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网站建立公司 优帮云,wordpress文章列表摘要,河北省住房建设厅官方网站,微信公众号建立网站在AI与低代码深度融合的赛道上#xff0c;织信的进阶之路颇具代表性。从早期的传统低代码平台#xff0c;到如今的AI企业级低代码标杆#xff0c;织信用数年时间完成了一次关键跨越。不少人会好奇#xff1a;织信和当下热门的Dify到底有什么不同#xff1f;它从低代码向AI…在AI与低代码深度融合的赛道上织信的进阶之路颇具代表性。从早期的传统低代码平台到如今的AI企业级低代码标杆织信用数年时间完成了一次关键跨越。不少人会好奇织信和当下热门的Dify到底有什么不同它从低代码向AI企业级低代码转型的过程中又经历了哪些关键节点本期我们对话织信创始人杜总复盘织信的转型历程拆解它与Dify的核心差异探寻其背后的决策逻辑。访谈内容2万多字本内容为访谈精简整理版约4000字供参考主持人现在很多人会把织信和Dify放在一起讨论你觉得两者最核心的区别是什么毕竟都是AI相关的企业级工具。杜总最本质的区别在于核心定位和服务的业务场景完全不同。如果用一个简单的光谱来划分最左边是聚焦AI应用搭建的工具最右边是深耕企业全链路业务落地的平台那Dify更偏向左边而织信则稳稳站在右边。具体来说Dify的核心能力集中在AI应用的快速搭建比如知识库问答、简单工作流编排更偏向“AI工具搭建器”的属性服务的场景相对轻量化。而织信的起点是低代码核心是解决企业复杂的业务流程落地问题AI是我们赋能低代码的关键能力最终目标是让企业能通过低代码AI的方式快速构建适配自身需求的企业级系统比如生产管理、客户管理、项目协同等全链路场景。简单讲Dify是“用AI做工具”织信是“用AI赋能企业业务系统”服务的用户群体和解决的核心痛点完全不同。Dify可能更适合需要快速搭建轻量化AI应用的团队而织信则聚焦于有复杂业务流程、需要打通多系统数据、实现规模化AI落地的企业。主持人明白了核心定位的差异决定了两者的发展路径。那我们把话题拉回织信本身当初为什么决定从传统低代码向AI企业级低代码转型这个决策是基于什么判断杜总其实这个转型不是突然的而是我们对市场需求的长期观察和验证的结果。可以梳理一下我们的时间线大概分为三个阶段。第一阶段是2019-2022年这是织信的传统低代码阶段。当时低代码赛道刚兴起市场需求主要集中在“快速开发”——企业需要摆脱传统代码开发的高成本、慢周期快速搭建一些基础的业务系统比如表单管理、简单的审批流程。这个阶段我们的核心目标是把低代码的“易用性”和“灵活性”做扎实让非技术人员也能参与到系统搭建中。第二阶段是2022年底-2023年是AI探索期。这个阶段我们明显感觉到市场需求变了企业不再满足于“能快速搭系统”更希望“搭出来的系统能更智能”。比如传统的客户管理系统需要人工录入客户信息、分析跟进记录效率很低。企业希望能通过AI自动提取客户信息、生成跟进摘要、预测成交概率。当时我们做了大量的客户调研发现超过60%的企业客户都有类似的需求。同时我们也注意到单纯的低代码平台已经遇到了瓶颈——只能解决“搭建”问题无法解决“智能赋能”的问题。而AI技术的成熟正好给了我们突破这个瓶颈的机会。所以在2023年初我们正式确定了“AI低代码”的转型方向开始在低代码平台中融入AI能力。第三阶段是2024年至今AI企业级低代码成型期。这个阶段我们完成了从“低代码AI功能”到“AI企业级低代码平台”的跨越。区别在于前者是把AI作为附加功能嵌入后者是把AI作为核心能力贯穿于系统搭建、数据处理、流程优化的全链路。比如我们推出的AI原生表单能自动识别表单字段类型、生成校验规则AI流程引擎能根据业务场景自动推荐流程节点甚至在流程执行过程中智能预警风险。主持人在转型过程中有没有遇到过质疑比如有人会不会觉得“低代码加AI只是噱头”或者“你们的核心壁垒在哪里”杜总肯定有尤其是在2023年刚转型的时候。当时最常见的质疑就是“低代码和AI的结合到底有没有实际价值”还有人会问“你们和那些单纯做AI工具的平台比优势在哪里”。其实我们当时的判断很明确AI不能脱离业务场景空谈低代码是AI落地企业业务的最佳载体。因为企业的核心需求是“解决业务问题”而不是“拥有一个AI工具”。如果AI不能融入到企业的现有业务流程中再好的技术也只是摆设。至于壁垒核心在于我们多年积累的企业级服务经验和对业务场景的深度理解。传统低代码阶段我们服务了上千家不同行业的企业从制造、零售到医疗、政务清楚地知道不同行业的业务痛点和流程特点。比如制造企业的生产流程管理需要打通设备数据、物料数据、人员数据零售企业的客户管理需要整合线上线下的消费数据。这些行业Know-How不是短时间能积累的。而AI能力的融入正是建立在这些Know-How的基础上。我们不是简单地把AI模型丢给用户而是针对不同行业的场景预制了对应的AI解决方案。比如给制造企业提供“AI生产质量检测”模板给零售企业提供“AI客户分层运营”模板用户可以直接基于这些模板快速搭建系统而不需要自己去调教模型、设计流程。这就是我们的核心壁垒——“行业Know-HowAI低代码”的深度融合。主持人转型过程中有没有哪些关键的决策或动作现在回头看觉得是“做对了”的杜总有两个关键决策现在看起到了决定性作用。第一个是“坚持企业级定位不做轻量化工具”。2023年的时候很多同行都在做轻量化的AI低代码工具比如面向个人或小团队的表单工具、协作工具因为这类产品研发周期短、上线快。但我们坚持聚焦企业级场景哪怕研发周期更长、投入更大。因为我们判断企业级市场的需求更刚性、更持久而且一旦建立信任客户粘性会很高。事实证明这个判断是对的现在我们的客户中超过80%都是中大型企业而且复购率很高。第二个是“模型中立生态开放”。我们没有绑定某一个特定的AI模型而是支持接入主流的开源模型和闭源模型比如GPT、文心一言、通义千问还有一些行业专用的开源模型。同时我们还开放了API接口支持用户接入自己的私有模型和第三方系统。这个决策在当时也有争议有人觉得“绑定主流模型能降低研发成本”。但我们考虑到企业客户的需求是多样化的有的客户关注数据安全需要部署私有模型有的客户需要特定行业的模型能力。如果我们绑定单一模型就会限制客户的选择。而“模型中立生态开放”的策略让我们能适配不同客户的需求也让我们的平台更有生命力。比如有一家制造企业之前已经部署了自己的工业AI模型通过我们的开放接口很顺利地把这个模型融入到了织信的低代码系统中实现了生产流程的智能化改造。主持人现在织信的AI企业级低代码平台已经落地了哪些比较有代表性的客户案例这些案例能体现出哪些价值杜总有很多比如一家大型装备制造企业用我们的平台搭建了“AI智能生产管理系统”。这个系统整合了生产设备数据、物料数据、人员数据通过AI模型实时监控生产过程中的异常情况比如设备故障预警、物料短缺预警还能自动生成生产进度报告。上线后他们的生产效率提升了30%设备故障率降低了40%。还有一家连锁零售企业用我们的平台搭建了“AI客户运营系统”。系统通过AI分析客户的消费记录、浏览行为自动给客户分层生成个性化的营销方案。比如对高价值客户推送专属优惠对流失风险高的客户推送召回活动。上线后他们的客户复购率提升了25%营销费用降低了18%。这些案例的核心价值其实就是“降本增效业务创新”。通过低代码的快速搭建能力降低了系统开发的成本和周期通过AI的智能赋能提升了业务流程的效率和决策的准确性。而且最重要的是这些系统都是基于企业的实际业务场景搭建的完全适配企业的需求这是通用型软件无法替代的。主持人站在现在这个节点你怎么看待AI企业级低代码的未来织信接下来的方向是什么杜总我认为AI企业级低代码是未来企业数字化转型的核心方向。现在很多企业都面临“数字化转型难”的问题要么是缺乏专业的技术团队要么是现有系统无法适配业务变化要么是AI技术落地成本太高。而AI企业级低代码平台正好解决了这些问题——它降低了技术门槛让非技术人员也能参与系统搭建它具备灵活性能快速适配业务变化它整合了AI能力降低了AI落地的成本。接下来织信的核心方向是“深化行业解决方案提升AI原生能力”。一方面我们会针对更多细分行业比如医疗、教育、政务打造更精准的AI低代码解决方案把行业Know-How沉淀得更深厚另一方面我们会持续提升平台的AI原生能力比如增强AI的流程自动化、智能决策、多模态交互等能力让系统更智能、更好用。主持人最后很多创业者和产品人都很关注织信的发展你有没有什么经验可以分享杜总核心就两个字专注。现在AI赛道很热闹每天都有新的技术、新的概念出现很容易让人迷失方向。但我们从成立到现在始终专注于“企业级低代码”这个赛道哪怕中间有很多诱惑也没有偏离方向。另外要坚持以客户需求为中心。产品的价值最终要由客户来验证所以我们一直保持和客户的紧密沟通从客户的反馈中寻找产品迭代的方向。很多核心功能比如AI流程预警、模型中立都是来自客户的需求。最后要有耐心。企业级产品的成长周期很长不可能一蹴而就。我们从传统低代码到AI企业级低代码用了整整三年时间中间经历了很多挑战但我们始终相信这个方向是对的所以一直坚持下来。现在看来所有的坚持都是值得的。主持人感谢你的分享。相信织信的创新历程能给很多在AI和低代码赛道的创业者带来启发。