研究表明
，生成式AI模型的发展将会进一步降低使用低代码和无代码开发工具的门槛，并可能诞生一类全新的智能开发技术
。

在帮助用户构建自己的软件应用程序方面，低代码和无代码平台已经发挥了至关重要的作用
，这些用户很少具备或根本没有编程知识。然而，很多行业人士表示，随着生成式AI的加入
，这些平台的使用将达到一个临界点，在非专业编程人员的用户中增加低代码和无代码系统的使用，并可能诞生全新的开发工具。

很多专业开发人员开始使用ChatGPT和软件开发。虽然事实表明ChatGPT可以为开发工作提供帮助
，但开发人员可能并不期望AI工具能够完成复杂的编程工作
。然而，分析师表示，生成式AI将彻底改变低代码和无代码开发环境的使用
。

Constellation Research首席分析师Dion Hinchcliffe表示：“生成式AI将对低代码和无代码平台产生变革性影响
，使这些平台更容易根据开发人员的更高要求提供有用的功能。”

将生成式AI添加到低代码和无代码平台对企业来说是一个不可抗拒的做法，通过降低采用这些系统的障碍，并进一步授权业务用户创建应用程序，可以加快开发进度。

应用程序开发的自然语言处理

IDC研究经理Michele Rosen表示，低代码和无代码供应商提供的最强大的产品将结合可视化开发界面和生成式AI模型的优势，因此在理想情况下，用户可以选择使用自然语言或采用可视化组件来优化结果
。

他说

，“生成式AI还可以为开发者生成文本和多媒体文件。无代码和低代码供应商可以提供聊天界面，在整个应用程序创建过程中帮助开发者。”

微软PowerApps副总裁Ryan Cunningham表示，该公司的低代码产品PowerApps在添加了Copilot之后
，提供了基于ChatGPT的功能
，其中包括一个聊天界面，允许通过聊天界面创建简单的应用程序，而应用程序还可以为其用户提供ChatGPT实例。

他说：“将生成式AI添加到Copilot中有两个实际用途：一个是帮助加快开发周期，另一个是将生成式AI添加到已创建的应用程序中。”

他表示
，微软的PowerApps使用了生成式AI的自然语言处理层面来增强企业用户的能力。生成式AI为用户提供了创建应用程序的能力，这些用户知道他们在各自业务部门的应用程序中需要实现什么功能，但他们可能并没有计算机科学或编码技能。”

降低使用低代码工具的门槛

Forrester首席分析师John Bratincevic认为
，生成式AI与低代码和无代码平台的集成将降低企业采用这些开发环境的门槛。

Bratincevic表示
：“生成式AI的集成将促使企业用户采用低代码，因为开始开发应用程序的学习曲线将更平缓。”

他表示，生成式AI与低代码和无代码平台的结合也可以为专业开发人员提供帮助。IDC预计，全球开发人员短缺数量将从2021年的140万名增加到2025年的400万名。

Amalgam Insights首席分析师Hyoun Park表示
：“这些生成式AI编程能力将为从事大型项目的开发人员提供更多的帮助，这些项目正在寻找支持商品化或常识性要求的捷径。GPT和其他类似的生成式AI工具能够提供代码样本
，开发人员可以使用、编辑和扩展，而不是搜索正确的库或试图记住特定的命令或术语
。”

自动编码完成已经可用

包括微软和亚马逊在内的科技公司已经以微软的Copilot和亚马逊的CodeWishperer的形式提供了自动编码完成软件
。微软已经宣布，未来版本的Copilot将采用OpenAI的ChatGPT-4技术。

Forrester的Bratincevic表示
，AI技术将帮助开发人员学习新的编码技能和程序架构方法。

Mendix公司AI高级产品经理Amir Piltan表示
，低代码平台提供商Mendix已经在致力于将开发人员指导功能集成到其开发平台中。

Piltan说：“开发人员可以根据Mendix开发环境中的生成式AI提供的最佳实践来构建应用程序。除了为企业和开发人员带来额外的优势之外，将生成式AI集成到低代码和无代码平台可能会立即为供应商带来收入激增。”

他认为，当前的发展机会是

，通过简单地输入需求和创建可供更高级开发人员使用的低代码片段
，将用户群扩大5至10倍，从而为低代码应用开发做出贡献。这可能会在未来18个月至两年内将低代码市场规模扩大一倍
。

他估计
，全球低代码应用开发市场规模约为100亿美元，这意味着拥有一定程度应用编写或编辑权限的用户不到1000万名
。相比之下

，ChatGPT已经拥有超过1亿的用户。

生成式AI在低代码开发中面临挑战

虽然企业使用具有生成式AI功能的低代码和无代码平台有多种优势，但也会面临挑战
。使用自然语言提示需要一些时间来适应
，生成式AI可能会引发法律和安全问题。

IDC的Rosen说
，“让模型准确地产生用户想要的东西可能是一项挑战。相比之下


，无代码和低代码开发工具中的拖放工具可以更快
，更容易使用
。”

此外，Park还表示
，由于数据沿袭和知识产权等多重问题，使用GPT等模型可能会引发法律问题
。

他指出，GPT本身并不知道它是在使用受版权保护的程序还是专利程序
，因为它会自动完成响应
。使用GPT并不是将专利和未经许可的代码引入应用程序的正当法律借口，这可能会导致开发者需要去检查代码是否侵权，从而阻碍这些平台缩短开发时间的潜力
。GitHub在自己的Copilot版本中使用了ChatGPT，该公司已经面临一项集体诉讼，质疑这项技术的合法性

。

生成AI引发企业数据安全问题

此外，为了充分利用低代码和无代码平台的生成AI，企业必须对它们进行内部数据集的训练。一旦这些平台被业务用户使用
，这些平台可能会继续要求访问数据集。

企业必须弄清楚如何通过基于角色的访问来保护数据，这对于一些基础AI模型来说并不容易做到
。因此，生成式AI所需的数据安全和管理肯定会更加棘手
，需要更复杂的解决方案。

此外，Bratincevic指出，开发人员需要训练在无代码和低代码平台中使用的基础模型，以便为企业的常规使用做好准备，因此开发人员自己可能需要额外的培训。

将会诞生新的开发平台么？

分析人士表示，生成式AI的能力最终可能会催生一类新的开发技术。自然语言处理可以细化到这样的程度
，例如当前低代码和无代码平台使用的拖放界面可能变得不必要。

Hinchcliffe说
，“生成式AI也将成为当前低代码和无代码开发者的主要竞争对手。我们看到新的生成式AI编码解决方案发展非常迅速
。”

IDC的Rosen指出，那些能够为原始生成式AI提供增值工具的供应商，无论是通过将其与其他技术结合起来，还是通过帮助用户有效地提示模型(从而降低成本)，都将有机会吸引对这项技术非常感兴趣的用户。

与此同时
，无代码和低代码平台的使用正在迅速增长。Constellation Research的分析表明，到2023年底，用于应用程序开发的生成式AI的市场规模将达到41亿美元，每年增长约32%
。

生成AI提供商将获得最大收益

大多数分析师认为
，尽管有可能出现一类新的无代码和低代码工具，但微软
、谷歌和亚马逊都可以从将生成式AI添加到低代码和无代码平台中获益

。

Bratincevic认为
，微软可能会领先于其他公司。

他说
，“微软对生成式AI进行了早期投资，在低代码竞争中处于领先地位
。此外，微软已经是企业采用的全球第一大低代码平台，并且通常提供给企业内的所有员工(例如Office工具)

，这些因素结合起来将帮助微软胜过其他供应商
。”

Park表示，对低代码平台内生成式AI能力的需求也将导致智能开发技术市场的收购。他预计，随着时间的推移，那些寻求管理应用程序开发生命周期的大型供应商会收购最成功的生成式低代码平台。