AI为什么没在企业中规模化应用？

2025年10月22日 · 阅读需 4 分钟

近几年以大语言模型为代表的AI技术爆发式发展，但在企业中的规模化应用却远未达到预期。大量AI项目停留在演示阶段，未能产生足够的实际业务价值，理想与现实之间存在巨大落差。

与传统企业Web应用相比，生产级AI应用具有天然的复杂性。其本质是"做事"而非仅仅"记录事"，这要求它必须与企业独特的业务流程和数据知识环境深度集成。定制化开发成为必然选择，但现实却是成本高昂、效果不佳。传统的开发范式已经落后，市场迫切需要AI原生的应用工程技术和开发方法论。

生产级AI应用有天然的复杂性

传统企业应用是逻辑相对固定的事务记录系统，主要通过CRUD操作管理数据，事务执行由人来驱动完成。而生产级AI应用的本质是"做事"的事务执行系统，需要由AI来判断、规划、执行事务。

AI应用的功能边界难以预先规划，需要边用边改、快速反馈、快速迭代。由于大模型幻觉的存在，AI在执行事务时还需要人的干预和调整。想要基于旧的开发范式、在旧的应用架构上解决AI应用的复杂度问题，方向就错了。

企业的业务流程、规则、数据和知识存在显著差异。即使是同行业的不同企业，因管理理念、组织架构、业务重点各不相同，工作流程方法也必然不同。这决定了通用AI产品在企业场景中必然失效，定制开发是唯一选择。

AI应用的定制开发，意味着开发者需要投入资源将企业知识资产通过建模让AI理解和利用。这不是简单的系统集成或配置工作，而是需要深入业务场景，将企业知识资产转化为AI可理解、可使用的数据和知识，并将AI助理嵌入到具体的业务操作流程中。

鉴于生产级AI应用的复杂性，定制开发对人才提出了更高的要求，需要具备对AI的正确认知以及相应的技术工程能力。这种能力的形成需要时间和实践积累，难以快速批量培养。

企业往往在投入大量资源后，发现开发出的AI应用可用性差、维护成本高，或者因为技术选型和架构设计的问题，导致系统难以扩展和演进。居高不下的试错成本和漫长的开发周期，进一步打击了企业推进AI应用落地的信心。

数据、算力、算法等AI基础设施日益成熟，配套的应用工程技术却仍处于探索阶段，缺乏成熟的应用开发方法论。

LangChain等技术实现层框架虽然降低了AI功能开发的门槛，但无法解决AI与企业信息系统的深度集成问题。开发人员需要为每个系统模块单独适配AI调用能力，工作量和集成复杂度居高不下，维护成本难以控制。

行业需要的不是简单的工具拼凑，而是一套完整的AI原生应用工程体系——既要有统一的技术协议，又要有配套的开发方法论来指导实践，还要有成熟的工具链来降低开发和维护成本。

基于这样的思考，JitAi推出了世界上首个生产级AI应用快速开发平台。通过定义JAAP（JitAi AI Application Protocol）并提供配套的开发框架、开发工具和运维管理工具，系统性地解决AI规模化应用的工程技术问题，并为行业提供生产级AI应用开发方法论。

生产级AI应用一定是AI对传统软件模块的感知、驱动和编排，是AI与人类基于UI的协同，是AI对企业私有数据、知识和特有业务模型的理解使用。因此，AI原生应用架构必须具备统一的模块感知机制、驱动机制、热加载机制，必须通过规范化的系统建模降低应用层复杂度。