AIGC遇上低代碼的碰撞與融合

AIGC及其應(yīng)用話題，正呈爆發(fā)式增長。伴隨產(chǎn)業(yè)與技術(shù)不斷滲透、融合，有研究認(rèn)為：AIGC除了在內(nèi)容生產(chǎn)質(zhì)量、效率及實(shí)用性方面持續(xù)增強(qiáng)，其輻射廣度也不斷延伸。其中，關(guān)鍵技術(shù)與基礎(chǔ)理論的突破，將成為AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)落地的重要因素。

此時(shí)此刻，嗅覺敏銳的科技公司已經(jīng)開始將AIGC能力集成到產(chǎn)品中去了。

在海外，Salesforce近期推出了Einstein GPT，這是全球第一個(gè)CRM生成式AI，同時(shí)設(shè)立2.5億美元——迄今為止規(guī)模最大的AIGC風(fēng)投基金；谷歌近期宣布將AIGC能力整合進(jìn)辦公套件Workspace，微軟宣布將GPT-4植入Office辦公軟件，該功能名為“Microsoft 365 Copilot”。

而在國內(nèi)，低代碼是AIGC向各行業(yè)滲透相對利好的行業(yè)。低代碼開發(fā)是過去兩年to B市場的風(fēng)口之一，它對過去的傳統(tǒng)軟件開發(fā)帶來了顛覆性。在AIGC的加持下，從低代碼搭建到用AI生成一個(gè)新應(yīng)用的效率將提高100-1000倍，這將是一次新的顛覆。

低代碼平臺(tái)的各類操作原子先天具備“積木”特性，具備高復(fù)用性。通過低代碼應(yīng)用程序采用AI流程可以釋放工人并最大程度地減少工作量，日常業(yè)務(wù)用戶可以使用低代碼軟件來快速，輕松地啟動(dòng)并運(yùn)行自動(dòng)化和AI驅(qū)動(dòng)的解決方案。相較于純代碼開發(fā)，交易的編排語句量僅為10%~30%，由于語句量小，風(fēng)險(xiǎn)相較于AI編碼更為可控，更易于監(jiān)督和校正，所以更適用于具體功能的編排實(shí)現(xiàn)。

同時(shí)，AIGC 低代碼可以加快應(yīng)用開發(fā)速度，并且更方便地進(jìn)行維護(hù)和更新。低代碼工具簡化了軟件開發(fā)生命周期中的多個(gè)階段，例如調(diào)試，測試和部署，而AIGC具備極強(qiáng)的Debug功能。借助AIGC，開發(fā)者僅將整段代碼和需求作為輸入，AIGC可以迅速診斷代碼并提出解決方案。并自動(dòng)化測試和優(yōu)化應(yīng)用程序，在測試中自動(dòng)執(zhí)行測試用例，從而減少手動(dòng)測試的時(shí)間和工作量，更好地進(jìn)行應(yīng)用程序生命周期管理。

以往，業(yè)務(wù)人員與IT溝通過程中存在時(shí)效性差、信息不精準(zhǔn)、溝通成本高等問題，與之對應(yīng)的是，支持AI生成應(yīng)用的低代碼平臺(tái)，精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化人才從構(gòu)想、測試、優(yōu)化到落地的全流程參與。一方面，AI生成應(yīng)用的多樣性帶給數(shù)字化人才更大的啟發(fā)創(chuàng)新，提升社會(huì)數(shù)字化創(chuàng)新力，另一方面，也在加速“人人都是開發(fā)者”的目標(biāo)落實(shí)與數(shù)字化人才建設(shè)。

據(jù)Forrester分析師盧冠男表示，基于AIGC技術(shù)現(xiàn)有探索場景涵蓋了文本生成、圖像生成、視頻生成、代碼生成。早期，AI與低代碼開發(fā)平臺(tái)融合的路徑是頭部SaaS企業(yè)通過融合創(chuàng)成式AI，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與工具軟件的聯(lián)通，進(jìn)而幫助用戶減少重復(fù)性、機(jī)械性、規(guī)則導(dǎo)向的勞作，甚至承擔(dān)具有創(chuàng)造性的工作。而現(xiàn)在基于AIGC模式，當(dāng)用戶輸入想要的應(yīng)用名稱如進(jìn)銷存，平臺(tái)通過用戶信賴的AI產(chǎn)品推理出與進(jìn)銷存相關(guān)的內(nèi)容，自動(dòng)組裝一個(gè)完整應(yīng)用，當(dāng)未滿足AIGC生成應(yīng)用情況下，可通過拖拉拽方式，滿足用戶個(gè)性化需求，持續(xù)迭代。

AIGC 從開始到現(xiàn)在經(jīng)歷了數(shù)輪技術(shù)迭代，在每一輪迭代中，AI 的能力比起前一代都有著質(zhì)的提升。而新一代以大模型為代表的 AIGC 技術(shù)正成為時(shí)下最熱的話題，在驚嘆于其 “無所不知” 般優(yōu)秀能力的同時(shí)，我們也有理由期望未來更多的落地場景，期待以 ChatGPT 為先鋒的預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)為低代碼這個(gè)領(lǐng)域注入更多的 “新鮮血液”。