长期以来，企业通过ERP、CRM、OA等系统实现的是“业务流程信息化与自动化”。低代码平台极大地加速了这一过程。然而，无论是传统开发还是低代码，构建的应用大多是在执行预设的、确定的规则：如果金额大于X，则流转给A审批；如果库存低于Y，则生成采购单。
但在真实商业世界中，大量决策依赖于不确定性和复杂模式：这个客户有流失风险吗？下个季度的销量大概是多少？这张图片中的产品是否存在瑕疵？这些任务需要“思考”，而不仅是“执行”。如今，“AI+低代码”正在将这种“思考力”赋予我们构建的每一个应用。
一、 从“执行规则”到“生成洞见”：AI能力的平民化注入
低代码平台扮演了“能力封装器”和“连接器”的关键角色，让业务人员无需掌握数据科学，也能将AI的“思考力”像普通组件一样使用：
- 预测组件： 将历史销售数据、市场活动信息接入，AI“预测组件”可以输出未来一段时间的需求预测。业务人员只需在搭建“生产计划应用”或“营销预算应用”时，将该组件拖入，并配置好输入数据源和输出目标字段即可。
- 分类与识别组件： 在“客服工单系统”中，接入“文本分类组件”，自动将海量客户来信分类为“投诉、咨询、建议、售后”；在“质量检测应用”中，接入“图像识别组件”，自动判断产品图片是否合格。这些组件将非结构化信息转化为结构化标签，驱动后续的精准流程。
- 个性化推荐组件： 在内部“知识库应用”或对外“客户门户”中，集成“推荐组件”，根据用户的历史行为、岗位属性，动态推荐最相关的文章、产品或解决方案，提升活跃度和满意度。
二、 构建“感知-分析-决策-行动”的智能闭环
单一AI能力的引入是起点，更强大的价值在于将其嵌入完整的业务流，形成智能闭环。这正是低代码的用武之地：
- 感知： 应用通过表单、物联网接口、集成系统，持续收集各类数据（业务数据、文本、图像、日志）。
- 分析： 内置的AI组件实时或定期对这些数据进行分析，得出结论（风险评分、预测值、分类标签、异常检测）。
- 决策： 应用结合AI输出的“洞见”和预设的“业务规则”，做出智能决策。例如：“如果AI预测该客户流失风险大于85%，且客户等级为VIP，则自动创建高优先级挽留任务并分配给客户成功总监。”
- 行动： 决策触发低代码平台中的自动化流程——创建任务、发送通知、调整库存、生成报告——完成闭环。
例如，一个智能供应链应用：
- 感知： 实时获取销售终端数据、天气数据、社交媒体舆情。
- 分析： “需求预测组件”综合多源数据，预测某款产品未来两周销量将激增150%；“物流预警组件”分析天气，预测某运输路线可能延误。
- 决策： 系统判断需立即启动备货，并优先选择不受天气影响的替代路线。
- 行动： 自动向供应商系统发送加急订单，在仓储管理应用中创建预入库单，并调整物流调度系统的路线规划，同时向管理层发送风险与应对报告。
三、 关键挑战与实施路径：让“智能”可靠落地
打造“有思考力”的应用，也面临独特挑战：
- 数据质量与准备： “垃圾进，垃圾出”。AI模型依赖高质量的训练数据和输入数据。企业需要建立相应的数据治理体系。
- 模型的可解释性与信任： 业务用户需要理解AI为什么做出某个预测或分类（哪怕只是高层次的解释），才能建立信任并采取行动。平台需提供模型可解释性工具。
- 人机协同的流程设计： 智能应用并非全自动，更多是“增强智能”。流程设计必须明确哪些环节由AI辅助决策，哪些环节必须由人类最终裁决（如高风险信贷、医疗诊断），并设计流畅的交接机制。
实施路径建议：从“点”到“面”：
- 试点场景： 选择一个业务价值明确、数据相对可用、且能快速看到效果的场景开始（如文档自动分类、销售机会评分）。
- 组件化封装： 与数据科学团队合作，将验证有效的AI模型封装为低代码平台中易用的“AI组件”。
- 流程集成： 业务人员使用这些组件，像搭积木一样将其嵌入到具体的业务应用流程中。
- 迭代优化： 根据应用效果反馈，持续优化AI模型和业务流程设计。
结语：
“AI+低代码”的深度融合，正在催生新一代的“智能业务应用”。它们不再仅仅是记录数据和自动化流程的被动工具，而是能够主动感知环境、分析态势、提供洞见甚至参与决策的“数字同事”。
这标志着企业数字化建设从“流程驱动”迈向了“数据与智能驱动”的新阶段。低代码平台成为将前沿AI技术转化为一线业务战斗力的“转换器”和“加速器”。百特搭致力于推动这一进程，让每一家企业，都能以更低的成本和更快的速度，拥有为其业务量身定制的“思考大脑”，在激烈的市场竞争中，获得前所未有的决策敏捷性与精准性。