今天，我想和大家聊的话题是：行业POC乱象，以及企业数字化项目落地的那些困境。
也许，只有常年扎根数字化一线的人，才会对这句话有更深的体会：别为“不确定的验证”，耗光你的时间和预算。
我们织信团队做了十几年企业数字化项目，从对接甲方需求到主导系统搭建，期间见过太多IT负责人、业务主管卡在POC这一关。
说的好听点，这是在验证方案，但到最后往往都变成了“花钱买教训”，期间的种种无奈，值得我们好好拆解。
一、为什么现在做一个POC，越来越不划算了？
不管是甲方企业、政府单位，还是我们这些服务方，心里都清楚一个现实：如今的POC，早已偏离了“验证可行性”的初衷，变得又贵、又慢、还大概率没用。
我见过最典型的POC场景，几乎每天都在不同企业上演：
- 先组织业务、IT、管理层开几轮会，把模糊需求整理成几十页Word文档，逐字逐句精细打磨；
- 接着找实施方/外包团队对接，对方报出10万或20万的报价，制作周期开口就是2个月，3个月；
- 团队只能咬牙推进，熬了几个月拿到结果，却发现到手的只是一个中看不中用的Demo。
功能残缺不全，里面的数据全是造假填充，既不能复用，也上不了生产环境。
到最后，钱花了、时间耗了、团队累了，只换来一堆截图和一个无法落地的原型。POC彻底变成了“烧钱验证不确定性”的过程，投入和产出完全不成正比。
二、POC成本高，问题到底出在哪？
这些年，我拆解过不下百个失败的外包POC项目，发现问题不是技术不够，而是底层逻辑错了，归结起来就三个点，每一个都直戳要害。
1、大家都在“翻译”需求，而不是实现需求
传统开发团队做POC流程，就像一场传话游戏：业务端给出Excel表格、Word需求，先传给产品经理梳理，再交给架构师设计方案，接着由开发人员编码实现，最后经测试人员验收。每一层传递，都在损耗信息。
- 业务说“要能统计生产数据”，产品经理可能理解成“仅统计日报数据”；
- 架构师按自己的经验设计数据结构，又和业务实际场景脱节；
到了开发环节，为了赶进度还会简化逻辑。等最终交付，早已不是最初想要的样子。
2、做好的POC都是一次性用品，毫无沉淀价值
外包团队做POC，目标都是“快速交付演示版本”，他们从来就没有想过搭建一套可用的系统。为了赶工期，他们写的代码往往是临时拼凑的，没有标准的数据模型，也没有规范的数据结构沉淀，更谈不上可扩展性。
就像盖房子只搭了个外墙架子，看着像模像样，却没有地基和内部结构。一旦验证完成，这个Demo就失去了价值，后续要落地真正的系统，只能推倒重来，之前的投入全部清零。
3、POC不是真实系统，只是个截图工程
很多POC应用，本质上就是“为了截图而做”。没有完善的权限管理，谁都能随便操作；没有真实的业务流程，只是静态页面跳转；没有真实数据支撑，全靠手动录入假数据；更没有可配置能力，想改一个字段都要找开发重新编码。
这样的POC，既无法验证业务逻辑的可行性，也不能测试系统的稳定性，顶多只能在汇报时展示几张截图。这就是POC造价贵、价值低的根本原因。它只解决了“看起来能行”的问题，没解决“实际上能用”的核心需求。
三、如果POC能自动生成系统呢？
看透了传统POC的弊端，我们在织信AI低代码平台上，反过来做了一件事：不再耗费精力“搭POC”，而是让AI直接生成一个可运行的信息系统。
这相当于彻底颠覆了传统流程，把之前层层传递、反复内耗的模式，简化成了一条直线：
从Excel/需求表 → 织信AI → 完整可运行系统
没有中间环节的信息损耗，没有临时拼凑的代码，没有造假的数据，交付的不是Demo，而是一个能直接上手用、可迭代优化的真实系统。
或许这才是POC该有的样子，用最低成本、最快速度，验证并落地业务需求。
四、织信AI是怎么做到的？
很多人第一次接触织信AI时，都会有疑问：只是给一份Excel或需求文档，AI怎么能直接生成系统？其实核心逻辑很简单，就三步，每一步都精准解决传统POC的痛点。
1、AI直接“读懂”需求文档
织信AI不需要你逐句解释需求，你只需要把原始的业务资料交给它。这份材料，可以是一份记录生产数据的Excel表结构，也可以是一份描述业务流程的Word文档，亦或是一份简单的表格化需求清单。
基于多年的企业业务场景沉淀，织信AI能精准识别这些资料里的核心信息，比如：
- 业务实体（客户、项目、设备、资产等）
- 字段之间的关联关系
- 隐藏的业务规则
- 关键的流程节点
- 以及对应的角色权限
织信AI就像一个懂所有行业业务的资深顾问，拿到资料就能瞬间摸清你的核心需求，完全跳过传统流程中“层层翻译”的内耗环节，从源头保证需求的准确性。
2、AI自动生成“系统骨架”
读懂需求后，织信AI不会只给一个页面原型，而是直接生成完整的系统骨架，涵盖业务落地所需的所有核心模块。
以项目管理系统为例，你导入Excel数据模型后，织信的表格智能体AI会先智能识别表格字段，快速构建应用数据表。
数据智能体还能根据字段内容自动填充贴合业务场景的测试数据，不用你手动录入一条信息；
接着，仪表盘智能体会基于应用数据，自动生成可视化看板，核心数据一目了然；
如果需要审批流程，工作流智能体还能按业务规则搭建流程。比如请假审批，自动设置3天内由直属领导审批、超过3天需部门负责人审批的逻辑，无需手动配置节点。
除此之外，AI还会同步生成角色与权限、基础报表、自动化规则等模块。你拿到的不是一个半成品，而是一个点开就能操作、符合业务逻辑的可运行系统。
3、所有结果都是“可继续用”的
这是织信AI最核心的价值。它生成的不是一次性POC，而是能持续迭代的业务系统。因为它具备：
- 可配置
- 可扩展
- 可上线
- 可运维等能力
POC做完，系统其实已经完成了70%-80%的落地工作。
后续业务有调整，比如项目表字段需要新增、审批流程需要优化、看板图表需要修改，你不用找开发团队二次编码，自己在平台上拖拽配置就能完成；如果需要上线正式环境，直接补充真实数据、微调权限，就能快速部署，之前的所有投入都能沉淀复用，不会出现“验证完就作废”的情况。
五、织信AI低代码与传统外包POC对比
那么，与传统方式相比，这种“AI生成系统”的模式究竟带来了哪些根本性的改变？请看下表：
对比维度
传统外包POC
织信AI低代码生成
费用成本
高。很多企业花费十几万
低。主要为“AI算力与平台”成本，效率提升百倍。
周期
漫长。1-3个月是常态。
极快。从需求到可运行系统，以小时/天计。
结果
一个“演示Demo”。截图级功能，假数据，不可用。
一个“完整系统”。真功能、真流程、可配置、可操作。
可复用性
几乎为零。一次性代码，验证完即废弃。
100%复用。POC即正式系统基底，所有成果沉淀。
可拓展性
无拓展性。架构混乱，无法随业务迭代。
天生可拓展。基于标准低代码架构，可随时按需调整、扩展。
传统的POC模式，其投入与产出在根本上是不匹配的，是一种巨大的资源损耗。
而AI生成模式，则将执行过程转化为一种高效、可积累的资产构建过程。
六、这对甲方意味着什么？
这种根本性的模式改变，为甲方的决策者和IT负责人带来了三个维度的深刻价值：
1、决策更快：
你不再需要基于几十页文档和PPT来“想象”系统建成后的样子。现在，你可以在几小时内就看到一个真实跑起来的系统。业务方可以直接上手操作、感受流程、验证逻辑。决策的依据从“推测”变成了“实证”，拍板的速度和准确性大幅提升。
2、风险更低：
最大的风险消除在于：你的POC投入不再是沉没成本。即使最终验证业务方向需要调整，基于织信AI生成的可配置系统，也能快速迭代修改。你积累的不是一堆废代码，而是一个可随时调整、持续演进的核心数字资产。试错的财务风险和时间风险被压缩到极致。
3、外包模式改变：
未来的合作模式将发生转移。甲方无需再花费巨资雇佣外包团队进行高风险、长周期的“从0到1”定制开发。转而可以将资源集中于：利用织信AI这样的平台快速生成系统基底，让乙方或内部团队聚焦于更高价值的业务逻辑深化、复杂集成和运维优化。甲方的核心诉求从“买一个项目”变成了“获得一种持续构建的能力”。
最后的话
做了十几年数字化落地，我始终认为：企业搞数字化，不是为了“搭个系统看看”，而是为了“解决业务问题、提升效率”。POC作为数字化落地的第一步，本该是降低试错成本的工具，而不是消耗资源的负担。
织信AI低代码的核心转变，就是把POC从“截图工程”拉回到“价值工程”。用织信AI跳过内耗环节，自动生成可运行系统，让企业花最少的时间、最低的成本，就能把业务需求落地成可用的工具。
如果你也受够了无用的POC内耗，不妨从现在开始，试试换个思路：与其找人“搭Demo”，不如让织信AI直接“生成系统”。
数字化落地，从来不是技术越复杂越好，而是越能精准解决问题、越能快速落地越好。希望织信AI能帮你跳出POC的困境，让每一次数字化尝试，都能产出实实在在的价值。
