“高度规则化、标准化应用场景，恰好是最不需要AI发力的。反之，高度自由化、创造性应用场景才是AI的主场。”

“高度规则化、标准化应用场景，恰好是最不需要AI发力的。反之，高度自由化、创造性应用场景才是AI的主场。”

这是上篇提到的一个观点。ERP，业财一体化要没了？我看评论中，也有完全相反的观点，认为越高度规则化和标准化的场景，例如业务财务一体化思想下的ERP，反而是AI最容易替代的。

对此，我觉得要从两个方向切入，去探讨这个问题才有意义。现在有一个现象，是唯AI论，特别是软件行业，每个系统都必须要和AI结合起来，有个AI对话框，才叫融入了最新技术，否则就是保守，跟不上时代。

但真的对吗？真要去分析价值的时候，除了局部效率提高，全局效率还未必提高外，好像也说不上特别的价值。

就拿ERP中，处理业务单据自动生成凭证这个场景来讲，旧的做法是预设固定规则，单据与科目关联，按照既定模板进行自动记账。就像帐期结算下，采购记库存商品和应付账款科目一样，基本上可以说是固定规则，准确率也没得说。

但如果通过AI能力介入，它需要意图识别、执行步骤分析、自动化处理。先不讲AI是否每次执行准确，至少是需要消耗Token的，对比旧的方法输出结果一致，但白白兜了个大圈子。

上述就是第一个方向，系统应用层面（用轮子），高度规则化的系统应用逻辑就没有采用AI能力的必要，用了反而增加成本。同时AI的逻辑是概率学，虽然有边界约束方法，但始终是在减小出错概率，而非规避出错。

一旦出错概率放大，数据搞的乱七八糟，生产现场一塌糊涂，然后你指出他的错误。AI只会说：我太懂你这种感觉了！！接下来我将给你最直接、最真相、最不绕弯、最有效、最硬核、最直白的答案......

然后，第二方面，是系统开发层面（造轮子），此时高度规则化和标准化开发场景是AI的主场。

例如用AI能力去开发一款ERP，前面我也实践过，不说一百分，但至少能有六七十分。

把系统的功能模块划分、接口设计、表结构等标准化的要求喂给AI，它确实可以生成代码，人工只需要投入少量时间去检查系统逻辑和代码质量即可。

所以，AI在高度规则化、标准化场景下，是否会替代传统软件？是否能发挥作用？是按上面两个方向出发去看的，并不绝对。