为什么AI开发的应用只停留在demo阶段？

大家好我是陈哥。我看我们团队最近在筹备禅道一年一次的青岛大会今年的话题是和AI落地相关的。我也和一些研发负责人交流过就顺便提供了一些思路。我的一个朋友就叫他x哥吧。x哥说不少小团队会尝试用AI开发软件但很多软件停留在Demo阶段很难真正落地跑通业务流程。AI工具已经十分普及了但为什么想用AI开发应用还这么难今天可以大家分享一个小思路希望能在一定程度上帮助大家。一、开发离不开需求拆解无论是否用AI开发需求拆解都是一件非常重要的事情。如果需求本身就是模糊混乱的AI开发平台再强大都生成不出适配业务的应用。一些团队可能没有明确的流程所以在需求拆解方面也习惯性用AI“偷懒”。业务随口说一句开发直接把这句话丢给AI期待AI能直接吐出一套完整系统。这是一个典型的高风险做法。AI只是擅长搭建框架它没办法帮你梳理清楚企业内部复杂业务规则。想要驱动AI开发应用第一步就是做好需求拆解。要把业务诉求拆清楚。软件研发中所有模糊的业务描述、主观的使用感受都不能作为开发依据。团队在做需求拆解时可以借助项目管理软件在正式开发前给需求做分层。以禅道软件为例在禅道中团队要将每一个大的需求从业务需求-用户需求-研发需求三层出发拆解为多个可执行的小需求。通过简单的需求分层管理禅道能帮助团队从宏观目标细化到具体功能需求最终可进一步分解为任务由开发人员完成。二、一定选对开发模式大家对AI开发会有两种误解一种是可以完全靠AI人几乎不用干活另一种觉得AI只能写点代码片段做不了完整应用。真正适合企业落地的模式是AI负责快速产出初稿人负责业务规则精细化打磨。AI的优势是速度快能够通过自然语言快速搭建出应用的基础骨架比如页面、表单等基础模块。但企业业务里的特殊分支流转、权限细节和内部现有管理流程依然需要人来做调整。这个想法很好于是我们很快就做了落地。禅道做了一个AI开发平台叫禅道智能开发平台它采用的就是“AI一键生成应用可视化工作流编排”模式。AI生成草稿应用之后团队不需要修改底层代码直接调整表单、字段、动作让应用更贴合实际业务。这种模式刚好适配代码基础不强的小团队业务人员和产品经理都可以参与配置不用重度依赖后端开发人力。这里有一个点要注意AI生成出来的应用一定要经过业务验证再正式投入使用。优先小范围试用收集团队成员的使用反馈不断调整后再大范围推广。三、补齐组织与流程能力AI开发应用也是组织流程的问题。团队购入这类智能开发平台后如果没有配套流程依旧会出现落地难的问题。首先要明确角色分工。AI开发应用虽然对使用人员的代码能力要求不高但团队必须有这两类角色。一类是产品经理负责梳理真实业务需求另一类是运维人员要懂平台配置负责AI生成之后的调试处理应用运行中出现的问题。其次要建立完整的应用生命周期管理。一套AI开发出来的应用完整链路应该是需求梳理→AI生成草稿→可视化配置打磨→小范围试用验证→正式发布上线→后续版本迭代。很多企业只做前两步生成完就结束缺失了后续迭代环节自然没法真正落地。再者要重视安全与权限管控。企业内部业务系统往往会涉及部门数据和业务敏感信息。在使用AI生成应用的时候要做好权限隔离不同岗位看到的数据和操作动作要做限制。如果是核心敏感业务场景优先选择支持私有化部署的方案保障企业业务数据不出本地环境规避数据泄露风险。四、写在最后我写到这里想到了某乎的一个问题为什么企业在AI推广后首先想到的是裁员。这也是我想说使用AI做开发不代表可以砍掉研发人力。这类AI开发智能平台只是为了减轻大家的负担替代大家去做重复的基础搭建或者只是为代码能力薄弱的小团队提供便利让大家在人手不足的情况下也能开发软件。最后希望今天的分享能给正在尝试AI辅助开发的大家带来启发。后续我还会继续分享AI落地实战案例欢迎大家持续关注。