研究表明，生成式AI模型的發展將會進一步降低使用低代碼和無代碼開發工具的門檻，并可能誕生一類全新的智能開發技術。

在幫助用戶構建自己的軟件應用程序方面，低代碼和無代碼平臺已經發揮了至關重要的作用，這些用戶很少具備或根本沒有編程知識。然而，很多行業人士表示，隨著生成式AI的加入，這些平臺的使用將達到一個臨界點，在非專業編程人員的用戶中增加低代碼和無代碼系統的使用，并可能誕生全新的開發工具。

很多專業開發人員開始使用ChatGPT和軟件開發。雖然事實表明ChatGPT可以為開發工作提供幫助，但開發人員可能并不期望AI工具能夠完成復雜的編程工作。然而，分析師表示，生成式AI將徹底改變低代碼和無代碼開發環境的使用。

Constellation Research首席分析師Dion Hinchcliffe表示：“生成式AI將對低代碼和無代碼平臺產生變革性影響，使這些平臺更容易根據開發人員的更高要求提供有用的功能。”

將生成式AI添加到低代碼和無代碼平臺對企業來說是一個不可抗拒的做法，通過降低采用這些系統的障礙，并進一步授權業務用戶創建應用程序，可以加快開發進度。

應用程序開發的自然語言處理

IDC研究經理Michele Rosen表示，低代碼和無代碼供應商提供的最強大的產品將結合可視化開發界面和生成式AI模型的優勢，因此在理想情況下，用戶可以選擇使用自然語言或采用可視化組件來優化結果。

他說，“生成式AI還可以為開發者生成文本和多媒體文件。無代碼和低代碼供應商可以提供聊天界面，在整個應用程序創建過程中幫助開發者。”

微軟PowerApps副總裁Ryan Cunningham表示，該公司的低代碼產品PowerApps在添加了Copilot之后，提供了基于ChatGPT的功能，其中包括一個聊天界面，允許通過聊天界面創建簡單的應用程序，而應用程序還可以為其用戶提供ChatGPT實例。

他說：“將生成式AI添加到Copilot中有兩個實際用途：一個是幫助加快開發周期，另一個是將生成式AI添加到已創建的應用程序中。”

他表示，微軟的PowerApps使用了生成式AI的自然語言處理層面來增強企業用戶的能力。生成式AI為用戶提供了創建應用程序的能力，這些用戶知道他們在各自業務部門的應用程序中需要實現什么功能，但他們可能并沒有計算機科學或編碼技能。”

降低使用低代碼工具的門檻

Forrester首席分析師John Bratincevic認為，生成式AI與低代碼和無代碼平臺的集成將降低企業采用這些開發環境的門檻。

Bratincevic表示：“生成式AI的集成將促使企業用戶采用低代碼，因為開始開發應用程序的學習曲線將更平緩。”

他表示，生成式AI與低代碼和無代碼平臺的結合也可以為專業開發人員提供幫助。IDC預計，全球開發人員短缺數量將從2021年的140萬名增加到2025年的400萬名。

Amalgam Insights首席分析師Hyoun Park表示：“這些生成式AI編程能力將為從事大型項目的開發人員提供更多的幫助，這些項目正在尋找支持商品化或常識性要求的捷徑。GPT和其他類似的生成式AI工具能夠提供代碼樣本，開發人員可以使用、編輯和擴展，而不是搜索正確的庫或試圖記住特定的命令或術語。”

自動編碼完成已經可用

包括微軟和亞馬遜在內的科技公司已經以微軟的Copilot和亞馬遜的CodeWishperer的形式提供了自動編碼完成軟件。微軟已經宣布，未來版本的Copilot將采用OpenAI的ChatGPT-4技術。

Forrester的Bratincevic表示，AI技術將幫助開發人員學習新的編碼技能和程序架構方法。

Mendix公司AI高級產品經理Amir Piltan表示，低代碼平臺提供商Mendix已經在致力于將開發人員指導功能集成到其開發平臺中。

Piltan說：“開發人員可以根據Mendix開發環境中的生成式AI提供的最佳實踐來構建應用程序。除了為企業和開發人員帶來額外的優勢之外，將生成式AI集成到低代碼和無代碼平臺可能會立即為供應商帶來收入激增。”

他認為，當前的發展機會是，通過簡單地輸入需求和創建可供更高級開發人員使用的低代碼片段，將用戶群擴大5至10倍，從而為低代碼應用開發做出貢獻。這可能會在未來18個月至兩年內將低代碼市場規模擴大一倍。

他估計，全球低代碼應用開發市場規模約為100億美元，這意味著擁有一定程度應用編寫或編輯權限的用戶不到1000萬名。相比之下，ChatGPT已經擁有超過1億的用戶。

生成式AI在低代碼開發中面臨挑戰

雖然企業使用具有生成式AI功能的低代碼和無代碼平臺有多種優勢，但也會面臨挑戰。使用自然語言提示需要一些時間來適應，生成式AI可能會引發法律和安全問題。

IDC的Rosen說，“讓模型準確地產生用戶想要的東西可能是一項挑戰。相比之下，無代碼和低代碼開發工具中的拖放工具可以更快，更容易使用。”

此外，Park還表示，由于數據沿襲和知識產權等多重問題，使用GPT等模型可能會引發法律問題。

他指出，GPT本身并不知道它是在使用受版權保護的程序還是專利程序，因為它會自動完成響應。使用GPT并不是將專利和未經許可的代碼引入應用程序的正當法律借口，這可能會導致開發者需要去檢查代碼是否侵權，從而阻礙這些平臺縮短開發時間的潛力。GitHub在自己的Copilot版本中使用了ChatGPT，該公司已經面臨一項集體訴訟，質疑這項技術的合法性。

生成式AI引發企業數據安全問題

此外，為了充分利用低代碼和無代碼平臺的生成AI，企業必須對它們進行內部數據集的訓練。一旦這些平臺被業務用戶使用，這些平臺可能會繼續要求訪問數據集。

企業必須弄清楚如何通過基于角色的訪問來保護數據，這對于一些基礎AI模型來說并不容易做到。因此，生成式AI所需的數據安全和管理肯定會更加棘手，需要更復雜的解決方案。

此外，Bratincevic指出，開發人員需要訓練在無代碼和低代碼平臺中使用的基礎模型，以便為企業的常規使用做好準備，因此開發人員自己可能需要額外的培訓。

將會誕生新的開發平臺么？

分析人士表示，生成式AI的能力最終可能會催生一類新的開發技術。自然語言處理可以細化到這樣的程度，例如當前低代碼和無代碼平臺使用的拖放界面可能變得不必要。

Hinchcliffe說，“生成式AI也將成為當前低代碼和無代碼開發者的主要競爭對手。我們看到新的生成式AI編碼解決方案發展非常迅速。”

IDC的Rosen指出，那些能夠為原始生成式AI提供增值工具的供應商，無論是通過將其與其他技術結合起來，還是通過幫助用戶有效地提示模型(從而降低成本)，都將有機會吸引對這項技術非常感興趣的用戶。

與此同時，無代碼和低代碼平臺的使用正在迅速增長。Constellation Research的分析表明，到2023年底，用于應用程序開發的生成式AI的市場規模將達到41億美元，每年增長約32%。

生成AI提供商將獲得最大收益

大多數分析師認為，盡管有可能出現一類新的無代碼和低代碼工具，但微軟、谷歌和亞馬遜都可以從將生成式AI添加到低代碼和無代碼平臺中獲益。

Bratincevic認為，微軟可能會領先于其他公司。

他說，“微軟對生成式AI進行了早期投資，在低代碼競爭中處于領先地位。此外，微軟已經是企業采用的全球第一大低代碼平臺，并且通常提供給企業內的所有員工(例如Office工具)，這些因素結合起來將幫助微軟勝過其他供應商。”

Park表示，對低代碼平臺內生成式AI能力的需求也將導致智能開發技術市場的收購。他預計，隨著時間的推移，那些尋求管理應用程序開發生命周期的大型供應商會收購最成功的生成式低代碼平臺。

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審核編輯黃宇