毕竟，即使是几年前，谁又能预见到人工智能和 GenAI 会在各个方面取得如此快速的进步，或者自动化会如何持续发展、演变和变化？
软件开发和技术不断发展，发展速度越来越快。在这些领域中，没有所谓的终端速度。在这样的时代，重要的是立足当下，同时着眼于近期和远期。
为迎接 2025 年，各行各业的专家 Mendix 就最热门的话题发表了自己的观点。以下是他们对人工智能和 GenAI、自动化、治理以及软件开发面貌的变化的看法。让我们来看看。
人工智能：已知的未知
AI 至少自 2022 年 XNUMX 月 ChatGPT 向公众推出以来，人工智能一直主导着企业软件开发领域。不难发现关于在企业各个方面使用人工智能和 GenAI 的观点。然而，大多数企业在用例、数据等方面仍处于转折点，而关于人工智能将如何影响开发的关键问题仍然存在。
“现在的人工智能在某种程度上感觉就像是新的物联网，” 郭炳联，首席执行官。“每个人都在参与其中，进行实验，并弄清楚这项技术的来龙去脉。”
添加 戈登·范·赫曾，高级副总裁，战略：“开发人员可以越来越多地直接关注他们可以解决的业务机会和问题。在企业环境中，产品所有者可以与业务团队中的人员更紧密地合作——他们更关心问题而不是技术。多学科融合团队——以及能够与业务、设计师和技术专家合作的“T”型人才——将带来令人难以置信的价值。”
“2025 年，我们可能会看到企业将人工智能推向外部受众，” 谢丽尔·科尼斯堡，全球产品营销副总裁。“但与此同时，企业衡量和验证其所做工作的投资回报率至关重要。”
拉斐尔·勒普拉蒂工业制造全球副总裁继续说道，“有机会将 GenAI 服务连接到通常孤立运行的不同系统的数据。因此，制造商可以创建更全面的智能，经过长时间的训练，有助于提高效率并降低成本。例如，制造商拥有用于制造特定产品的零件、参数和工具的所有信息。当需要检查此产品时，GenAI 服务可以创建定制的检查计划，从而减少操作时间并避免潜在的返工。这种方法可以节省大量成本，但 GenAI 必须在这种背景下发展和测试。”
“我很期待看到制造商的数据如何影响 GenAI 用例，”他说。 苏巴拉奥，制造业云总监。“在生产过程中，我们看到 GenAI 用例已超越聊天机器人，进入更自然的语言对话体验，从而将价值扩展到工厂流程之外。这是一个令人兴奋的领域，可以看到它不断改进和创新。
企业软件开发的再发展
AI 和 GenAI 为软件开发的未来带来了巨大的疑问，但这些问题并非唯一。未来几年的自动化会是什么样子？企业是否应该从整体上看待开发？ 毕竟，根据最近的 Mendix ，75% 的受访者同意其组织的高管层认为低代码是未来“编码的唯一选择”。
汉斯·德·维塞尔首席产品官对未来充满期待：“2025 年，我们将继续看到 AI 对软件开发生命周期的深远影响。GenAI 将进一步提高使用编码框架的传统开发人员的生产力。我们看到了生产力水平的提升和飞跃。我们如何系统地利用 AI 服务来简化开发人员的生活？目标应该是消除负担、重复的事情以及您不感兴趣的事情。 我们希望在整个 SDLC 中集成 AI 和 GenAI，但仅限于对开发人员有意义的地方。 这些花招将会逐渐消失。”
“现在 GenAI 已经出现，基于模型的软件开发范例，例如 Mendix 将成为软件工程的方式，”Kok 说道。“传统编程语言的保真度不适合生成式 AI。低代码是理想的选择，因为从一组用户故事到功能齐全的全栈应用程序没有单一的路径。有了 genAI，软件开发就变成了一个由人为安排的过程，以尽可能高效地进行。为了实现这一点，企业需要强大的技术合作伙伴，以确保他们能够提供下一代开发体验，以匹配这种新的软件和应用程序工程方式。”
“人工智能不会在短期内取代软件或低代码开发，但可能在同样的开发人员人数下完成更多工作，”van Huizen 表示。“与下一代副驾驶合作就像与一个相对不熟练的初级开发人员合作，承担一些工作：他们可能正在开发测试用例或开发开发人员定义的一小段代码。”
人工智能将在进化过程中扮演重要角色，平台提供商也是如此。“解决方案和平台提供商仅仅帮助创建更好的软件已经不够了。” 阿若·范奥斯滕数字化转型高级副总裁表示：“成功和缩小转型差距的秘诀将继续向前推进。帮助调动组织并能提供其他部分（流程、规划等）而不仅仅是平台的供应商是关键。 能够在发展之前或发展的同时有效提高执行准备的组织将会蓬勃发展。=
此外，组织必须继续审视其堆栈以及创新和自动化的领域。首席增长官 尼克·福特：“我对未来一年自动化的变化很感兴趣。BOAT 的崛起表明企业需要转变对自动化的看法。一次性、孤立的解决方案时代已经一去不复返了。”
Agentic AI：不是什么秘密
人工智能辅助开发可能体现的一种方式是转向代理型人工智能。如果你不熟悉代理型人工智能，van Huizen 可以提供帮助：“基于人工智能的代理是一个令人兴奋的发展。这意味着软件可以推理——可以计划和执行步骤来代表组织完成某件事。人工智能不是被注入到应用程序中，而是负责以更自主和主动的方式解决任务或问题。
也许现在就用机器人来做所有事情还为时过早，但随着未来几年技术的发展，考虑哪些事情可能成为可能至关重要。”
de Visser 表示：“我认为 2025 年软件代理可能会取得突破。这些代理将由支持构建和编辑具有大型语言模型的代理的平台组合提供支持。这将允许人们监督的几乎自主的编排。开发人员成为作曲家。用户成为监督者。人们在软件开发中的作用比以往任何时候都重要。”
“Agentic AI 将继续成长和发展” Kok 表示同意。“这又回到了可组合性的问题上。随着人工智能处理大部分繁重的工作，大多数应用程序开发人员都将成为作曲家。”
Rao 补充道：“随着代理 AI 和开发不断快速发展，准确预测成本和收益也变得困难。能够解决这一问题的组织将占据优势。”
然而，与所有事物一样，也存在一些潜在风险。“我很想知道转向代理模型对可访问性的影响，”Koenigsberg 表示。“AI 代理会使用正确的颜色吗？它们的输出中是否有声音或动作？ 可访问性是一个很大的话题，也是任何平台供应商都关心的问题。但在这个领域，人工智能代理和人类之间的界限需要明确界定设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
治理：重新定义投资回报率、创造价值、降低风险
人工智能和 GenAI 无疑在治理的演变中发挥着作用，但随着立法和颠覆的不断进行，治理需要成为几乎所有企业的首要考虑因素。
“ROI 的定义必须改变，”Kok 继续说道。“传统上，企业专注于企业应用程序构建的治理，但 AI 增加了额外的层次。在评估不同的 AI 模型时，许多治理问题也非常适用。它们会给你的应用程序构建增加任何额外的风险吗？数据呢？治理是否到了需要避免引入幻觉和副作用的程度？如果你想要构建 AI 代理或以面向客户的方式使用 AI，该怎么办？”
科尼格斯伯格说：“有时，人工智能就像一列失控的火车。你接入一些服务，突然间，它们被大量使用。如果没有很多治理，你不知道它是否真的为你节省了什么。”
“治理将继续成为首席信息官们考虑的重点，与数据战略、工程和安全并列尤其是 IT 和 OT 领域的制造数据和流程，”Rao 说道。“随着制造商在其流程中采用 AI 和低代码技术，迫切需要开始为其组织制定数据战略。在企业流程中扩展 AI 和 GenAI 将带来急需的协调，并专注于数据战略、工程和安全。”
2025 年：潜在回报之路 — — 以及潜在风险
人们迫切希望尽快将 AI 和 GenAI 应用于实际并成为开发过程的一部分，但这也带来了不确定性。维持现状似乎是一条更安全的道路，但也充满了潜在的危险。毕竟，如果竞争对手领先而你却保持原样，会发生什么？
正确的选择将因企业而异，但可能涉及在符合业务和客户需求的用例上进行正确的押注，同时探索 AI 如何帮助改进流程。这不是魔术，只是下一步的必要步骤。
Kok 表示：“人工智能将引发人们对软件开发生命周期驱动方式的全面重新思考。”就是把正确的齿轮装进正确的机器，增加正确的增量值。=