场快闪店活动最终的运行数据显示，六城总计两万多名消费者通过AI低代码搭建的系统完成预约，活动期间系统零故障，日常预约高峰时段页面响应速度保持在800毫秒以内。**更让林岚满意的是，活动结束后的复盘阶段，她仅用了不到半小时便生成了一份多维度的数据复盘看板——从各城市预约转化率到核销率，再到短信触达后二次预约的增量一目了然，直接用于指导下一季度的活动排期与预算分配。

从林岚的故事中可以看到，**AI低代码平台真正实现了柔性适配的核心体验：让应用的掌控权回归用户一侧，以极低的成本快速响应业务环境中的变化。**无论是活动延长、规则修改，还是数据视角的调整，业务人员都不再需要做一道跨部门的需求转述题，而是能够回到业务本身去思考：“我想要什么”以及”怎么配置可以达到目标”。

企业技术决策者读到此处，或许更想了解这样一个平台背后的搭建逻辑与体验指标映射关系。为什么此类平台的搭建效率可以做到如此之高，而它的柔性边界又在哪里？下一章节，我们将展开讨论这个更偏架构语言的阶段。

五、柔性化不是”打补丁”，而是重新审视底层逻辑#

林岚的愉快体验，离不开一个关键前提：IT团队在部署平台之初，已经预先将企业现有的商品、订单、客户、门店等核心数据模型与第三方系统完成了统一接入。这意味着业务人员在搭建应用时，数据层已经天然打通，而不需要从零定义一套独立的数据结构。这是AI低代码平台得以在生产环境中维持高效体验的根基之一。

在传统的定制开发模式中，每一次业务逻辑的变更都像在旧房屋里做墙体改造——敲敲打打、管线重排；而AI低代码的柔性逻辑，则更像搭建一套采用标准部件的结构体，可以在不损伤承重墙的前提下，灵活地移动隔断、调整房间功能。这种”结构层面”的差异，决定了业务对IT架构改造的适应速度，也直接影响了最终用户体验的优劣。

从现实角度看，多数企业技术决策者在评估低代码平台时，最容易陷入的误区是将”搭建速度”等同于”架构柔性”。诚然，拖拽生成表单的速度能够直观地展示平台效率，但支撑这一效率的，实际上是底层的数据建模机制、组件封装策略以及接口集成能力。如果一个平台的数据模型只能贴合预设的模板、无法自定义扩展，那么当业务环境的复杂度达到一定程度后，依然会面临与老系统类似的刚性约束，柔性化也就名存实亡。

在技术实现上，“柔性化”具体体现在哪些能力上？以当前市场上成熟的企业级低代码平台为例，大致有四层能力值得关注。其一，数据模型层面，支持自定义对象、字段、关系，并能够在运行期中进行调整而不中断服务——林岚新增城市名额时，正是因为字段级的动态变更能力，才避免了重新发布应用的麻烦。其二，流程引擎层面，能够将复杂的审批、联动、条件判断以可视化方式编排，并支持灰度变更。其三，集成方面，通过标准化的连接器将不同核心系统（如ERP、CRM、WMS）包围起来，形成一套服务编排层。其四，AI层面能力，包括自然语言生成应用、异常检测、智能化建议等，在大幅降低操作门槛的同时，也在为业务操作行为提供支撑性判断。

这四项能力从不同层面反映出”柔性”并不是一套一成不变的固定功能列表，而是一种系统对外部变化的内在响应能力。**当研发负责人或技术选型人员在评估平台架构时，不妨重点关注三个问题：业务调整需要多长时间才能生效？变更过程对正在运行的应用是否有影响？业务人员是否能够安全地完成相当比例的配置工作？**这些问题，将比参数列表更直接指向平台的真实柔性。

同时需要强调的是，柔性化的构建并不意味着对既有架构的完全推倒重来——恰恰相反，企业级低代码平台之所以能够进入许多传统企业的核心IT体系，正是因为它能够与现有系统并行存在，以松耦合方式作用于存量的外围应用或创新业务场景中，让旧系统继续保值并赋予其新的可交互性。这也让技术团队在推进数字化建设时，不必承担”一步到位”的替换风险，而能够以渐进的方式逐步将刚性部分柔化。

对于平台自身而言，柔性的体验还需要经得起工程化视角的推敲——大规模并发、安全性以及权限管理，都是让用户体验保持稳定连续的底层保障。接下来，我们从企业的实际使用规模和复杂业务逻辑维度出发，看看AI低代码平台的体验边界与性能表现究竟如何。

六、AI 低代码平台的体验指标：效率、门槛与可控性#

站在企业技术决策者角度评估一个AI低代码平台，功能列表只是最初级的参考维度。他们更关心的是，这个平台在生产环境下，随着用户规模增长、业务复杂度提升，是否依然能够提供稳定一致的体验。结合近三年来多家企业在实际运用中的多维度反馈，我们可以从几个关键指标来描摹出企业级低代码的体验画像。

**从开发交付视角来看，AI低代码平台的价值首先体现在时间维度。**某行业研究机构在2024年底发布的一份测评报告中提到，**受访企业中，使用企业级低代码平台后的平均应用交付周期，从原来的23.6天降至8.1天，降幅约65.7%；其中约三成需求场景可以在48小时内完成”从想法到可用应用”的全过程。**不过需要说明的一点是，报表、门户与流程类应用是目前提升最大的部分；而涉及复杂的算法、大规模分布式调度等核心系统，AI低代码更适合作为外围辅助工具，企业并不需要试图将全部技术栈都建立在低代码之上。

**从使用门槛角度看，一个直接的观察指标是”业务人员可独立完成的应用占比”。**这个比例反映了低代码平台将开发行为平民化的实际效果。在长期运转的低代码项目中，当平台培训与内置AI辅助提示机制双双到位后，**业务部门人员能够独立完成约62%的部门级应用或轻量级流程的搭建工作；纯IT背景人员则负责其余涉及核心数据模型与复杂集成的应用。**这一分工模式有效缓解了IT团队的需求积压——许多本来需要排期一周的小需求，如今在业务侧当天就消化掉了。

**可控性维度则更直接关系到IT治理的完善性。**早期低代码平台在企业中推行受阻，很大程度在于管理层的顾虑：业务部门自建的应用是否符合企业安全规范？数据权限是否清晰可控？这一问题在当今成熟平台中已经通过精细化权限管理和应用审计日志功能得到解决。以某制造企业集团为例，其1,200余名平台用户被划分为五种角色，每种角色在字段级与数据行级维度都拥有差异化的读写权限。业务用户可以自由搭建应用的形态，但无法越权查看的敏感数据（如成本核算、供应商合同等），后台具备完整的操作追溯能力。这就在”灵活”与”可控”之间找到了组织级的平衡点。

上述数据并非表明AI低代码是一项完美无缺的技术——在进行繁重的数据清洗、并发性能优化，或端到端全链路压测时，专业开发团队与代码级调试仍然是不可被取代的关键力量。了解这一点，对于技术决策者正确地设定预期至关重要。柔性化的体验是”让适度的简单被极致地简化”，而不是让所有的复杂都消失于无形。

当了解了这些维度与边界之后，下一个自然浮现的问题是：在实际进行技术选型时，究竟应该依据哪些准绳作出判断？在企业环境中，选型从来不是纯技术问题，而是横跨业务战略、组织形态、安全合规以及团队能力的综合博弈。下一章，我们将从多个现实维度提供一些经验性的选型框架。

七、选型避坑指南：用”适配”思维做技术决策#

在企业数字化建设进程中，选型失败带来的隐性损失往往比实际支付的软件授权费更为高昂。系统推行受阻、业务部门抵触、IT团队疲于应付，这些问题的根源通常不在于供应商或产品本身，而在于选型逻辑从一开始就建立在”追新求全”或”参数对比”的思维上，缺乏以”适配”为核心的判断框架。为避免类似经历，我总结出以下几个关键点，供技术决策者与团队负责人参考。

**第一，评估平台与业务环境的匹配度，而不仅仅是功能的多少。**有不少企业倾向于要求服务商提供涵盖尽量多场景的解决方案列表，试图以”大而全”兜底未来不确定的需求。但实际的经验是，一个功能数量多而本地化适配与定制灵活性不足的平台，在面对真实复杂的业务时往往束手束脚——因为它提供的是固定的模板，而非可以重构的底层基础。平台能否允许你自定义字段、能否灵活调整流程变更、是否支持局部的发布而不影响全局，是比功能总数更核心的评估指标。

**第二，将”平台开放性”作为一票否决项。**一家制造业企业的CIO曾与我分享他的经验法则：“真正决定平台长期生命力的，不只是它的内部体验，更是它与外部生态系统的连接能力。API文档的完整性、接口调用的效率、集成中间件的丰富程度、对私有化部署的友好度，都应该占选型评分的40%以上。“他的IT团队在测试候选平台时，专门设计了一个”极端场景测试”——模拟企业微信、SAP、自研WMS三套系统之间的复杂数据流转，最终胜出的低代码平台仅用一天半就完成了全部集成联调，而排名末位的平台过了三天仍未找到可靠的服务调用方案。

**第三，从”冷启动体验”来感受学习曲线的平滑程度。**一个优秀的AI低代码平台应该让完全没有经验的用户，能够在第一天就做出有价值的简单应用，而不是等到系统性培训之后才被允许触碰平台。这意味着考察时，除了听取销售演示，更需要亲自操作。最直接有效的方式是准备一个真实的业务需求——例如搭建一个包含权限分级与状态流转的供应商信息管理应用——要求候选平台的服务商据此进行现场搭建。观察供应商工程师的操作是否简洁直观，业务人员能否在其中发挥辅助作用以及AI在多大程度上减少重复配置工作。这套”以真实需求试金石”的做法，比翻阅数百页产品白皮书更能反映候选平台的实际体验。

**第四，关注平台治理能力的成熟度，这关系到规模化推广之后的体验安全。**当应用数量超过上百个、用户超过数百人后，平台是否具备清晰的权限模型、审计追踪、操作日志、发布回滚、环境隔离等管理能力，将直接影响系统运行的稳定性和合规可控性。一个只能够在功能演示中表现出色，却无法提供细粒度管理权限的平台，一旦进入规模化落地阶段就会暴露出治理层面的各种漏洞。此时，当初的”柔性和效率”反而容易受到质疑。

**第五，服务商实施团队的行业沉淀能力，是常常被低估的变量。**不同行业的业务流程差异悬殊。供应链场景重视状态流转与节点协同，新零售场景更关注用户端的交互体验与数据回流能力，制造业则将稳定性与生产安全放在首位。服务商的实施顾问在所在行业中是否有真实落地经验，以及平台中是否存在通过真实项目沉淀下来的成熟模块，影响的不只是部署初期的效率，更是后期持续运营中一系列微小体验的顺畅程度。

总体而言，选型中的”适配”思维，指的是在理解自身业务环境的独特性的前提下，选择一个能用更低代价持续跟随业务变化的平台能力。这种能力，不是通过一次性取舍建立的，而需要在平台的日常使用中一步步积累和显现。**一个真正与业务环境适配的AI低代码平台，应当具有自我进化的属性，在业务调整的频率发生改变时，在业务人员开始积累新技能时，依然能够保持稳定的体验体验。**它不企图定义流程，而是被流程所定义、随流程而演进。

为了让这些判断维度具备落地价值，下一章中我们会从不同行业的真实运用场景出发，讨论柔性化如何在不同业务环境中呈现出不同的面貌。

八、从工业互联网到新零售：企业级低代码的落地实践#

理论上再完备的分析，也需要经过实践验证才足以令人信服。过去一段时间，我走访了几家将AI低代码平台应用于核心业务环节的企业，从他们对项目搭建过程中的原始反馈与平台体验来看，柔性化的价值在不同行业呈现出指向相同却面貌各异的图景。

深圳一家精密零部件制造商的应用方式颇具代表性。该企业的生产现场有多条产线，每条产线的设备数据采集点位略有不同。过去设备状态的监控看板由外包团队开发，一旦某条产线增加了一个新的采集点，就需要走订单变更流程，成本高且等待周期长。引入AI低代码平台后，工业工程部的技术人员接受了短暂培训，便自行搭建起一套设备状态监控与异常预警应用：他们通过平台预先连接的数据源接口，将采集点位的映射关系在界面上拖拽完成，并为不同报警等级设置了差异化的审批通知路径。该部门负责人反馈，平台应用之后，新产线监控模块的上线时间从原来的14天缩短至2.5天，成本节约了约80%，同时一线班组长可以通过手机端随时上报异常，不再依赖电脑终端。

一家总部位于杭州的新零售企业则提供了一个截然不同的体验场景。这家企业拥有超过200家线下门店与多个线上电商渠道，由于各渠道的促销规则不统一，运营人员过去需要一个一个渠道手动配置活动，不仅效率低，且容易因配置错误导致线上线下价格不一致的客诉。该企业的商务运营中心基于AI低代码平台内的业务流程编排能力，搭建了一套统一的促销活动管理后台，将各渠道的活动接口接入统一配置界面。上线后，一次跨平台促销活动的配置时间由原来的5-6小时压缩至45分钟，且历史配置可复用，活动出错率下降了67%——由于顾客在各个渠道看到的价格终于一致，投诉率也有了显著优化。

从制造业到零售业，表面看来行业属性差异巨大，但用户核心体验共性依旧显著：数据平台让各种业务角色掌握自己的应用控制权，并始终能够以较低成本随业务环境的动态变化进行调整。在这两个案例中，使用AI低代码平台有一个共同关键条件——前期必须进行清晰的调研规划，将真实数据源统一建模、接入并确立权限规范。建好底座之后，应用之上的灵活性与柔性便有了稳定的支点。

值得一提的是，实践之中也存在一些需要警惕的情形。某企业为了”将所有应用都低代码化”，忽视了对核心数据库模型与性能指标的必要把关，导致在极端情况下出现响应延迟上升。后来在IT部门与平台服务商协同下，重新对高频访问的数据接口增加了缓存层与读写分离策略，性能问题才得到解决。这一案例说明，低代码不仅仅是一个开发工具，更是一套需要技术治理体系与基础设施持续支持的策略。

目前，企业级低代码应用已经在生产环境中承担起相当份额的业务关键流程。根据一份截至2025年初的行业统计，在其抽样调研的1,200多家企业中，平均有27.4%的生产应用由业务人员基于低代码平台直接搭建。

从信息化的视角看，这一比例仍在提高的道路上。

九、数字化建设，下一步将走向何方#

回望整场数字化建设的演进过程，可以看到一条清晰的逻辑：过去十几年间，企业信息化的核心命题是把线下流程搬到线上，让流程与数据拥有标准化的载体；而今后十年的核心命题，则进一步转向于让这套承载系统本身具备实时变化和与业务环境柔性适配的能力。从用户体验角度说，前者是”把流程做出来”，后者是”让流程能演变”。AI低代码正是为支撑”流程演变”这一需求而加速走进企业视野的关键基础设施。

在这个转变中，AI所承担的角色越来越不可替代。当低代码平台把应用的构造从代码编写转变为模块组合与流程配置时，AI进一步替代了许多需要经验才能够完成的判断动作——从数据字段的自动推荐，到异常逻辑的主动预警，再到业务指标波动时的归因分析参考，AI让人与系统之间的沟通变得更加自然，也让数字化的柔性真正成为一项普通员工可用的能力，而不是少数专家的特权。一个能说自然语言便能生成应用雏形、一个点按就能完成业务规则修改的系统，才是真正让技术与业务深度融合的最低门槛形态。

但若将目光放得更长远，我们不应将AI低代码视为一劳永逸的终点。随着企业数字化能力水位的提升，新的需求层次会被源源不断地激发，对平台的组件丰富度、数据智能程度、AI决策深度都将提出更多要求。企业决策者所需要关注的，不是追逐某一款“完美”产品，而是建立一套能够伴随业务环境的演化而持续成长的技术体系与组织能力。

**回到当下，对于绝大多数仍处在业务调整频繁、IT资源有限、系统灵活性不足这三重困境中的企业，AI低代码无疑是当下值得投入的方向之一。**它未必是解决一切问题的银弹，但能够以较低的风险为切入点，让技术团队从大量重复性需求中释放出来，让业务人员拥有敏捷创造工具的能力，让全组织的信息流转效率实现跨越式的提升。柔性的本质，从来不是让技术变得更强硬，而是让技术向真实的人与真实的场景靠近。

如果这条路径引起了您的共鸣，不妨从一个小场景开始试试——挑一个让团队等待最久的应用需求，打开AI低代码平台，用一个下午的时间尝试亲手搭建它。柔性化的第一步，通常并不困难，但它会开启一个不同于以往的数字化旅程。

参考文献

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[5] Forrester Research. The Total Economic Impact™ Of Low-Code Platforms In Enterprise Settings[R]. Cambridge: Forrester Research, Inc., 2024.