你有没有碰到过：财务想弄个智能报销分析系统，一眼看出问题报销、部门超支；销售想要客户跟进看板，自动提醒续约、算提成……

想法挺好，业务部门挺积极，可找IT后心就凉了，不是说做不到，就是要排期几个月，开发花钱多、沟通来回折腾、测试慢，好点子就卡在技术和业务的“数字鸿沟”里了。

但这件事，正在起变化。

AI技术的爆发，尤其像大模型和Agent（智能代理）的成熟，正在让“人人开发应用”逐渐成为现实。无代码/低代码平台，不再是简单的拖拽拼装，而是进化为能听、能懂、能帮你实现的AI伙伴。

从“写代码”到“说需求”，AI正在重塑开发

如果你关注技术圈，大概注意到最近的几个大动作：百度文心大模型持续迭代、阿里云联手端木软件研讨AI Agent落地场景……这些不是在搞科幻，而是在推进真正的生产力革命。

AI尤其是大模型，不再只是一个问答工具，它正在成为你的开发搭档。过去我们要一行行写代码、设计结构、调试异常，而现在，你只需要用自然语言描述清楚你想要什么，比如“做一个项目工时跟踪与风险预警看板”，AI就可以理解意图，甚至直接搭建出应用原型。

这种模式下，无代码/低代码平台得天独厚的优势被放大了：它本身就有可视化、模块化的基础，再叠加上AI的理解与生成能力，就成了AI赋能业务最短的路径。

用AI“说”出一个应用，到底怎么实现？

我们以云表平台为例（假设它已具备这类AI能力），来看看AI是如何一步步把开发门槛降下来的：

1. AI辅助搭建应用：你说需求，它出原型

比如业务人员输入：“我需要一个能跟踪项目进度、自动计算工时并预警风险的看板”，AI不会回复“做不到”，而是会根据你的描述自动生成一张表单：包括项目名称、负责人、工时字段、风险等级选项，甚至自动绑定一个甘特图视图和预警规则。你要做的，只是在生成的基础上微调一下样式和逻辑——就像调整一个PPT模板那样简单。

2. 智能数据分析：直接提问，自动出图

在已生成的报销分析系统中，你不必费力写查询语句、拉数据透视表。你可以直接对着报表页面问：“本月哪个部门的报销总额最高？环比增长了多少？”，AI自动解析问题，查询后台数据，然后直接给你生成一张柱状图或者一段结论文字。这背后是NLQ（自然语言查询）技术的支持，让非技术人员也能做专业级数据分析。

3. 流程自动化：AI帮你做审批，甚至优化流程

在设置审批流时，AI可以基于历史数据推荐审批节点。比如报销审批，AI可能会建议：“金额低于1000元且票据齐全的自动通过，其余转交部门经理+财务双审”，它甚至能自动执行初级审核、标注可疑单据。这就让流程设置不再是“拍脑袋”，而是有数据依据的智能决策。

上文为假设示例，功能描述源自当前AI与低代码融合趋势

小结

可能有人会问，这是不是要取代程序员啊？其实不是。AI 和无代码结合，最终目的是解放所有人的创造力。

业务专家最懂自己的工作流程，HR 懂招聘、财务懂报销，现在他们不用再把需求“翻译”给IT，直接就能把自己的领域知识变成数字化系统。

这样一来，企业创新的速度快了，数字化转型也能跑得更顺。而无代码平台，就站在这波浪潮前面，把技术门槛降得很低，做智能应用跟做PPT一样简单，拖拖模块、跟AI说说话，就能把想法变成能用的系统。

你对这种“描述即开发”的模式怎么看？你们公司开始尝试类似的工具了吗？

欢迎在评论区分享你的看法和经验。

文｜胖胖