以下文章來源于CIOCDO?，作者zdnet&睿信咨詢
Yaroslav Kushta（雅羅斯拉夫·庫什塔）/Getty Images
低代碼和無代碼的市場很大，而且會越來越大。更重要的是基于人工智能的協(xié)助，這些工具可以帶來更大的市場增長。
【“低代碼”（Low-Code）是指使用圖形用戶界面和配置而不是傳統(tǒng)的手寫代碼來創(chuàng)建應用程序的平臺或工具。
低代碼開發(fā)平臺（LCDP）允許非技術(shù)背景的人員，如業(yè)務分析師和普通用戶，通過拖放和配置的方式來設(shè)計和部署應用程序，從而降低了開發(fā)軟件的門檻。
無代碼（No-Code）與低代碼（Low-Code）類似，都是指使用圖形界面和配置來創(chuàng)建應用程序的平臺或工具，但無代碼平臺通常提供更多自動化和簡化的功能，進一步降低了對傳統(tǒng)編程技能的依賴。
在無代碼平臺中，用戶通常通過可視化的方式來設(shè)計應用程序的用戶界面、數(shù)據(jù)模型、業(yè)務邏輯等，平臺會自動生成相應的代碼。這使得幾乎無需編寫任何代碼，甚至非技術(shù)背景的用戶也能夠快速創(chuàng)建和部署應用程序?！?/span>
數(shù)據(jù)顯示，全球低代碼和無代碼市場價值132億美元，自2019年以來年增長率約為21%。研究和咨詢公司Forrester【Forrester（Forrester Research, Inc.）是一家國際知名的研究和咨詢公司，成立于1983年，總部位于美國馬薩諸塞州劍橋市。Forrester專注于技術(shù)和市場研究，為客戶提供深入的見解和指導，幫助他們理解市場趨勢、預測未來發(fā)展、制定戰(zhàn)略決策，并在各自的行業(yè)中取得成功。】分析師John Bratincevic（約翰·布拉廷塞維奇）。他說這種增長源于“IT中低代碼的制度化”（低代碼的制度化指的是將低代碼平臺和原則整合到組織的IT戰(zhàn)略和流程中，使其成為標準的一部分。），87%的企業(yè)開發(fā)人員使用低代碼和無代碼工具或平臺。到2030年，Citizen developers【（公民開發(fā)者）是指那些在沒有正式軟件開發(fā)背景的情況下，利用編程工具和平臺來創(chuàng)建應用程序的企業(yè)內(nèi)部用戶。這些用戶通常是業(yè)務專業(yè)人士，他們利用低代碼或無代碼平臺來解決日常工作中的痛點，自動化任務，或者開發(fā)新的業(yè)務應用程序?！?/em>的市場規(guī)模將擴大三倍，他繼續(xù)說道:“面向IT之外的工作者的開發(fā)民主化進程沒有放緩的跡象。”
人工智能是有助于進一步加速這一市場的關(guān)鍵因素，在未來四年內(nèi)將達到500億美元。Bratincevic（布拉廷塞維奇）表示：“人工智能將吸引更多公民開發(fā)者的參與?！毕喾矗a充說:“人工智能開發(fā)平臺【TuringBots 是一類 AI 驅(qū)動的軟件工具。這些機器人旨在幫助開發(fā)者和開發(fā)團隊在軟件開發(fā)的各個階段提供協(xié)助，包括規(guī)劃、設(shè)計、編碼、測試和部署。“TuringBot” 這個名字靈感來源于圖靈測試，這是一個衡量機器展現(xiàn)與人類無法區(qū)分的人工智能行為的標準。類似地，TuringBots 的目標是以無縫和高效的方式增強開發(fā)者和質(zhì)量保證工程師的能力，經(jīng)常在效率上超越人類?！?/span>可能會使傳統(tǒng)的高編碼【"高編碼"可能被用來指代在這些平臺上進行的高級定制工作，比如使用內(nèi)建的編程語言或腳本功能來擴展應用程序的功能。這種工作通常需要更深入的編程知識和技術(shù)技能?！?/span>變得如此高產(chǎn)，以至于專業(yè)開發(fā)人員拒絕低代碼，并切換回高編碼的一切。”
他說，人工智能對低代碼和無代碼開發(fā)過程的影響可能介于兩者之間——人工智能與低代碼和無代碼平臺的集成推動了健康發(fā)展。
然而，應該注意的是，用低代碼平臺交付人工智能應用程序的能力——假設(shè)公民或?qū)I(yè)開發(fā)人員準備好這樣做——可能會有問題。仍然需要高水平的開發(fā)技能?！坝糜陂_發(fā)人工智能的語言并不是真正的英語，”O(jiān)utSystems【OutSystems 是一個低代碼開發(fā)平臺（LCDP），它允許企業(yè)快速構(gòu)建企業(yè)級應用程序，同時減少對傳統(tǒng)手工編碼的依賴。OutSystems 提供了一個可視化的開發(fā)環(huán)境，通過拖放組件和配置選項，使得業(yè)務分析師和開發(fā)人員能夠共同工作，快速設(shè)計和部署應用程序?！?/span>的聯(lián)合創(chuàng)始人兼人工智能負責人Rodrigo Coutinho（羅德里戈·庫蒂尼奧）在最近的一次研究中指出播客由亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務托管。
“你確實需要學習方言，”他敦促道?！艾F(xiàn)在，你需要工程方面的課程，因為你需要以一種機器可以理解你在說什么的方式學習。即使單詞是相同的，你也不會真的像對一個人那樣對它說話?！?/span>
這種語言障礙預示著可能會阻礙軟件長期開發(fā)的民主化，他繼續(xù)說道:“它不像C#【C# 是一種由微軟開發(fā)的強類型、面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，主要用于開發(fā) Windows 桌面應用程序、Web 應用程序、游戲、移動應用程序、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備、云服務和企業(yè)級應用程序。C# 語言的設(shè)計者是安德斯·海爾斯伯格的團隊，他們在 2000 年發(fā)布了 C# 的第一個預覽版本?！?/em>或JavaScript（JavaScript是一種功能豐富且易于學習的編程語言，適用于多種不同的應用場景，包括Web開發(fā)、服務器端開發(fā)、桌面應用開發(fā)、移動應用開發(fā)、控制硬件、游戲開發(fā)以及表單的動態(tài)校驗等。它的一種主要應用領(lǐng)域是Web開發(fā)，在那里它負責控制網(wǎng)頁的行為和交互性，提供豐富的功能和用戶體驗。）那樣復雜。但這是一門你需要學習才能發(fā)展的語言。”
同樣需要注意的是，人工智能輔助開發(fā)與低代碼和無代碼開發(fā)之間仍有很大區(qū)別。“人工智能給傳統(tǒng)開發(fā)者帶來了巨大的生產(chǎn)力提升，但他們?nèi)匀恍枰雷约涸谧鍪裁??！盋outinho（庫蒂尼奧）說。
“要將生成式人工智能( Generative AI )用于傳統(tǒng)代碼，您仍然需要成為專家。即使很多工作是由機器完成的，你仍然需要能夠閱讀所創(chuàng)建的工作，理解它，使它適應你自己的需要，并改變它。該應用程序的第一個版本正是如此?！?/span>
因此，沒有經(jīng)驗的開發(fā)人員直接與生成式人工智能( Generative AI )合作開發(fā)應用程序可能還為時過早David Isbitski（大衛(wèi)·伊斯比特斯基），亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務公司的主要開發(fā)者代言人和Coutinho（庫蒂尼奧）一起參加了播客節(jié)目。除非你熟悉并有編程經(jīng)驗，否則“你不知道自己不知道什么。”人工智能支持的開發(fā)不僅需要技術(shù)經(jīng)驗，還需要了解代碼需要映射到業(yè)務流程的內(nèi)容和方式。
“如果你已經(jīng)編碼一段時間，你知道作為一個人如何做一個過程，”Isbitski（伊斯比特斯基）說?！澳憧梢园堰@個過程變成代碼。但以前沒有寫過軟件的人不會知道該問什么?！?/span>
隨著人工智能進入開發(fā)工作流程，這項技術(shù)可能會被用作移情助手。Isbitski（伊斯比特斯基）說，低代碼環(huán)境中理想的人工智能助手“可以分析我的思維過程”。“我就是這樣編寫代碼的，這就是它要做的事情，這就是它是如何被啟用的。這似乎很神奇。那就是鼓勵和確保事情是正確的?！?/span>
最終，一個理想的人工智能助手可以更好地理解軟件編寫和部署的背景，他繼續(xù)說道:“作為人類，我們知道所有這些事情，今天是什么日子，世界的氣候，這些都是人工智能不知道的。這些是對產(chǎn)出很重要的東西。當你在編寫代碼時進行這些對話時，把這些東西帶回來是非常強大的。
Isbitski（伊斯比特斯基）說，人工智能輔助軟件開發(fā)的目標是“讓人們能夠?qū)W習和提高自己”。不要只是給人們答案，而是給他們自己尋找答案的機會。作為一種教學工具，它的功能非常強大。也許是因為這些基因AI【AI（人工智能）是一個廣泛的領(lǐng)域，它包括了許多不同的技術(shù)和方法，旨在創(chuàng)建能夠執(zhí)行復雜任務的機器和軟件?！?/span>和LLM【LLM（Large Language Model，大型語言模型）是人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，專注于處理和生成人類語言?！?/span>是我們的真實寫照。”
最終，注入人工智能的開發(fā)應該為開發(fā)人員帶來新的機會?！霸陬I(lǐng)導團隊中，他們的工作很大一部分是檢查下屬的代碼，確保代碼沒問題、符合要求、有質(zhì)量等等，”Coutinho（庫蒂尼奧）說。“這是生成式人工智能( Generative AI )將對開發(fā)人員的生活產(chǎn)生的影響之一。個人貢獻者是通用人工智能，而你是團隊領(lǐng)導，將確保一切保持正常?！?/span>
作者：Joe McKendrick（喬·麥肯德里克），特約撰稿人
譯者：小知
