低代碼和新人工智能（AI）之間的界限越來越模糊。從歷史上看，低代碼/無代碼平臺通過圖形用戶界面引入了軟件開發自動化，使專業和公民開發人員能夠快速構建工作流程并生成應用程序。但是，大型語言模型（LLM）的興起代表了對低代碼開發現狀的生存威脅。

那么，生成式 AI 和低代碼是朋友還是敵人？由于新的生成式人工智能可以在自然語言提示下在幾毫秒內生成復雜的代碼，因此軟件開發的門檻從未如此之低。另一方面，企業已經有根深蒂固的低代碼實踐和運營，這可能會持續一段時間。考慮到這一點，人工智能和低代碼可以通過多種方式共存。

下面，我們將考慮人工智能和低代碼是截然相反的工具還是互補的力量。我們將看到人工智能和低代碼是如何融合的，并考慮將它們結合使用的好處。

釋放 AI 的力量

LLM 可以提供令人印象深刻的軟件生成功能，例如創建代碼片段，甚至在自然語言提示下完成程序。由于這些卓越的功能，低代碼平臺應該對 AI 保持警惕是有道理的。

人工智能實際上可以兌現低代碼的一些原始承諾，例如軟件民主化、增強敏捷性和填補不斷擴大的技能差距。ChatGPT 可以允許用戶對應用程序進行更重大的更改，從而有可能使組織在一半的時間內實現比低代碼更多的目標。

LLM 還有很多方法可以加速云原生方程式的 DevOps 方面。除了代碼生成之外，人工智能還可以幫助生成配置清單、運行代碼測試和執行網絡安全分析。雖然人工智能不能完全取代人類監督的細微差別，但它確實可以使軟件開發生命周期中越來越多的元素自動化。

低代碼和 AI 之間的一致性

盡管人工智能似乎很可能會取代低代碼，但實際上這兩個概念之間有很多共生的機會。LLM 不會完全根除低代碼平臺，而是可能會更多地嵌入其中。

低代碼和人工智能本身就是提高企業效率和生產力的強大工具，但兩者的結合有可能為幾乎每個行業解鎖改變游戲規則的自動化。這種力量來自低代碼/無代碼和人工智能之間的一致性。

還有機會在特定軟件開發平臺的內部工作原理上訓練定制的LLM，這些平臺可以根據自然語言提示生成完全構建的模板。這將使LLM更加定制，并與手頭的平臺相關，簡化開發的流動性。除了集成現有的LLM之外，另一個潛在的協同作用是低代碼解決方案可以幫助自動化新的自定義AI模型的訓練。

與任何技術解決方案一樣，選擇應由具體的業務成果驅動。首先定義業務目標，然后確定技術解決方案，以達到您想要的結果。在低代碼和 AI 的背景下，這可能等同于決定支持哪些模型。

其次，企業在使用低代碼平臺時必須規避風險。在人工智能方面，平臺將不得不駕馭使用公共LLM的數據隱私和法律復雜性。組織應該介入，使工具、流程和DevOps周期標準化。只有某些人工智能驅動的工具才應被批準開發，前提是有令人滿意的安全、隱私和知識產權保護協議。

企業用戶習慣于某些工作方式，并且可能抵制變化，這使得他們不太可能接受人工智能驅動的低代碼。領導者應該預見到這一點，并將變革管理納入他們的人工智能/低代碼采用戰略。

低代碼應運而生，幫助公民開發者創建應用程序而無需高級技術經驗。然而，低代碼仍然需要了解開發平臺以及特定的編程術語和公式。但現在，由于生成式人工智能的行為是對自然語言的響應，它有可能立即繞過這一障礙。

隨著越來越多的 AI 結對程序員進入市場，軟件開發的所有領域（包括低代碼平臺）對集成這些高級模型的期望都在上升。如果領導者能夠有效地駕馭技術變革，其結果可能會顯著提高敏捷性和產出。

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