低代码邂逅AI：中小企业创新的新引擎与边界探索

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低代码与AI结合，为中小企业数字化转型提供低成本、高效率的创新解决方案。

核心内容：
1. 中小企业数字化转型面临的技术、资金和人才困境
2. 低代码平台如何降低技术门槛并提升开发效率
3. AI技术赋能中小企业实现智能化升级的具体路径

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

数字化浪潮下的中小企业困境

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在当今数字化浪潮的席卷下，数字化转型已成为企业谋求发展与保持竞争力的必由之路。从大型企业到中小企业，都深刻认识到数字化所蕴含的巨大潜力与机遇。通过数字化转型，企业有望优化内部运营流程，提升生产效率，降低成本，同时还能借助数据分析精准把握市场需求，开拓新的业务领域与市场空间，增强市场竞争力。

然而，中小企业在这场数字化变革中却面临着诸多严峻的挑战。

从技术层面来看，中小企业往往缺乏先进的技术手段和对新兴技术的深入理解。在选择数字化解决方案时，它们常常陷入困惑，难以快速匹配合适的技术工具。例如，在面对云计算、大数据、人工智能等新兴技术时，许多中小企业不知如何将其融入自身业务，导致技术应用的滞后，进而影响了整体转型进度。而且，中小企业大多没有专门的技术团队，外部技术咨询和支持的成本又较高，这使得它们在面对复杂的技术问题时难以找到合适的解决方案。数字化系统的实施和维护需要持续的技术支持，缺乏专业支持使得中小企业在运营过程中频繁出现问题，降低了数字化转型的效率和效果。

资金问题也是中小企业数字化转型路上的一大拦路虎。数字化转型需要投入大量资金用于技术引进、设备升级、系统建设以及人员培训。对于许多中小企业而言，资金紧张是一个普遍存在的问题。特别是在经济不确定性较高的情况下，企业对大规模投资持谨慎态度，这使得中小企业在数字化转型过程中常常面临资金短缺的困境，进而限制了其在转型中的技术选择和项目推进。并且，数字化转型的投资回报周期较长，且转型成效在短期内难以体现，这使得中小企业在决策过程中常常担心投入与产出不成正比，导致企业对数字化转型的投入意愿较低。此外，市场的不确定性和技术的快速更新也加剧了企业对投资回报的担忧。

人才短缺同样是制约中小企业数字化转型的关键因素。数字化转型离不开具备专业技能和创新思维的人才，但中小企业普遍面临数字化人才短缺的问题。尤其是在数据分析、信息系统管理、人工智能和网络安全等领域，具备这些技能的复合型人才极为稀缺。由于资源有限，中小企业在吸引和留住高端技术人才方面难以与大企业竞争，这使得企业在数字化转型中陷入被动局面。同时，中小企业现有员工的技术能力往往难以支撑数字化转型的需求。传统业务模式下的员工在应对新的技术环境时常常感到力不从心，尤其是在需要跨领域技能的情况下，这种技能缺口更加明显。这种技能不足不仅影响了技术的有效应用，也使得企业在转型中缺乏执行力和创新能力。

在这样的困境之下，低代码平台与 AI 平权的概念应运而生，为中小企业打破技术创新的壁垒带来了新的曙光。

低代码平台：技术创新的新利器

（一）低代码平台的工作原理

低代码平台，作为数字化领域的创新产物，正逐渐改变着传统的软件开发模式。它的核心工作原理基于可视化编程环境，通过将复杂的代码逻辑封装在一个个直观的组件和模块中，让开发者只需通过简单的拖拽、配置操作，就能快速搭建起应用程序的框架。

这种可视化、拖拽式开发特性极大地降低了编程门槛，使得非专业的 “公民开发者” 也能够参与到软件开发的过程中。比如，当我们需要创建一个简单的客户信息管理系统时，不再需要一行行地编写代码来构建界面和数据库连接。在低代码平台上，我们只需从组件库中拖拽出文本框组件用于输入客户姓名、电话等信息，再拖拽出表格组件用于展示客户列表，然后通过简单的配置操作，将这些组件与后台的数据库进行关联，一个基本的客户信息管理系统雏形便已形成。

低代码平台内置的丰富组件和模板更是加速开发进程的关键。这些组件涵盖了各种常见的功能模块，如表单组件、图表组件、导航栏组件等，模板则针对不同的业务场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、项目管理等，提供了预设的应用架构。以一个电商企业为例，在搭建线上商城系统时，借助低代码平台的电商模板，开发者可以快速获取商品展示、购物车、订单管理等基础功能模块，只需根据企业自身的业务特点和品牌风格进行一些个性化的配置和调整，就能在短时间内完成商城系统的初步搭建，大大节省了开发时间和精力。

（二）低代码平台降低创新门槛的路径

低代码平台在降低中小企业技术创新门槛方面展现出了多方面的显著优势，为中小企业的数字化转型和创新发展提供了有力支持。

首先，低代码平台大大减少了中小企业对专业技术人员的依赖。在传统的软件开发模式下，企业进行技术创新往往需要组建一支专业的技术团队，包括程序员、设计师、测试人员等，这些专业人员不仅招聘难度大，而且人力成本高昂。而低代码平台的出现，使得企业的业务人员经过简单的培训后，就能够利用平台进行应用程序的开发。例如，一家小型制造企业的业务人员，通过低代码平台，自行开发了一个生产流程管理应用，用于实时监控生产线上各个环节的进度和质量，无需等待专业技术人员的排期和开发，快速满足了企业内部的业务需求。这种方式不仅降低了企业的人力成本，还使得业务人员能够根据实际业务场景，更加灵活、精准地开发出符合自身需求的应用程序，打破了技术与业务之间的壁垒，促进了业务与技术的深度融合。

其次，低代码平台能够显著缩短开发周期。传统软件开发过程中，从需求分析、设计、编码、测试到上线部署，每个环节都需要耗费大量的时间，且容易出现沟通不畅、需求变更等问题，进一步延长开发周期。而低代码平台的可视化开发环境和丰富的组件模板，使得开发者能够快速将业务需求转化为实际的应用程序。以开发一个移动办公应用为例，使用低代码平台可能只需要数周甚至数天的时间，而采用传统开发方式则可能需要数月之久。快速的开发周期使得中小企业能够迅速响应市场变化，及时推出新的产品或服务，抢占市场先机。例如，在市场需求突然发生变化时，企业能够利用低代码平台快速调整应用程序的功能和界面，以适应新的市场需求，从而在激烈的市场竞争中保持灵活性和竞争力。

再者，低代码平台有效地降低了开发成本。除了减少人力成本和缩短开发周期带来的成本降低外，低代码平台还减少了软件开发过程中的试错成本。在传统开发模式下，一旦在开发后期发现需求理解偏差或技术选型不当等问题，修改代码的成本往往非常高，甚至可能需要推翻重来。而在低代码平台上，开发者可以通过简单的拖拽和配置操作对应用程序进行修改和调整，大大降低了试错成本。此外，低代码平台通常采用订阅式的收费模式，企业无需一次性投入大量资金购买软件许可证和硬件设备，降低了前期的资金压力，使得中小企业能够以较低的成本进行技术创新和数字化转型。

AI 平权：赋予中小企业创新的翅膀

（一）AI 平权的内涵与发展

AI 平权，作为人工智能领域的一个重要理念，旨在打破技术壁垒，消除大企业与中小企业之间在 AI 技术获取和应用上的差距，让中小企业能够与大企业站在相对平等的起跑线上，共享 AI 技术发展带来的红利 。在过去，AI 技术的研发和应用主要集中在大型科技企业，它们凭借雄厚的资金实力、丰富的人才资源和强大的计算能力，在 AI 领域占据主导地位。而中小企业由于资源有限，往往难以涉足 AI 技术的研发和应用，这使得它们在市场竞争中处于劣势。

随着技术的不断发展，云计算、开源框架和低代码平台等技术的出现，为 AI 平权的实现提供了可能。云计算降低了算力成本，使中小企业能够以较低的费用获取强大的计算资源，不再需要投入大量资金购买昂贵的硬件设备；开源框架打破了技术垄断，众多开发者可以在开源社区中共享代码和算法，中小企业能够基于这些开源资源进行二次开发和应用，加速了 AI 技术的普及；低代码平台则简化了开发流程，让非专业的开发者也能够轻松构建 AI 应用，进一步降低了 AI 技术的应用门槛。这些技术的协同发展，推动 AI 技术从 “精英游戏” 转变为 “全民工具”，为 AI 平权创造了有利条件。

（二）AI 平权对中小企业技术创新的影响

AI 平权为中小企业的技术创新带来了诸多积极影响，成为推动中小企业发展的强大动力。

在数据分析方面，AI 技术能够帮助中小企业从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。例如，一家小型电商企业可以利用 AI 算法对用户的浏览记录、购买行为等数据进行分析，精准把握用户的需求和偏好，从而优化商品推荐策略，提高用户的购买转化率。通过对市场趋势的分析，企业还能及时调整产品结构和营销策略，更好地适应市场变化。

在智能决策领域，AI 的应用使中小企业能够实现决策的科学化和智能化。借助机器学习算法，企业可以对各种业务数据进行实时分析和预测，为管理层提供决策建议。以一家小型制造企业为例，通过 AI 分析原材料价格走势、生产效率、市场需求等因素，企业能够制定更加合理的生产计划和采购策略，降低生产成本，提高生产效率，增强市场竞争力。

AI 还能够助力中小企业实现自动化流程，提高运营效率。中小企业可以通过 AI 技术实现客服自动化、办公流程自动化等，减少人工干预，降低人力成本。例如，利用智能客服系统，企业可以快速响应客户的咨询和投诉，提高客户满意度；通过自动化办公软件，企业可以实现文件处理、数据统计等工作的自动化，提高工作效率。

低代码平台与 AI 平权的协同效应

（一）二者结合的优势

低代码平台与 AI 的结合，宛如一场技术领域的 “化学反应”，碰撞出了令人瞩目的火花，为中小企业的技术创新带来了全方位的优势。

从开发效率上看，二者结合实现了质的飞跃。低代码平台的可视化拖拽操作，已经大大减少了繁琐的编码工作，而 AI 的加入更是如虎添翼。AI 能够自动生成代码片段，在开发过程中，当开发者需要实现某个特定功能时，只需通过自然语言描述需求，AI 便能依据其强大的算法和丰富的代码库，快速生成对应的代码，大大节省了手动编写代码的时间。例如，在开发一个电商订单处理系统时，AI 可以根据开发者 “实现订单自动分类和统计功能” 的描述，迅速生成相关的代码逻辑，让开发者专注于业务逻辑的优化和完善。AI 还能对生成的代码进行智能检测，快速识别并修复潜在的逻辑漏洞，同时完成自动化测试，确保应用程序的稳定性和可靠性。这种 “人机协同” 的开发模式，使得开发速度得到了数倍甚至数十倍的提升，让中小企业能够在更短的时间内将创新想法转化为实际的应用产品。

在技术门槛方面，低代码平台与 AI 的结合进一步降低了技术门槛，让更多人能够参与到技术创新中来。低代码平台使得业务人员无需具备深厚的编程知识，就能通过简单的拖拽和配置操作开发应用程序。而 AI 技术的融入，则为这些非专业开发者提供了更加智能的辅助。当业务人员在开发过程中遇到问题或不确定如何选择合适的功能模块时，AI 可以根据其输入的需求和已有操作，自动推荐最优的解决方案，例如智能选择合适的算法、推荐相关的组件或模板等。并且，AI 还能实时纠错，当业务人员的操作可能导致错误时，AI 会及时给出提示和建议，帮助他们避免错误的发生，确保即使没有高级技术背景的人员也能开发出高质量的应用程序，真正实现了技术创新的全民参与。

二者的结合还释放出了强大的创新能力。AI 驱动的个性化功能和预测能力，让企业能够更深入地了解客户需求。通过对大量客户数据的分析，AI 可以精准把握客户的行为习惯、兴趣偏好和需求趋势，为企业提供个性化的产品推荐、服务定制等解决方案。低代码平台的灵活性则让业务团队的创意能够迅速落地，当业务人员有新的创意或想法时，他们可以利用低代码平台快速搭建出原型，并根据实际需求进行不断调整和优化，推动创新成果的不断涌现。例如，一家小型旅游企业通过低代码平台与 AI 的结合，开发出了一款个性化旅游推荐应用，AI 根据用户的历史旅游记录、兴趣爱好等数据，为用户量身定制旅游路线和行程安排，低代码平台则让企业能够快速将这个创意转化为实际应用，上线后受到了用户的广泛好评，为企业带来了新的业务增长点。

（二）实际应用场景展示

在实际业务中，低代码平台与 AI 的结合已经在多个领域展现出了强大的应用价值，为中小企业解决了诸多实际问题，提升了企业的管理和运营效率。

在智能客服领域，许多中小企业借助低代码平台搭建了智能客服系统，并融入 AI 技术。以一家在线教育企业为例，通过低代码平台，企业快速构建了客服系统的框架，包括用户咨询界面、问题分类模块等。引入 AI 技术后，智能客服能够自动识别用户问题的类型，无论是课程咨询、报名流程问题还是技术故障反馈，AI 都能迅速理解问题含义，并从知识库中检索出最佳答案，快速回复用户。对于一些常见问题，智能客服可以直接解答，无需人工干预，大大减轻了客服人员的工作压力，提高了客户服务的响应速度和效率。通过 AI 的情感分析功能，系统还能实时感知用户的情绪状态，当检测到用户情绪不满时，及时转接人工客服进行处理，有效提升了客户满意度。

在供应链管理方面，低代码平台与 AI 的结合也发挥了重要作用。一家小型制造企业利用低代码平台开发了供应链管理系统，通过该系统可以实时监控原材料库存、生产进度和产品配送等环节。AI 技术的应用则使企业能够实现更精准的供应链预测和优化。AI 可以根据历史销售数据、市场趋势、季节因素等多维度数据，预测产品的需求变化，帮助企业合理安排生产计划和原材料采购，避免库存积压或缺货现象的发生。在物流配送环节，AI 还能根据实时路况、车辆位置等信息，优化配送路线，提高配送效率，降低物流成本。

在营销预测领域，低代码平台与 AI 的结合为中小企业提供了更精准的市场洞察和营销策略制定工具。例如，一家小型美妆企业通过低代码平台搭建了营销数据分析系统，整合了企业的销售数据、社交媒体数据、市场调研数据等。借助 AI 的数据分析和预测能力，企业能够深入了解消费者的需求和购买行为，预测不同产品在不同地区、不同时间段的销售趋势，从而制定更有针对性的营销策略。AI 还能根据消费者的画像和行为数据，实现个性化营销，通过精准推送产品信息和优惠活动，提高营销效果和转化率。

中小企业技术创新的边界条件

（一）技术层面

尽管低代码平台和 AI 在中小企业技术创新中展现出巨大潜力，但在技术层面，它们仍存在一定的局限性和挑战。

低代码平台虽然能显著降低开发门槛、提高开发效率，但在面对极为复杂的业务场景时，其功能和灵活性可能难以满足需求。对于涉及大量复杂算法、高并发处理以及对系统性能有严苛要求的场景，低代码平台可能显得力不从心。在一些大型金融机构的核心交易系统中，由于交易过程涉及复杂的金融规则、风险控制算法以及对交易速度和稳定性的极高要求，低代码平台很难完全胜任，仍需依靠传统的专业编程开发方式来实现。低代码平台生成的代码在可维护性和扩展性方面也可能存在问题。可视化操作生成的代码结构可能不够清晰，当业务需求发生变化需要对代码进行修改和扩展时，可能会面临较大的困难，增加了后期维护的成本和难度。

AI 技术在应用过程中同样面临诸多挑战。数据安全和隐私问题是 AI 应用的关键隐患。AI 模型的训练依赖大量的数据，这些数据中可能包含用户的敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。一旦数据泄露或被滥用，将给用户带来严重的损失，也会损害企业的声誉。AI 算法的可解释性也是一个备受关注的问题。许多 AI 模型采用深度学习等复杂算法，其决策过程犹如一个 “黑箱”，难以解释模型为何做出特定的决策。在医疗诊断、金融风控等对决策准确性和可解释性要求极高的领域，这种不可解释性可能会导致医生、金融从业者等难以信任 AI 的决策结果，限制了 AI 技术的应用范围。并且，AI 技术在处理复杂多变的实际场景时，其认知和推理能力仍然有限。现实世界中的情况往往充满不确定性和模糊性，AI 系统可能无法准确理解和处理这些复杂情况，导致决策失误或效果不佳。

（二）企业自身层面

中小企业自身的组织架构、人才储备和管理理念等因素，也在很大程度上制约着技术创新的进程。

从组织架构来看，许多中小企业的组织架构相对简单、缺乏规范化，部门之间的职责划分不够清晰，沟通协作效率低下。在技术创新过程中，涉及多个部门之间的协同合作，如业务部门提出需求，技术部门负责开发实现，市场部门进行推广应用等。若部门之间沟通不畅、协作不力，将导致需求理解偏差、开发进度延误、创新成果无法有效落地等问题。一些中小企业缺乏专门的创新管理部门或岗位，对技术创新缺乏系统的规划和管理，使得创新活动较为零散，难以形成有效的创新体系。

人才储备不足是中小企业技术创新面临的又一关键问题。中小企业由于规模较小、资金有限、发展前景不确定等因素，在吸引和留住高端技术人才方面往往处于劣势。缺乏具备低代码平台开发经验和 AI 技术知识的专业人才，使得企业在应用这些新技术时面临重重困难。即使企业引入了低代码平台和 AI 技术，由于员工对新技术的掌握程度有限，也难以充分发挥其优势，实现技术创新的目标。中小企业现有员工的整体素质和技能水平也可能无法满足技术创新的需求，需要加强培训和学习，提升员工的技术能力和创新意识。

管理理念对中小企业技术创新同样具有重要影响。部分中小企业管理者过于注重短期利益，对技术创新的投入和重视程度不足。他们担心技术创新的高风险和长周期会影响企业的当前利润，因此更倾向于选择短期见效的业务，而忽视了技术创新对企业长期发展的重要性。一些管理者对新技术的接受程度较低，缺乏创新意识和战略眼光，不愿意尝试采用低代码平台和 AI 等新兴技术，限制了企业的技术创新空间。中小企业在创新管理方面也可能存在不足，缺乏有效的创新激励机制，无法充分调动员工的创新积极性和创造力。

破局之道与未来展望

（一）应对策略

面对技术创新过程中的边界条件，中小企业需要制定一系列针对性的应对策略，以充分发挥低代码平台和 AI 技术的优势，实现可持续的技术创新。

在技术选型方面，中小企业应充分评估自身业务需求和技术实力，选择适合的低代码平台和 AI 技术。对于简单的业务应用，可以优先考虑功能相对简单、易于上手的低代码平台；对于复杂的业务场景，则需要选择功能强大、扩展性好的低代码平台，并结合专业的开发团队进行定制开发。在选择 AI 技术时，要关注技术的成熟度、安全性和可解释性，优先选择在行业内有成功应用案例的技术和产品。同时，要保持对新兴技术的关注，及时引入适合企业发展的新技术，提升企业的技术竞争力。

人才培养是中小企业技术创新的关键。企业应加大对员工的培训投入，提升员工的技术能力和创新意识。可以通过内部培训、在线学习、外部培训等多种方式，帮助员工掌握低代码平台和 AI 技术的基本知识和应用技能。鼓励员工参与实际项目的开发和应用，通过实践提升员工的技术水平和解决问题的能力。企业还可以与高校、科研机构等合作，建立人才培养基地，吸引和培养更多的数字化人才。

数据管理是 AI 技术应用的基础，中小企业要高度重视数据管理工作。建立完善的数据管理体系，加强数据的收集、整理、存储和分析，确保数据的准确性、完整性和安全性。制定数据标准和规范，打破数据孤岛，实现数据的共享和流通。通过数据治理，提升数据质量，为 AI 技术的应用提供可靠的数据支持。同时，要加强数据安全和隐私保护，采取加密、访问控制等措施，防止数据泄露和滥用。

（二）未来趋势

展望未来，低代码平台与 AI 技术将持续发展，为中小企业技术创新带来更多的机遇和可能性。

从技术发展趋势来看，低代码平台将不断提升其功能和性能，实现更高层次的自动化开发。未来的低代码平台可能会具备更强的自动化代码生成能力，开发者只需通过自然语言描述业务需求，平台就能自动生成完整的应用程序框架，进一步提高开发效率。低代码平台还将与无代码工具深度融合，使非技术人员能够更加轻松地参与应用开发，实现真正的全民开发。AI 技术也将不断演进，其认知和推理能力将得到显著提升，能够更好地处理复杂多变的实际场景。AI 与低代码平台的结合将更加紧密，实现更智能的数据分析和决策支持，为企业提供更精准的市场洞察和业务优化建议。

在应用场景方面，低代码平台与 AI 技术的结合将拓展到更多的领域。除了现有的智能客服、供应链管理、营销预测等场景外，还将在智能制造、医疗健康、教育等领域发挥重要作用。在智能制造领域，低代码平台与 AI 技术可以实现生产过程的自动化监控和优化，提高生产效率和产品质量；在医疗健康领域，它们能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提升医疗服务水平；在教育领域，二者结合可以开发个性化的学习平台，满足学生的多样化学习需求。

低代码平台与 AI 技术的发展还将推动中小企业的商业模式创新。企业可以利用这些技术快速开发新的产品和服务，拓展业务领域，探索新的盈利模式。通过 AI 驱动的个性化服务，企业能够更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。