随着人工智能的成熟,现代企业的机会越来越大——这听起来很令人兴奋。
但在企业能够在软件开发中利用人工智能之前,它必须弄清楚如何使用不熟悉的技术进行构建,并保持快速变化的技术。基础设施和专业知识的挑战可能会抑制企业开发高代码解决方案的人工智能机会。
低代码软件开发降低了复杂人工智能技术的障碍。连接器和预构建组件提高了人工智能创新的可及性。
低代码和人工智能有着共同的目标和互惠互利。这可能就是他们合作得如此好的原因。最近的一项调查显示,85%的低代码用户认为人工智能和低代码有助于加快创新。
低代码和AI的共享历史
人工智能和低代码工具有着悠久的历史。例如,自2018年开始,人工智能辅助开发已在Mendix上可用。这早于最近的生成式人工智能革命。
更多的共享历史意味着:
- 更多共同成长的机会
- 更多的迭代和功能
- 用户体验升级
- 提高的实践能力。
随着人工智能等技术的快速发展,实验的时间很重要。
一个成功的低代码开发平台能够跟上快速发展的技术。这种基本需求推动了低代码创新。它还确保AI和GenAI集成与传统和自定义企业设置兼容。
低代码技术也应该使流程更容易完成。这可能来自:
- 连接到第三方技术快捷方式
- 创建更多协作接触点,加快决策过程
可视化开发还使快速移动和集成新技术比传统编码更容易。更容易获得尖端解决方案和改进的沟通有助于开发人员抓住更广泛的人工智能机会。
力量与力量相匹配
随着应用程序的开发,几乎没有任何进步或创新是不可能的。随着人工智能的成熟,新的功能和解决方案变得可用。企业和供应商正在寻找在其技术中利用这些进步的方法。
秘诀?新技术到来得越快,快速访问和集成就变得越关键。
低代码是建立在提高速度和访问权限的基础上的。因此,与人工智能的合作在很多方面都很有意义。
低代码软件开发中的人工智能
应用程序和软件开发是人工智能的自然用例。同样,低代码平台是将人工智能集成到开发人员工具调色板中的自然工具。
三种低代码AI软件开发工具包括:
AI-辅助开发 (AIAD)
AIAD 通过自动化、实时代码质量建议等简化和增强软件开发。不断发展的低代码聊天机器人助手是AIAD的一个例子。
机器学习
机器学习始于结构化数据输入。这些都是用模型训练的,以发现模式并生成输出。机器学习使企业能够更好地预测未来的业绩,并自动化决策过程。
AI-增强应用 (AIAA)
AIAA 涉及使您的应用程序更智能。这包括连接不同服务、嵌入机器学习模型等。
低代码和人工智能:更好地结合在一起
GenAI可以回答开发查询,完成任务,并减少处理请求所需的时间。机器学习在数据集中发现模式,根据之前学习到的交互进行未来预测。人工智能的可能性是巨大的。
然而,传统发展容易受到技术债务和发展障碍的影响,从而减缓了这些创新。
另一方面,低代码将创新推向了超高速。
低代码和人工智能在应用程序和软件开发中有着一致的目标。两者有着长期的合作关系,可以通过整合LLM和其他AI/ML创新来帮助企业获得优势。