在不少企业里，技术与业务之间总像隔着一层看不见的墙。业务人员有迫切的需求，比如快速分析销售趋势、预判库存缺口，而技术团队则忙于排期、写代码、调试接口。等系统上线，市场情况可能已经变了。这种脱节让不少管理者感到无奈：明明想借助智能化提升效率，结果反而增加了沟通成本。
近年来，一种新的尝试正在悄然出现——让AI引擎更贴近实际业务流程，而不是高高在上地“指导”工作。以万达宝推出的LAIDFU（来福）为例，它的设计初衷不是打造一个复杂的智能平台，而是帮助一线人员直接参与到应用的配置和调整中。
最特别的一点是，使用LAIDFU不需要懂Python，也不用了解算法原理。比如，某家连锁零售企业的区域经理希望监控各门店的促销执行情况。过去，这需要IT部门开发报表系统，设定数据字段和更新频率。现在，这位经理只需通过自然语言描述需求：“把过去两周开展特价活动的门店列出来，对比它们和未参与门店的客流变化。”系统就能自动识别数据源、提取相关指标，并生成可视化的对比视图。
这个过程不需要编写脚本，也不依赖技术人员介入。如果发现某个门店的数据异常，还可以继续追问：“这家店同期的员工排班有没有变化？”系统会联动人事数据模块进行交叉分析。整个操作就像和一位熟悉业务的同事对话，而不是在操作软件。
更值得留意的是，LAIDFU允许用户根据实际反馈不断调整逻辑。比如，最初设定的“高销量”标准可能偏高，导致预警信息太少。业务人员可以直接修改判断条件，比如把“日均销售超500件”调整为“超过区域均值1.5倍”，系统会即时更新结果。这种动态优化能力，让工具能随着业务节奏灵活适应。
在一家从事设备租赁的企业中，客服团队利用LAIDFU搭建了一个简易的响应辅助机制。当客户来电咨询设备故障时，系统会自动提取该设备的历史维修记录、使用环境参数，并结合常见问题库，提示可能的原因和处理建议。这些功能并非预先开发好的模块，而是由客服主管自行配置完成，耗时不到三天。
这种融合方式，不是把AI嵌入业务，而是让业务人员自己“组装”AI的用途。它不追求全自动决策，也不强调模型的复杂程度，而是专注于解决具体场景中的信息滞后、响应迟缓等问题。
当技术工具不再需要专业门槛，当业务人员能亲手调整系统的判断逻辑，那种“技术服务于业务”的理想状态，才真正开始落地。