我们最近遇到了很多客户都在问同样一个问题。
现在的AI已经很强大了，就不能直接把需求告诉 AI，让它帮助企业直接开发一套系统？
我们往往都会很勉强的回答客户，可以试试，但是不建议。
因为，你还缺少一个底座。
一、系统的开发不只是代码编写
对于没有 IT 团队的企业来说，选择这条路之前，有一个一定要知道的关键点：
“AI写出的程序，并不等于企业能用的程序”
就拿大家常用的WorkBuddy来说。你可以对它提出需求，然后让它给你写出一整套程序代码。但是系统的落地，并不是代码写完的那一刻就算成功。
我们大概率还会遇到以下的问题：
系统应该放在哪里运行？
员工如何通过自己的电脑或手机访问？
客户资料存储在哪里？
如果突然打不开，应该找谁处理？
后续修改功能，会不会影响已经录入的数据？
当然，用户可以继续让AI提供帮助，但要知道，一个涉及到上百人使用的综合性系统程序，AI并不能真正的为他的稳定运行承担责任。
出了错，它只会跟你说一声“抱歉”。
一个系统的“技术负债”也会在这个模式下，越积越多。
而这些问题的症结，还是在于当下的AI水平还是以单项技能为主，综合性的任务开发虽然能够执行，但是期间冗长的上下文带来的理解“偏差”和认知“幻觉”往往会给你的程序埋下不可预料的隐患，最终在某个时刻出现，影响到我们业务的正常流转。
因此，没有IT团队的企业，想要自己进行数字化系统开发，光有AI不够，还需要一个可控、明确的底座环境来确保AI开发程序的有效性。
而织信AI平台，就是这样的一个底座。可以帮在数字化系统建设上，节省大量的时间和成本。
二、AI底座可以现成的“基础设施”
底座，我们可以理解为一套已经搭建好的软件基础设施。我们拿一个最常见的客户管理需求来说明它的意义。
用户告诉 AI：“帮我做一个客户管理系统，能够记录客户资料和跟进情况。”
做出一张客户表、一个录入页面，并不难。但当企业真正开始使用时，就会发现，自己需要的并不只是这些。而是一套完整的权限管理能力：
销售只能查看自己负责的客户；
主管需要查看整个团队的客户；
有些人可以修改资料，有些人只能查看；
员工离职后，客户需要转交，但历史跟进记录不能丢失。
但是如果把这些需求直接丢给AI，它是没有办法理解并且落实到位的，因为用户权限体系是跨应用甚至跨组织的一个全局模型，只在一个场景上处理，大概率会引起其他系统的异常。而织信AI平台内，这一套用户体系本身就存在，用户只需要像在OA里配置权限一样，提出具体需求就可以完成。
这也是 AI与底座结合的重要意义：不是单纯让用户少接触一些代码，而是减少基础设施构建的时间和成本。
三、AI底座能让程序开发“看的见，摸得着”
除了降低用户代码能力的门槛要求。底座还能让用户能有更多的“画面感”
因为大多数业务人员，很难第一次就把需求说完整，用户需要在开发过程中，就能看到系统、操作系统，并不断修正自己的需求。
我相信大家都能理解下面这个场景：
你让一个采购负责人描述系统，他可能只会说：“员工提交采购申请，主管审批，通过后安排采购。”
但当申请页面真正出现在眼前，他才会发现，还需要填写预计到货时间、选择采购用途、上传附件。
等他实际走一遍流程，又可能发现，小额采购不需要这么多审批环节，退回的申请也应该允许修改后重新提交。
这些细节，并不是靠一句更长的提示词就一定能提前想清楚。很多时候，需要先看到、先操作，才能作出判断。
如果用户面对的主要是代码和 AI 的开发说明，就很难知道自己的需求究竟落实到了哪一步。“功能已经完成”和“功能符合实际工作”，中间仍然有一段距离。
因此，有一个底座的价值在于，能为用户提供一个参与开发的操作环境。用户描述需求后，就可以看到相应的表单、列表和流程；录入几条真实数据，试着完成一次操作，再提出具体修改。这样，需求描述、系统搭建和实际验证就连接起来了。不是先把所有要求交给 AI，等它开发完成后再集中验收，而是边搭建、边体验、边确认。
我们应该认识到了想用AI为企业数字化赋能，关键并不是让AI从零编写一套系统就够了，而是要把将业务需求转化为可使用、可管理、可持续迭代的应用，才算成功。
AI是能写出代码，但这不代表企业就能顺利使用系统。
环境配置、部署上线、运行维护、权限管理和后续修改，都需要相应的技术支撑。如果缺少专业团队，仅依赖 AI 开发，可能积累技术隐患，影响业务的稳定运行。
将 AI与织信AI平台等“底座”结合：一方面，由底座提供已有的权限、流程和运行环境，让 AI 通过调用与配置成熟能力完成需求，减少重复开发和技术风险；另一方面，通过可视化的表单、列表和流程，让业务人员在实际操作中发现遗漏、提出修改，实现“边搭建、边体验、边确认”。这样，才能真正帮到企业，减少对IT人员依赖，并且可以根据自己的情况逐步实现数字化战略转型。
