企业在 AI 数字化落地过程中面临两大突出问题:一是部署的大模型等 AI 工具实际用不起来,二是企业内部系统繁杂,导致数据难以串联整合。解决这两大难点的核心在于缺少一套能将业务、数据与 AI 有效融合,让三者凝聚成合力的工具。
据麦肯锡报告显示,生成式 AI 每年将带来超 4.4 万亿美元的增量价值,其中 75% 的价值通过软件产品与服务实现。
当前,AI 已成为企业数字化进程中绕不开的核心,主要体现在三个关键趋势:第一,企业AI战略定位发生根本转变,AI由“辅助工具”升级为“战略级必备工具”,“如何跟上 AI 发展”成为企业面临的最大问题;第二,产品形态被彻底颠覆,告别了低代码时代分步点击操作的模式,如今只需对 AI 下达一句指令,就能完成并贯通整个业务场景;第三,AI个性化定制需求愈发凸显,区别于以往一套 OA、ERP 等标准化产品即可覆盖的业务场景,企业更需要通过AI 快速适配企业业务变化、迭代以满足个性化定制需求,实现客户化开发、定制与交付服务,最终推动企业完成 AI 层级的数智化转型。
企业落地AI项目选择低代码的方式主要取决于两个方面:一是基于大模型与业务具有核心适配需求驱动的结果;二是低代码能有效支撑 AI 接入与业务定制。
低代码与 AI 具备天然的适配性,主要体现在四个方面:一是建模逻辑完全一致,低代码通过拖拉拽操作实现功能,AI 大模型则借助自然语言让系统快速落地业务需求;二是数据天然互通,低代码中的数据可直接供给 AI,形成数据互联互通的闭环;三是低代码能与 AI 深度融合,可结合 Agent 及具体业务场景,开展 AI 原生应用开发;四是助力实现全员数字化,业务人员无需依赖 IT 部门,可自主通过低代码搭建 CRM 系统、设计 AI 场景,以可视化方式快速完成业务系统构建,打破企业数字化仅局限于 IT 侧的局面。
此外,通过低代码的方式落地AI项目已经成为行业共识,主流产品在不断深化低代码能力,足见低代码在 AI 场景中,其灵活性及 Agent 编排能力是核心支撑逻辑。
奥哲企业级AI平台
助企业实现AI原生
面对AI驱动企业业务变革、颠覆软件产品形态和AI个性化等挑战,低代码+业务+数据+AI解决方案,成为业务数字原生企业向AI原生进化的趋势。奥哲企业级AI平台,以AI+数据+低代码建立工程化的平台,形成应用-数据-AI的正循环。其循环逻辑为,基于平台原生数据训练 AI,再将数据持续供给 AI,让 AI 更好地服务于企业业务,反向推动业务优化。
奥哲·云枢拥有丰富的AI原生应用资产市场,成熟的AI组件不仅可以开箱即用,平台内的预制智能体同样能实现开箱即用。云枢技能库支持预设技能与扩展技能两大类型,通过灵活的技能编排,实现业务流程的智能化执行与自动化协同,构建企业级智能操作中枢。同时,企业也可通过 MCP server 服务集成第三方智能体,完成业务编排,实现智能体落地的两大核心路径。
奥哲·云枢目前已拥有多个高频实用的 AI 应用场景,且落地效果显著。在智能填单方面,业务人员只需用一句话告知 AI 所需工单类型,AI 若发现缺漏变量会及时反馈补充。该功能适配巡检、报工派工等场景,业务人员通过 PDA 终端、手机等移动终端即可实时操作,高效便捷;在智能问数场景中,通过多轮对话,可快速查询关键业务岗位联系方式,促使特定部门人员都能精准响应;同时能满足日常业务中的各类信息查询需求;在数据分析场景中,用户通过一句话指令,即可让 AI 快速生成数据结论,还能按需生成标签化内容及自定义类型的图表化展示,直观呈现如销售额、个人业绩等核心业务数据。