在過去的二十多年中，低代碼應(yīng)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(gòu)建及增強應(yīng)用程序的過程，加快了開發(fā)人員構(gòu)建應(yīng)用程序的速度，還使業(yè)務(wù)用戶能夠?qū)㈦娮颖砀褶D(zhuǎn)化為工作流，并協(xié)助IT部門加速應(yīng)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(jié)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(yīng)用程序組件并將它們組合成完整的應(yīng)用和服務(wù)。雖然這可能聽起來像是未來的技術(shù)，但實際上代碼生成器已經(jīng)開始產(chǎn)生了實質(zhì)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(wù)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(gòu)建一個應(yīng)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(lǐng)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(dǎo)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(jié)。
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(jié)它的力量?！彼|(zhì)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(yīng)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(yīng)用，確保不會產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島和安全問題?！?/p>
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。”
三、生成式人工智能將如何影響開發(fā)者？
Kissflow的首席產(chǎn)品官Dinesh Varadharajan表示：“編碼將從傳統(tǒng)語法轉(zhuǎn)變?yōu)樯舷挛母兄椭悄軜?gòu)建，賦予業(yè)務(wù)用戶以最少的編程技能創(chuàng)建應(yīng)用程序的能力?！?/p>
如今，代碼生成器能夠產(chǎn)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(diào)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(wù)邏輯，目標是通過協(xié)作的AI驅(qū)動效率和定制解決方案來提高質(zhì)量?！?/p>
四、對軟件質(zhì)量會產(chǎn)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(zhì)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(chǎn)缺陷、技術(shù)債務(wù)累積和安全隱患。
Quickbase的Jon Kennedy指出，許多非開發(fā)人員構(gòu)建的應(yīng)用已在各個組織中廣泛傳播，這證明了構(gòu)建應(yīng)用程序的過程已變得簡化。然而，他也提醒說，隨著這些應(yīng)用和AI助手的普及，組織需要確保這種構(gòu)建應(yīng)用的便利性不會導(dǎo)致生產(chǎn)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(diào)，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(yīng)用，同時利用這些技術(shù)的內(nèi)置安全措施來減少隱私和安全風險。
因此，隨著技術(shù)的發(fā)展，開發(fā)團隊需要適應(yīng)新工具，同時保持對軟件質(zhì)量和安全性的持續(xù)關(guān)注。
五、行業(yè)會利用生成式AI開發(fā)更多應(yīng)用嗎？
隨著生產(chǎn)流水線、電子設(shè)備設(shè)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(lǐng)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(chǎn)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(yīng)用平臺超越。這種轉(zhuǎn)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(yīng)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(yù)測成真，許多企業(yè)將從中受益，同時，在構(gòu)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(yīng)用的普及
3. 個性化定制，滿足多樣化需求
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)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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