在過去的二十多年中，低代碼應用程序的開發(fā)經(jīng)歷了顯著的演變，平臺功能的不斷發(fā)展完善，簡化軟件開發(fā)人員和公民開發(fā)者構建及增強應用程序的過程，加快了開發(fā)人員構建應用程序的速度，還使業(yè)務用戶能夠將電子表格轉化為工作流，并協(xié)助IT部門加速應用程序的數(shù)字化進程。
但AIGC的出現(xiàn)，似乎給低代碼帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，“與類GTP交談”寫代碼，之所以在低代碼界走紅，歸根結底，這是一場自然語言引發(fā)的降維打擊。
要知道，低代碼門檻再低，也不是無編程門檻。僅可視化 拖拉拽，并未讓低代碼過多降低“寫更少的代碼，花更少的錢，干更多的事”的實操難度。而在AIGC加持的數(shù)字魔法下，聊聊天就能寫代碼，似乎讓低代碼擁有了讓“麻瓜”變“巫師”的神秘力量。
那么AIGC未來會改變低代碼開發(fā)嗎？讓我們一起，隨著各行業(yè)大佬的言論，一起看一下，AIGC會給低代碼帶來什么樣的影響。
一、AIGC如何影響軟件開發(fā)？
生成式人工智能正在改變軟件開發(fā)的方式，這一點在最近的行業(yè)討論中熱度頗高。通過使用今天的代碼生成器，軟件開發(fā)生命周期（SDLC）正逐步演變成一個類似制造過程的模式，在該模式中，開發(fā)者可以請求應用程序組件并將它們組合成完整的應用和服務。雖然這可能聽起來像是未來的技術，但實際上代碼生成器已經(jīng)開始產生了實質性的影響。據(jù)GitHub的研究，大多數(shù)開發(fā)人員報告稱，使用GitHub Copilot后，他們的工作效率得到了提高，更專注于滿意度更高的工作，并且完成任務的速度有了顯著加快。
Jon Kennedy，Quickbase的高級工程副總裁，提出了他的看法：“未來，每個人都將生成軟件，只是他們可能不會意識到自己正在這樣做?！彼a充說，如果用戶知道如何向AI副駕駛提出正確的問題，他們可以快速地構建一個應用或部署解決方案。
在此背景下，自然語言查詢和提示的能力使軟件開發(fā)人員能夠更高效地生成代碼。同時，低代碼和無代碼平臺也在增加自己的AI副駕駛開發(fā)能力，進一步簡化了開發(fā)過程。
二、代碼生成器會取代低代碼平臺嗎？
代碼生成器是否會取代低代碼平臺是目前軟件開發(fā)領域正在討論的一個熱門話題。根據(jù)GitHub的研究，用戶接受其Copilot建議的代碼約30%，且經(jīng)驗較少的開發(fā)者在使用AI時能獲得更大的優(yōu)勢。這導致一些人認為，生成式AI（Gen AI）可能標志著低代碼平臺的終結。
Crowdbotics的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Anand Kulkarni對此持有極端觀點，他認為：“在企業(yè)中，低代碼正在逐步退出舞臺，而AI將是終結它的力量?！彼|疑：“當你可以使用AI以相同的努力創(chuàng)建完整的代碼時，為什么還要選擇使用低代碼呢？”
然而，Appian的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Michael Beckley對此持有不同的看法。他認為：“不，代碼生成器實際上增加了低代碼平臺的需求，因為AI副駕駛使創(chuàng)建大量應用變得容易，從而增加了對低代碼平臺的需求，以便連接和管理這些應用，確保不會產生數(shù)據(jù)孤島和安全問題。”
Beckley進一步闡釋了他對genAI將如何擴展低代碼需求及其用例的看法：“低代碼使部署AI助手變得容易，但AI的效果僅取決于其數(shù)據(jù)。低代碼平臺正在進化，以包含數(shù)據(jù)面料，創(chuàng)建可以訪問所有數(shù)據(jù)并保護你的秘密的私有AI?！?/p>
三、生成式人工智能將如何影響開發(fā)者？
Kissflow的首席產品官Dinesh Varadharajan表示：“編碼將從傳統(tǒng)語法轉變?yōu)樯舷挛母兄椭悄軜嫿ǎx予業(yè)務用戶以最少的編程技能創(chuàng)建應用程序的能力?！?/p>
如今，代碼生成器能夠產生代碼建議、單行代碼和小模塊。開發(fā)人員仍然需要評估生成的代碼以調整接口、理解邊界條件并評估安全風險。但隨著低代碼平臺中的提示、代碼生成和AI助手的改進，軟件開發(fā)可能會呈現(xiàn)出怎樣的面貌？
Mphasis的首席解決方案官Srikumar Ramanathan表示：“隨著編程接口變得對話化，低代碼平臺和副駕駛類型工具之間會出現(xiàn)融合。不斷演化的技能集使開發(fā)者擁抱AI原則，而公民開發(fā)者則專注于業(yè)務邏輯，目標是通過協(xié)作的AI驅動效率和定制解決方案來提高質量?！?/p>
四、對軟件質量會產生什么影響？
隨著各種技能背景的人群開始利用AI助手來開發(fā)和增強軟件，我們面臨的問題是軟件質量和用戶體驗是否會因此而改善或下降。同時，隨著AI讓更多人能發(fā)布更多代碼，我們是否將面臨更多的生產缺陷、技術債務累積和安全隱患。
Quickbase的Jon Kennedy指出，許多非開發(fā)人員構建的應用已在各個組織中廣泛傳播，這證明了構建應用程序的過程已變得簡化。然而，他也提醒說，隨著這些應用和AI助手的普及，組織需要確保這種構建應用的便利性不會導致生產力下降或引入安全風險。
在另一方面，低代碼平臺可能通過將測試、治理等安全措施整合到其AI助手功能中來提供一種解決方案。OutSystems的Sílvia Rocha強調，開發(fā)者正利用生成式AI和低代碼工具以前所未有的速度創(chuàng)建應用，同時利用這些技術的內置安全措施來減少隱私和安全風險。
因此，隨著技術的發(fā)展，開發(fā)團隊需要適應新工具，同時保持對軟件質量和安全性的持續(xù)關注。
五、行業(yè)會利用生成式AI開發(fā)更多應用嗎？
隨著生產流水線、電子設備設計和建筑項目的流程化，這些行業(yè)的增長和擴張機會隨之開啟。軟件開發(fā)領域可能也是如此，生成式人工智能被視為下一階段的進化。
Newgen Software的產品管理副總裁Varun Goswami表示：“近年來，我們見證了傳統(tǒng)的軟件開發(fā)生命周期（SDLC）如何被低代碼應用平臺超越。這種轉變大大簡化了開發(fā)生命周期，使企業(yè)能夠加快其上市策略。如今，隨著生成式AI在應用開發(fā)中的出現(xiàn)，開發(fā)生命周期不僅發(fā)展了，而且已經(jīng)飛躍?！?/p>
如果這種預測成真，許多企業(yè)將從中受益，同時，在構建、測試和擴展由AI助手開發(fā)的軟件時，低代碼和無代碼平臺將具有更大的價值和重要性。
這里，快鷺辦公也給大家簡單整理一下，AI可以給低代碼帶來的直接幫助：
1. AI助力低代碼開發(fā)，提高開發(fā)效率
2. 低代碼平臺促進AI應用的普及
3. 個性化定制，滿足多樣化需求
4. 數(shù)據(jù)驅動，提升軟件價值
5. 安全保障，確保軟件穩(wěn)定運行
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