前段时间有一条吐槽，在我朋友圈里广为流传。

一句话总结就是：需求提了一大堆，落地全靠催，最后做出来全白费。

很多做过IT项目的人都深感共鸣，确实，“需求落地难、落地慢、落地偏”的情况，这些年在IT数字化转型的项目中太常见了。

所有人都明白，数字化转型的核心并不是你用了多少工具，而是你的需求能不能高效落地。它决定着你的工作效率、团队协作成本、业务响应速度。甚至，毫不夸张地说：数字化落地的效率，决定着企业在微利时代的竞争力。

这些年，我也看到过很多公司为了搞数字化转型，组织各类培训。他们今天学A平台、明天学B工具、后天再学C系统的操作技巧。学了半天，组织各种团建式培训，几万张操作截图流水线一样发到公司群里，数字化转型的口号横幅挂满整个办公区。

结果落实到行动，除了让行政用工具做了个简单的考勤表，让运营凑活做了个表单收集，一地鸡毛。留下一堆没人用的应用模板，什么核心需求都没搞定。为什么会这样？我觉得，永远不应该甩锅给员工学不会、用不好，根源永远出在管理者的战略选择上。

是大多数管理者自己都没有想清楚：工具的核心价值究竟是什么？成功的数字化转型，往往来自清晰的落地逻辑。失败的转型，往往始于不知方向的工具堆砌。

实际上，从数字化落地的底层逻辑来看，工具能解决需求落地难的问题，有且只有这3条路：精准识别需求、自动搭建逻辑、灵活适配优化。

今天，我想用简短篇幅，跟大家聊聊，我是如何用织信AI低代码平台让需求高效落地的。我们先来看看，需求落地的核心逻辑究竟是什么？

简介：织信Informat是一款企业级AI低代码/自动化开发平台，致力于帮助企业以更低成本、更高效率构建复杂业务系统，并通过AI技术实现业务自动化与智能化升级。平台通过 可视化建模+自动化引擎+AI智能体（AI Agent） 的方式，大幅降低系统开发、运维和扩展门槛，使企业能够快速构建并持续演进各类信息管理系统，包括但不限于：ERP（企业资源计划）MES（制造执行系统）OA（办公自动化）CRM（客户关系管理）业务中台 / 数据中台/AI中台。

织信采用开放式架构设计，可灵活集成企业现有IT系统与第三方服务，支持通过API、脚本、MCP协议等方式与：企业微信、钉钉、飞书、内部ERP/OA /主数据系统进行深度协同，真正成为企业的数字化与AI自动化底座。

第1条路：精准识别需求

假如能在沟通成本不变，或者基本不变的前提下，提升需求清晰程度，实际落地价值是不是自然变高？可是，这怎么能做到？非技术人员说的都是“我要一个统计销量的工具”，“需要员工请假登记”这种模糊的大白话，技术人员怎么可能精准get？但现实中，AI+低代码平台就是能做到。

你让行政小姐姐直接说“我要一个员工考勤登记的工具，能提交申请、显示审批状态”，她不用学写需求文档，不用懂任何专业术语，平台就能精准知道她要什么。

你让业务负责人说“需要一个门店销售额统计工具，区分商品品类，自动算每日合计”，平台也能瞬间抓住核心诉求。

为什么会这样？为什么平台能听懂“外行话”，还能精准匹配需求？用专业术语说，这是AI的自然语言处理能力。很多人喜欢把这部分叫做“智能识别”，我觉得这个理解不能算错，但没有触达本质。

因为，需求落地的本质是“信息传递”，“精准识别”永远不会凭空出现，一定是平台帮双方完成了“信息翻译”，消除了信息差。

就像你和外国人交流，有了翻译官，就能精准传递想法。如果没有翻译，再怎么比划也容易出错。AI在这其中，扮演的就是“需求翻译官”的角色。它究竟帮双方翻译了什么，以消除信息差？答案就是两个字：共识。

AI识别需求的本质，是建立非技术人员和系统的“需求共识”，是帮非技术人员把模糊的工作场景诉求，翻译成系统能理解的标准化需求点。

你说“我要考勤登记工具”，AI会自动拆解出“请假申请、审批流程、考勤记录查询”这些核心需求点；你说“统计销量”，AI会追问“按日还是按小时统计”“需要区分哪些品类”，直到把模糊诉求补全、理清。

这就是AI+低代码的第1条路：精准识别需求。

这是很多企业用它解决跨部门沟通难题的核心原因。而精准识别的本质，是AI帮双方建立了需求共识。这条路不用让非技术人员学专业知识，不用让技术人员反复确认，轻轻一句话就能搞定。一旦建立这种共识，需求落地的第一步就再也不会卡壳。

这就是AI帮双方建立了需求共识。这条路不用让非技术人员学专业知识，不用让技术人员反复确认，轻轻一句话就能搞定。一旦建立这种共识，需求落地的第一步就再也不会卡壳。

第2条路：自动搭建逻辑

自动搭建逻辑就是在需求清晰程度不变的前提下，大幅提升落地效率，同时降低沟通成本，进而让实际落地价值翻倍。提高落地效率的核心，不是让技术人员加班加点，而是让系统自动完成基础的逻辑搭建工作。

就像盖房子，以前需要工匠一砖一瓦砌墙、搭框架，现在有了预制构件和自动搭建设备，能快速把房子的主体框架立起来。AI+低代码的自动搭建逻辑，就是数字化落地的“自动搭建设备”。

这个过程主要分三步，第一步是需求解析，AI把翻译好的标准化需求点，拆解成具体的功能模块；第二步是逻辑匹配，AI把这些功能模块，对应到平台里的表单、流程、数据展示等组件；第三步是框架生成，AI把匹配好的组件自动组合，形成能直接用的应用框架，包括页面布局、字段设置、流程关联都一应俱全。

很多人把这叫做“智能生成”，其实本质是“标准化组件的高效复用”，就像建筑行业的预制构件，不用每次都重新设计、制作，直接拿来组合就行。这也是为什么AI+低代码能大幅提升落地效率的关键。

我见过一个零售行业的案例，门店导购说要“每日销售额登记应用，区分商品品类、自动算合计”，AI解析需求后，几分钟就匹配了表单组件、数据计算组件，生成了基础框架。导购不用等技术团队排期，自己就能直接用，比以前找技术团队开发快了整整10倍。

这就是AI+低代码的第2条路：自动搭建逻辑。

这是大多数企业用它缩短数字化落地周期的核心办法，不用再让技术团队耗费精力在基础应用搭建上，把精力放在更复杂的核心业务上。

第3条路：灵活适配优化

现在，需求识别、框架搭建这两个变量都调整过了，还有别的优化空间吗？

其实，真的有，那就是让生成的应用更贴合实际场景，进一步提升落地价值。这就需要低代码的“灵活适配”能力。

你一定听说过莱维特的那句话：顾客不是要买1/4寸的钻头，而是要买1/4寸的洞。

这句话揭示的道理，在数字化落地里同样适用：用户从来不需要标准化的应用框架，而是需要能解决自己具体工作难题的实用工具。

这套逻辑，放在AI+低代码里，就是“场景适配理论”。所有生成的应用框架如果最终没人用，都是因为没有满足场景适配理论。而这，就是AI+低代码的第3条路：如果你想让应用真正落地、真正好用，那就要让它精准适配具体的工作场景。

举个例子，同样是请假登记应用，行政岗可能需要“HR归档”环节，销售岗可能需要“部门负责人审批后直接同步考勤数据”环节。

AI生成的基础框架只有通用功能，这时候低代码的可视化拖拉拽就能发挥作用。你想加“HR归档”流程，直接拖动审批节点就能添加；想把“请假类型”字段改成“请假类别”，点击修改就行；想设置“只有部门负责人能看审批记录”，直接勾选权限设置就能实现。

我见过一位老师用AI生成了“作业提交提醒应用”框架后，通过低代码微调，添加了“家长联系方式字段”“逾期短信通知功能”，让应用完全适配教学场景，上线后再也不用挨个催促学生交作业。

在工作中，这样的例子数不胜数。很多人觉得AI生成的应用不够好用，其实不是生成的框架不行，而是没有做好场景适配。同样是销售额统计应用，导购可能需要“商品图片上传字段”，业务负责人可能需要“销售额趋势图”，这些都能通过低代码灵活调整。

这就是AI+低代码的第3条路：灵活适配优化。

真正让应用落地、让用户愿意用的关键，往往都来自这条路线。

现在，我带你完整回顾了AI+低代码让需求高效落地的3条核心路径，我们可以回顾一下：

1、精准识别需求，建立共识消除信息差；

2、自动搭建逻辑，复用组件提升落地效率；

3、灵活适配优化，贴合场景提升实用价值。

没错，只有这三条路，没有别的了。

其它方式，比如为了快速上线而生成不符合需求的应用，那不是数字化落地，而是浪费资源。

我们常说，企业数字化转型的负责人只有三件事：定方向、找工具、推落地。找工具都好理解，唯独这个定方向，反映出多少不称职的负责人。

什么叫定方向？很多人经常把“定方向”和“定目标”搞混。要做数字化转型、要提升需求落地效率，这叫目标。

用AI+低代码精准解决跨部门沟通问题、用它快速搭建基础应用、用它适配核心业务场景，这叫定方向。要让所有需求都能高效落地，这是目标。

先解决行政岗的考勤、审批需求，再解决业务岗的统计、分析需求，这叫定方向。

目标，是你要去往何方。方向，是你是否清晰地知道哪条路将通往远方。

“搞数字化转型、提升落地效率”，这从来不是一个方向，而只是一个目标。

我们今年究竟准备用AI+低代码解决哪些具体问题？是先解决跨部门沟通难题、还是先快速搭建基础应用、或者先适配核心业务场景？这才是一个清晰的方向。好的数字化转型负责人，从不是空喊目标和口号，而是能为整个团队，指明清晰的落地路径。与你，共勉。