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(fā)自動化，使專業(yè)和公民開發(fā)人員能夠快速構(gòu)建工作流程并生成應(yīng)用程序。但是，大型語言模型 （LLM） 的興起代表了對低代碼開發(fā)現(xiàn)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(nèi)生成復(fù)雜的代碼，因此軟件開發(fā)的門檻從未如此之低。另一方面，企業(yè)已經(jīng)有根深蒂固的低代碼實踐和運營，這可能會持續(xù)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(jié)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(chuàng)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(yīng)該對 AI 保持警惕是有道理的。

人工智能實際上可以兌現(xiàn)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(yīng)用程序進(jìn)行更重大的更改，從而有可能使組織在一半的時間內(nèi)實現(xiàn)比低代碼更多的目標(biāo)。

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(zhí)行網(wǎng)絡(luò)安全分析。雖然人工智能不能完全取代人類監(jiān)督的細(xì)微差別，但它確實可以使軟件開發(fā)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(yè)效率和生產(chǎn)力的強大工具，但兩者的結(jié)合有可能為幾乎每個行業(yè)解鎖改變游戲規(guī)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(fā)平臺的內(nèi)部工作原理上訓(xùn)練定制的LLM，這些平臺可以根據(jù)自然語言提示生成完全構(gòu)建的模板。這將使LLM更加定制，并與手頭的平臺相關(guān)，簡化開發(fā)的流動性。除了集成現(xiàn)有的LLM之外，另一個潛在的協(xié)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(xùn)練。

注意事項

與任何技術(shù)解決方案一樣，選擇應(yīng)由具體的業(yè)務(wù)成果驅(qū)動。首先定義業(yè)務(wù)目標(biāo)，然后確定技術(shù)解決方案，以達(dá)到您想要的結(jié)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(yè)在使用低代碼平臺時必須規(guī)避風(fēng)險。在人工智能方面，平臺將不得不駕馭使用公共LLM的數(shù)據(jù)隱私和法律復(fù)雜性。組織應(yīng)該介入，使工具、流程和DevOps周期標(biāo)準(zhǔn)化。只有某些人工智能驅(qū)動的工具才應(yīng)被批準(zhǔn)開發(fā)，前提是有令人滿意的安全、隱私和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)協(xié)議。

企業(yè)用戶習(xí)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(qū)動的低代碼。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該預(yù)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(zhàn)略。

縮小語義差距

低代碼應(yīng)運而生，幫助公民開發(fā)者創(chuàng)建應(yīng)用程序而無需高級技術(shù)經(jīng)驗。然而，低代碼仍然需要了解開發(fā)平臺以及特定的編程術(shù)語和公式。但現(xiàn)在，由于生成式人工智能的行為是對自然語言的響應(yīng)，它有可能立即繞過這一障礙。

隨著越來越多的 AI 結(jié)對程序員進(jìn)入市場，軟件開發(fā)的所有領(lǐng)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(lǐng)導(dǎo)者能夠有效地駕馭技術(shù)變革，其結(jié)果可能會顯著提高敏捷性和產(chǎn)出。

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