严肃场景不要用Coze/n8n这样的轻应用平台

企业在信息化智能化建设中，最大的焦虑不是缺少工具，而是害怕走错路——投入大量资源建设的系统，两年后因无法扩展而被迫推倒重来；花费时间培训员工使用的应用，随着业务增长变成了拖累；引入的AI技术看起来很炫，实际却与业务系统脱节，员工用不起来。企业真正需要的是交付快、定制快、能跟随业务需要而演进的系统，使投资能够产生长期价值。然而，基于数据库UI化思路构建的轻应用以及脱离业务土壤的AI应用，都是短期主义的产物，不受大企业待见。

基于数据库UI化思路构建的轻应用

所谓数据库UI化思路构建的轻应用，就是把数据库表结构可视化，让用户通过界面创建表格、字段和视图，然后自动生成表单和列表页面。这类应用擅长记录数据——员工填表、数据入库、查询统计，整个过程简单直观，构建快速。市面上不少流行的多维表/低代码/零代码平台（如Notion、Airtable、简道云等）都采用类似的思路。但企业业务需要的不只是数据记录，更需要能够应对复杂的业务流程编排。数据库UI化的底层范式，从根本上限制了应用的能力边界。

业务需求复杂化后无法实现。初期用表单+数据库记录简单信息很方便，但当企业需要多级审批流程、多系统联动、条件分支、异常处理、精细化权限控制时，这类应用就力不从心。它只能记录发生了什么，无法编排应该怎么做。业务逻辑必须在数据库字段和视图规则中迂回表达，越复杂的流程越难实现。

业务变化时只能妥协或推倒重来。当业务需求超出平台能力范围时，没有扩展余地，只能妥协需求或放弃使用。想升级到更专业的系统时，数据迁移、业务中断、用户重新培训的成本，远超前期节省的时间。

系统越用越乱，难以维护。随着功能不断增加，各种配置和规则堆砌在一起，应用逻辑变得混乱，维护人员难以理清头绪。业务部门和IT部门都痛苦不堪。前期表面的快速，掩盖了长期代价。

脱离业务土壤的AI应用

整个世界都在探索AI在企业中的应用。有一种AI应用的构建思路是将AI能力独立部署为聊天机器人或工作流引擎。用户通过对话式界面与AI交互，配置提示词模板和工具调用规则，让AI完成问答、内容生成、数据处理等任务。这种独立部署的AI应用在知识问答、内容创作等轻量场景下确实能快速见效。市面上一些AI应用搭建平台（如Coze、Dify、n8n等）采用这种思路，让用户不写代码就能发布AI应用。但当企业试图将这类AI应用引入实际业务场景时，会发现独立部署的AI应用与业务系统存在着严重的兼容问题。

AI不懂企业的业务系统。员工想让AI帮忙处理业务，但AI不知道系统中有哪些功能、数据在哪里、流程怎么走。IT部门不得不为每个功能单独开发API接口供AI调用，工作量巨大且难以维护。每增加一个功能，就要写一个新接口。

AI只能在聊天框里回答，不能直接操作业务。员工在ERP系统填表、在CRM系统查客户、在审批系统处理申请，但AI只能在另一个聊天窗口回答问题。员工需要在两个系统间来回切换，AI无法直接帮员工点击按钮、填写表单、查看数据。员工在业务系统工作，AI在另一个系统回答，两者各自为战。

什么样的应用才符合企业的长期利益

企业需要的不是快速搭建后无法演进的系统，而是能随业务成长而持续扩展的应用。符合长期主义的应用系统应该具备什么特征？JitAi作为全球首个生产级AI应用快速开发平台给出了一份答案！

业务复杂度增长时，系统能不受限制地自由扩展。应用不应该只是数据库的UI化，而应该是完整的业务系统。业务专家可以基于JitAi的可视化开发工具快速实现客户需求，一边沟通一边实现，即改即生效。当极端需求场景需要专业工程师介入时，则可以无缝切换到全代码开发模式。当企业的需求在变化时，能够做到低成本快速调整。

AI真正融入业务环节，与人在UI上协同工作。AI应用不应该是独立的聊天机器人，而应该是业务系统的有机组成。AI需要理解系统中有哪些功能模块，能像人类一样操作业务界面——填写表单、点击按钮、浏览数据。人和AI应该在同一个业务界面上协同工作，人可以实时观察和干预AI的操作。上述生产级AI应用形态，用JitAi都可以实现。