使用 ChatGPT 与构建企业解决方案之间的差距。

拉斐尔是一名业务分析师，他每天都以同样的仪式开始：先打开人工智能聊天室，然后再打开电子邮件。他会总结报告、修改提案，还会询问有关Excel的问题。他的同事们都称他为“这方面的人工智能专家”。.

IA 2026 年 11 月 2 日阅读时间 5 分钟作者：Skyone

拉斐尔知道如何向人工智能提出要求。为什么他现在还不能用它进行建造呢？

一个星期三，他突然想到一个主意：创建一个仪表盘，能够自动更新未完成订单，并将客户关系管理系统（CRM）和目标电子表格进行交叉比对。他向人工智能寻求帮助，几秒钟后就得到了答案：一段包含操作说明的脚本。.

拉斐尔读完后愣住了。在哪里运行？什么是API密钥？如何连接到CRM？为什么代码运行不了？

晚上7点，小组讨论的内容仍然只存在于他的脑海中。拉斐尔合上笔记本电脑，心中萦绕着一个疑问： “如果我每天都使用人工智能，为什么我不能做这件事呢？”

（拉斐尔是虚构人物，其灵感来源于研究中描述的用户画像。）

因为使用人工智能和利用人工智能进行构建是不同的技能。在 Panorama Vibe Coding Brasil 的调查，45.3% 的专业人士（2440 人中的 1105 人）已将法学硕士 (LLM) 作为首选搜索选项，但 52.7% 的人（1982 人中的 1044 人）指出缺乏技术知识是创建解决方案的最大障碍。

使用就如同在餐厅点餐。建造就如同进入厨房。

拉斐尔已经掌握了第一步。他知道如何下单、调整订单，然后再下单。制作这道菜需要了解食材库里有什么（数据），如何开炉灶（环境），每个步骤的正确顺序（流程），以及如何上菜而不烫伤任何人（安全）。.

这些数字揭示了深渊的什么秘密？

指标	结果
他们首先将法学硕士学位作为搜索选项。	45,3% （2440人中的第1105人）
他们认为缺乏技术知识是最大的障碍。	52,7% （1982 人中的第 1044 人）
那些考虑过创作但从未付诸行动的人当中，有些人甚至有过创作的想法。	66,8% （394人一组）
对于从未进行过这种训练的人来说，区别很大。	+14.1 个百分点.
一份描述为拥有“结构化环境”的个人资料仍然指出缺乏技术知识。	47,9%

报告的解读很明确：教育水平的不足是最大的障碍，而且越接近人工智能的研发意图，这一问题就越发突出。即使在最成熟的公司中，尽管78.9%的公司制定了人工智能激励机制，76.7%的公司制定了数据规则，技术壁垒依然存在。.

拉斐尔的生活发生了怎样的变化：一个活过来的面板。

几周后，拉斐尔的公司采取了两项举措。故事就此继续发展下去。.

首先是学习。 拉斐尔参加了一个“构建机器人”训练营，注重实践，并结合真实案例进行学习。在 Skyone 旗下的 Builders 项目，培训内容以高管为中心，注重实践：员工和合作伙伴在平台上构建实际应用案例，而不是仅仅听理论讲解。

接下来是工具。 使用 Studio Creator，用自然语言描述了他想要的仪表盘： “未完成订单，与当月目标进行交叉核对，按销售人员分类”。几分钟之内，他就得到了一个可以测试的原型。

两个细节决定成败。首先，没有IT排队，因为这个想法无需提交工单就得以实现。其次，原型从一开始就与 Skyone Studio，该平台集成了公司系统并从一开始就维护了安全规则。

拉斐尔继续担任商业分析师，但现在他使用的是一款与理念相符的建筑工具。.

（这一幕展示了解决方案的设计初衷，而不是衡量客户的实际体验。）

从痛苦到解决方案：Skyone 如何提供帮助

挑战	全景数据	天一解决方案
兴趣并不一定会转化为行动。	52.7%的人缺乏技术知识。	Skyone 的 Builders：训练营、Skyone Accelerate 项目和真实案例
业务团队依赖 IT 来创建	45.3% 的人已经在日常生活中使用 LLM。	Studio Creator：“企业级编码氛围”，几分钟内即可从文本生成原型。
孤立的创作，缺乏整合。	60.9% 的人缺乏数据指南（分散群体）	Skyone Studio：iPaaS、Lakehouse、数据编排和代理。