业务用户用 AI 做工具,3周又回 Excel
- 2026-11-08 20:09:14
李铁军讲数字化 · 全文约 1446 字 · 约 4 分钟读完
AI 让业务用户第一次能自己造工具。可三周后，多数人又打开了 Excel。造得出来，养不住。
为什么计划员花两个周末做出来的排产小工具，三周后又扔回 Excel 不用了？造出来和养得住，从来是两件事。
你去问任何一家工厂，都很可能听到同一个故事：有人用 AI 做了个东西，新鲜了几周，然后没人再提。
01 造工具的门槛，被砍掉了
过去业务部门想要一个工具，得找 IT 部门去跑流程。写需求、报预算、IT 排期、开发、测试、上线。
这套流程经常慢到很多人干脆不申请，直接在 Excel 里想办法。于是每个厂都有几张没人敢删的表：二十几个 sheet，公式套着公式，其中几行是前任留下的，注释写着「别动」。真正的业务逻辑，就藏在那种表里。
今年开始不一样了。像 WorkBuddy 这类工具，让不懂代码的人用说话的方式，就能做出一个能跑的程序。
计划员说清楚「按交期倒排、这道工序往后挪两天」，它就能生成一个能点开用的东西。不报预算，不等排期，不问 IT。
过去需要开发三个月的事，现在看着两个周末就能得到个结果。
但效率的变化只发生在「造」这一段。
IT 需要做的事，远不止开发。选型、规划、部署、权限、备份、升级、值班，这些占了大半工作量。
业务用户自己造工具，正好把这一大半一起绕过去了。
AI 把造工具的门槛砍掉了，养工具的门槛一分没降。
02 造出来之后，才是麻烦
第一周都很顺。工具比 Excel 快，还能顺手做个校验。
第二周开始出问题。销售在源表里加了一列，工具读不到，排产结果空了一片。换了个产品型号，算出来的结果明显不对，可没人说得清错在哪一步。
最麻烦的是统计口径。计划科按工具算出来三千二百件，财务按自己的表算三千零五十件，开会时两边都拿得出依据。
第三周，做工具的人被调去别的项目。剩下的人不知道怎么改，也没人敢改。
于是打开 Excel。改一列、加一行、临时贴个数，谁都会。不用问，不用等，不用谁批准。
Excel 活了三十年，是因为谁都能改它。
AI 造出来的东西，通常只是一个人的作品，不是部门的资产。
我反对把 AI 编程当成 IT 的替代，不反对业务用户自己做工具。缺的不是造的能力，是有人认这个身份，认这笔维护时间。
造的人自己用着很顺，别人不敢动；改坏了没人担，数据对不上也不知道该信哪边。AI 编程工具写出来的应用，死法几乎都一样，活不过一轮换人。
03 三条让工具活下来的规矩
想让自建工具活过三周，得先补上 Excel 那三个特权。
第一，给它一个户口。别放在个人电脑里，放到部门共享的位置，名字要让别人看得懂。
第二，给它一个口径。数据从哪张表来、字段谁定、和 Excel 算得不一样时以谁为准，这三条要写下来。
第三，给它一个下家。留三句话：它是干什么的、数据从哪来、出错先找谁。
自建工具被卡住的是归属、口径、交接。三条里最难的是口径，因为它不是技术问题，是要有人拍板。
我见过一个做对的例子。一个车间的排产工具，第一版只有两百行，功能少得可怜，但它挂在部门共享盘里，字段定义写在一张纸上，交接说明只有三句话。
两年换了三个人维护，还在用。
自建工具要活下来，先做三件事：
· 放到部门共享位置，不放在个人桌面
· 写清数据从哪张表来、和 Excel 不一致时以谁为准
· 留三句话：干什么、数据哪来、出错找谁
这三条一分钱不花，缺一条就活不过一轮人员变动。
这几条不新鲜，甚至有点土。可项目里见得最多的失败，恰恰是三条都没做，回头怪 AI 不好用。
04 缺的不是更聪明的 AI
有人会说，等 AI 再强一点，这些问题自然就没了。
我不这么看。AI 越强，制造业的业务用户造出来的东西越多，需要养的东西也越多。
模型替你写得出代码，替不了你决定这张表归谁管。工具从一个人手里长到一群人手里，靠的从来不是技术升级，是有人愿意接着往下管。
Excel 能活三十年，是因为一开始就把归属、口径、交接这三件事确认了用它的人。
IT 的角色也在变。过去 IT 只关心交付系统，现在越来越多是要给业务自己 AI 造出来的系统兜底：定口径、管权限、做备份、接值班。
业务造，IT 养。这个分工比「业务提需求、IT 排期」更接近现实，也更难，因为它要求 IT 承认那些不像系统的东西也是系统。
这篇建议先收藏。下次有人兴冲冲说「我用 AI 做了个工具」，先拿这三条对一遍。
工具能不能活下来，从来不看它多聪明，看它有没有人认领。
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