AI时代，低代码/无代码仍扮演着至关重要的角色

在当今技术驱动的商业环境中，每位创业者、企业主或技术爱好者都面临将创新想法转化为实用应用程序的挑战。这一过程通常涉及复杂的编码任务，需要开发团队投入大量精力来逐行编写和调试代码。

然而，现实往往比想象中复杂。开发人员不得不面对编写和测试代码的繁琐任务，途中频繁处理各种意外和错误，并在产品面向客户或用户时迅速修复故障代码。编程因其复杂性被视为最具挑战的学科之一，这也导致了经验丰富的程序员市场日渐萎缩。

低代码/无代码如何解决人才短缺问题

低代码/无代码（LCNC）技术的根源可以追溯到20世纪70年代到90年代期间第四代语言（4GLs）的发展，这些语言后来与90年代及之后的快速应用程序开发（RAD）和模型驱动开发（MDD）方法论结合。

自2010年代初期起，LCNC技术逐渐流行，到2014年，福雷斯特（Forrester）首次使用“低代码”一词，专指那些围绕最小化编码需求的开发平台。这种平台使得技术不那么娴熟的用户也能通过简单的拖放操作生成功能性应用程序，促进了无代码“公民开发者”的兴起，这意味着无需深入了解编程语言，任何人都可以参与编码活动。

自2014年以来，对低代码和无代码开发者的需求呈现爆炸性增长。低代码应用承诺以传统编码无法比拟的速度进行开发，尤其是在我们目前面对的技术人才危机中，这种解决方案提供了一定的“免疫力”。据估计，LCNC可以节省高达70%的开发资源，为企业提供了一种成本效益高、高效快速的应用开发和更新方式。低代码/无代码解决方案已成为开发领域的热门话题，福雷斯特预测，到2028年，全球低代码和无代码市场的规模可能达到500亿美元。

低代码/无代码：数字化转型的加速器

低代码/无代码技术之所以受到追捧，原因多端：它的灵活性、适应性以及最重要的可扩展性都是其主要优势。数字化转型仍然是从初创企业到大企业所有组织的关键目标，而每一轮的数字化转型都需要更有效的部署周期以保持竞争力。企业寻求以最小的麻烦满足客户期望并降低开发成本，而LCNC正好能够在适应各种工作流需求的同时，实现这些目标。

LCNC支持持续集成/持续部署（CI/CD）的开发方法，这对于所有企业都必须遵循的敏捷创新文化至关重要。

在AI时代，低代码/无代码仍然扮演着至关重要的角色

随着生成性AI和编码辅助工具的兴起，包括ChatGPT等大型语言模型，编码能力变得更加容易获取。这种技术进步不仅没有使低代码/无代码（LCNC）解决方案过时，反而有可能增强和丰富LCNC的功能。生成性AI能够快速从用户输入中生成相关代码，大幅加快开发流程，减少对广泛手动编码的需求。

2023年的研究强调，在使用AI工具时需要保持警惕，因为可能存在安全漏洞。然而，这正是LCNC平台整合AI以提高代码质量和安全性的良机。LCNC环境可以成为AI的理想试验场，AI生成的代码可以在受控、模块化的系统内轻松进行验证、测试和优化。

无论是经验丰富的开发者还是公民开发者，都可以从这种技术协同中受益。AI处理常规编码任务，让开发者可以专注于更复杂、更有价值的问题解决。这种协作推动了创新，公民开发者可以利用AI以视觉或口头方式高效组装应用所需的组件。AI驱动的LCNC平台能够提升公司的创新能力，简化开发流程，并维持安全有效软件解决方案所需的高标准。

利用低代码/无代码确保未来成功

在当今竞争激烈的商业环境中，时间就是一切。在技术领域，未来证明开发是必不可少的。开发过程的需求不仅来自时间紧张的工程师，也来自期望无故障、高性能和引人入胜体验的平台和应用用户。

今年，预计全球将有近70%的应用程序将基于LCNC平台构建，显示出这项民主化技术在软件领域的坚实地位。未来证明您组织的开发需要一种战略性和有意图的方法，随着AI在这一领域的改进，低代码/无代码解决方案将继续提供我们需要的可持续、积极和成果导向的成果。