低代码遇见AI，正在发生什么？

低代码/无代码平台在2026年迎来了第二波浪潮。如果说第一波的卖点是"让业务人员也能做应用"，那么第二波的驱动力是AI——让这些平台不仅能搭页面，还能做智能决策。

Gartner预测，到2028年，超过65%的新应用开发将使用低代码/无代码平台，其中AI集成能力是选择平台的前三大考量因素。2026年，我们看到这个趋势正在加速。

低代码+AI的典型应用场景

智能审批流

传统的工作流审批是固定的if-else逻辑。融入AI后，审批系统可以自动判断单据的风险等级、提取关键信息、给出审批建议。

举例：某中型企业的费用报销审批。AI自动检查发票真伪、判断费用是否超标、提取关键金额和事由，低风险单据自动通过，高风险单据才需要人工复核。审批效率提升70%。

AI驱动的客户管理

CRM系统集成AI后，可以根据客户行为自动评分、预测流失风险、生成跟进建议。销售不需要翻几十页客户资料，AI用一句话告诉你"这个客户今天应该怎么跟"。

智能报表和洞察

传统BI需要懂SQL、会拖拽配置、找IT建数据模型。AI+低代码BI让用户输入一句中文就能自动生成分析报告，并主动推送数据异常和业务洞察。

AI知识库问答

企业把自己的文档、制度、流程上传到低代码平台，系统自动构建知识库，员工可以在任何业务环节直接提问："这个供应商的结算周期是多少？""新员工入职需要填哪些表？"

2026年值得关注的低代码+AI平台

国内市场在2026年涌现了多个优秀的低代码AI平台。选型时建议关注：

1. AI集成的深度：是简单封装的API调用，还是深度融入平台的工作流引擎？
2. 私有化部署能力：数据不出企业网络，特别是涉及客户信息和商业数据时
3. 与企业现有系统的集成：能否对接企业已有的ERP、CRM、OA？
4. 企业级权限和审计：多角色权限管理、操作日志、合规审计

业务人员主导AI应用的挑战

低代码+AI降低了技术门槛，但也带来了新的挑战：

挑战一：业务人员的AI素养

会用工具和能用好是两回事。企业需要培训业务人员理解AI的能力边界——什么场景AI能做、什么场景不能做、什么时候需要人工介入。

挑战二：AI输出的可靠性

低代码平台封装了AI能力，但也让用户更难理解AI的决策逻辑。需要建立在关键业务场景中的人工审核机制。

挑战三：安全和合规

业务人员可能在不了解数据安全要求的情况下将敏感数据输入AI系统。企业需要制定AI使用规范，并在低代码平台中设置数据访问控制。

给企业的建议

1. 选一个平台先试点：让业务团队用低代码+AI解决一个具体问题，验证效果
2. IT和业务配合：IT负责平台选型和数据安全，业务负责场景设计和效果验证
3. 建立AI使用规范：明确哪些数据和场景不能直接用AI，哪些需要人工审核
4. 关注迭代速度：低代码的优势是快，一个AI应用从想法到上线应该在2周内完成

结语

低代码+AI的组合正在让更多人参与到AI应用的构建中来。这是一个重要的趋势：AI的民主化不仅体现在使用AI，更体现在创造AI驱动的解决方案。对于企业来说，这是构建内部AI能力的加速器。