在过去的二十多年中，低代码应用程序的开发经历了显著的演变，平台功能的不断发展完善，简化软件开发人员和公民开发者构建及增强应用程序的过程，加快了开发人员构建应用程序的速度，还使业务用户能够将电子表格转化为工作流，并协助IT部门加速应用程序的数字化进程。这些平台的应用范围已超越单纯的应用程序开发，并扩展到加快集成、仪表盘、物联网数据流以及其他功能的开发。

技术进步往往促使应用程序开发和现代化的方式发生变化。例如，智能手机和应用商店的出现促使开发策略转向“移动端”，而云基础设施的发展使得许多非技术型企业得以改善应用程序并开发分析功能。目前，我们正处于通用人工智能初期阶段，我们观察到生成式人工智能对类似各个开发领域的影响。那么生成式AI是否会影响企业对低代码平台的采纳和使用情况呢？

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生成式人工智能（Gen AI）如何影响软件开发？

生成式人工智能（Gen AI）正在改变软件开发的方式，这一点在最近的行业讨论中热度颇高。通过使用今天的代码生成器，软件开发生命周期（SDLC）正逐步演变成一个类似制造过程的模式，在该模式中，开发者可以请求应用程序组件并将它们组合成完整的应用和服务。虽然这可能听起来像是未来的技术，但实际上代码生成器已经开始产生了实质性的影响。据GitHub的研究，大多数开发人员报告称，使用GitHub Copilot后，他们的工作效率得到了提高，更专注于满意度更高的工作，并且完成任务的速度有了显著加快。

当前，低代码和无代码平台已经被用于简化开发流程，扩大能够参与应用开发的人员范围，以及发展自定义用户体验所需的技能。那么，生成式AI将如何进一步影响这些平台？

Jon Kennedy，Quickbase的高级工程副总裁，提出了他的看法：“未来，每个人都将生成软件，只是他们可能不会意识到自己正在这样做。”他补充说，如果用户知道如何向AI副驾驶提出正确的问题，他们可以快速地构建一个应用或部署解决方案。

在此背景下，自然语言查询和提示的能力使软件开发人员能够更高效地生成代码。同时，低代码和无代码平台也在增加自己的AI副驾驶开发能力，进一步简化了开发过程。

David Brooks，Copado的高级副总裁兼首席布道官，提出了对未来的预测：“编码将几乎完全自动化，UX设计师将默认成为前端开发者。”他指出，与其使用传统的图形工具进行UI模拟，设计师们将能够利用生成式AI工具在所选框架内生成可工作的UI原型。

这些见解揭示了生成式AI如何开始重塑低代码平台的采用和使用方式，以及这项技术如何使软件开发更加民主化，让更多非技术背景的用户能够参与到应用程序的构建和发展中来。

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代码生成器会取代低代码平台吗？

代码生成器是否会取代低代码平台是目前软件开发领域正在讨论的一个热门话题。根据GitHub的研究，用户接受其Copilot建议的代码约30%，且经验较少的开发者在使用AI时能获得更大的优势。这导致一些人认为，生成式AI（Gen AI）可能标志着低代码平台的终结。

Crowdbotics的首席执行官兼创始人Anand Kulkarni对此持有极端观点，他认为：“在企业中，低代码正在逐步退出舞台，而AI将是终结它的力量。”他质疑：“当你可以使用AI以相同的努力创建完整的代码时，为什么还要选择使用低代码呢？”

然而，Appian的联合创始人兼CTO Michael Beckley对此持有不同的看法。他认为：“不，代码生成器实际上增加了低代码平台的需求，因为AI副驾驶使创建大量应用变得容易，从而增加了对低代码平台的需求，以便连接和管理这些应用，确保不会产生数据孤岛和安全问题。”

Beckley进一步阐释了他对genAI将如何扩展低代码需求及其用例的看法：“低代码使部署AI助手变得容易，但AI的效果仅取决于其数据。低代码平台正在进化，以包含数据面料，创建可以访问所有数据并保护你的秘密的私有AI。”

SnapLogic的产品营销副总裁Manish Rai提供了另一个视角：“AI和机器学习为业务流程自动化、数据和应用集成开辟了新的创新方式，使这些过程更易于实施，对非技术用户更加可访问，并且更高效。”

归根结底，组织需要更大的AI创新、更个性化的体验、更短的开发周期以及从软件投资中获得的更大商业价值。这些增加的期望和范围可能会推动技术领导者使用代码和低代码选项来构建软件能力。

SAP的产品营销副总裁Sid Misra强调了将低/无代码开发与AI和移动技术结合用于开创性应用的潜力：“低/无代码开发与AI结合，可以实现快速原型设计和复杂解决方案的开发，超越传统限制。例如，在医疗保健领域，开发者可以利用这些工具快速构建应用，大大增强了帕金森病的诊断，利用AI检测模式以实现更准确、迅速的诊断。”

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生成式人工智能将如何影响开发者？

Gen AI可以生成代码、测试用例、文档以及开发软件所需的其他工件。那么，这将如何影响使用低代码和无代码平台构建软件能力的技能？

Kissflow的首席产品官Dinesh Varadharajan表示：“编码将从传统语法转变为上下文感知和智能构建，赋予业务用户以最少的编程技能创建应用程序的能力。”

如果开发人员的编码工作减少，那么哪些技能将变得更加重要？

Boomi的首席产品和技术官Ed Macosky表示：“技能集将演化为包含传统编码专长、熟练使用低/无代码平台、理解如何集成AI技术，以及有效在使用这些工具的团队中协作的混合能力。低代码与AI副驾驶的结合将允许开发者增强他们的技能，并专注于支持商业成果，而不是花大量时间学习不同的编程语言。”

Coalesce的首席执行官兼联合创始人Armon Petrossian补充说：“将更加强调分析思维、问题解决和设计思维，而解决这类问题的技术障碍将变得更小。”

如今，代码生成器能够产生代码建议、单行代码和小模块。开发人员仍然需要评估生成的代码以调整接口、理解边界条件并评估安全风险。但随着低代码平台中的提示、代码生成和AI助手的改进，软件开发可能会呈现出怎样的面貌？

Mphasis的首席解决方案官Srikumar Ramanathan表示：“随着编程接口变得对话化，低代码平台和副驾驶类型工具之间会出现融合。不断演化的技能集使开发者拥抱AI原则，而公民开发者则专注于业务逻辑，目标是通过协作的AI驱动效率和定制解决方案来提高质量。”

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对软件质量会产生什么影响？

随着各种技能背景的人群开始利用AI助手来开发和增强软件，我们面临的问题是软件质量和用户体验是否会因此而改善或下降。同时，随着AI让更多人能发布更多代码，我们是否将面临更多的生产缺陷、技术债务累积和安全隐患。

Quickbase的Jon Kennedy指出，许多非开发人员构建的应用已在各个组织中广泛传播，这证明了构建应用程序的过程已变得简化。然而，他也提醒说，随着这些应用和AI助手的普及，组织需要确保这种构建应用的便利性不会导致生产力下降或引入安全风险。

在另一方面，低代码平台可能通过将测试、治理等安全措施整合到其AI助手功能中来提供一种解决方案。OutSystems的Sílvia Rocha强调，开发者正利用生成式AI和低代码工具以前所未有的速度创建应用，同时利用这些技术的内置安全措施来减少隐私和安全风险。

Copado的David Brooks提出，生成式AI可能会使大部分任务直接从精心编写的用户故事中自动生成，从而减少了使用传统对象和字段工具的需要。但是，尽管AI助手可以提高效率，但它们生成的代码并非无缺陷，也需要人工审查以确保没有安全问题。

最终，Sonar的开发者倡导者Ben Dechrai指出，尽管生成式AI带来了便利，但仍然需要有能力的人员来验证AI生成的代码或无代码工作流程，确保软件的质量和安全性。

因此，随着技术的发展，开发团队需要适应新工具，同时保持对软件质量和安全性的持续关注。

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行业会利用生成式AI开发更多应用吗？

随着生产流水线、电子设备设计和建筑项目的流程化，这些行业的增长和扩张机会随之开启。软件开发领域可能也是如此，生成式人工智能被视为下一阶段的进化。

Newgen Software的产品管理副总裁Varun Goswami表示：“近年来，我们见证了传统的软件开发生命周期（SDLC）如何被低代码应用平台超越。这种转变大大简化了开发生命周期，使企业能够加快其上市策略。如今，随着生成式AI在应用开发中的出现，开发生命周期不仅发展了，而且已经飞跃。”

如果这种预测成真，许多企业将从中受益，同时，在构建、测试和扩展由AI助手开发的软件时，低代码和无代码平台将具有更大的价值和重要性。

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