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。

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。

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。

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。

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。

为什么AI开发的应用只停留在demo阶段？

人工智能

开发工具

职业发展

AI开发软件难落地？关键在需求拆解、选对开发模式和补齐流程能力。禅道智能开发平台采用AI生成+可视化编排，适配小团队，需明确分工、做好权限管控，AI只是减负工具，不能替代人力。

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