随着人工智能的成熟，现代企业的机遇也随之增长——这听起来令人兴奋。
但在企业能够利用人工智能进行软件开发之前，它必须弄清楚如何使用不熟悉的技术进行构建并维护快速变化的技术。基础设施和专业知识方面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 AI 技术的门槛。连接器和预构建组件提高了 AI 创新的可及性。
低代码和人工智能有着共同的目标和互利。这可能就是它们如此合作的原因。 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速创新。
低代码和人工智能的共同历史
人工智能和低代码工具有着悠久的历史。例如，人工智能辅助开发 可用 Mendix 。这早于最近的生成式人工智能革命。
更多的历史意味着：
- 更多共同成长的机会
- 更多迭代和功能
- 用户体验升级
- 增强了实验能力。
随着人工智能等技术的快速发展，实验时间非常重要。
成功的低代码开发平台能够跟上快速发展的技术。这一基本需求推动了低代码创新。它还确保 AI 和 GenAI 集成能够与传统和自定义企业设置配合使用。
低代码技术还应使流程更容易完成。这可以来自：
- 连接第三方技术的快捷方式
- 创建更多协作接触点以加快决策速度
与传统编码相比，可视化开发还使快速行动和集成新技术变得更加容易。更轻松地获取尖端解决方案和改善沟通有助于开发人员抓住更广泛的 AI 机会。
以实力匹配实力
在应用程序开发方面，几乎没有任何进步或创新是不可能实现的。随着人工智能的成熟，新的功能和解决方案也应运而生。企业和供应商都在寻找利用这些技术进步的方法。
结论是：新技术出现得越快，快速接入和整合就越重要。
低代码的建立基于提高速度和访问的理念。因此，与人工智能的合作在很多方面都具有重大意义。
低代码软件开发中的人工智能
应用程序和软件开发是 AI 的自然用例。同样，低代码平台是将 AI 集成到开发人员工具库中的自然工具。
三种低代码 AI 软件开发工具包括：
人工智能辅助开发 (AIAD)
AIAD 通过自动化、实时代码质量建议等方式简化和增强软件开发。不断发展的低代码聊天机器人助手就是 AIAD 的一个例子。
机器学习
机器识别 从结构化数据输入开始。这些数据通过模型进行训练，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表现并实现决策过程的自动化。
人工智能增强应用 (AIAA)
美国航空航天局 涉及让您的应用程序更加智能。这包括连接到不同的服务、嵌入您的 ML 模型等等。
低代码和人工智能：更好地结合
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。机器学习可以在数据集中发现模式，并根据先前学习到的交互做出未来预测。人工智能的可能性是巨大的。
然而，传统开发容易受到技术债务和开发障碍的影响，从而阻碍这些创新。
另一方面，低代码使创新进入超高速发展。
低代码和人工智能在应用和软件开发方面有着一致的目标。两者有着长期的合作关系，可以帮助企业通过整合 LLM 和其他 AI/ML 创新来获得优势。