AI时代，低代码/无代码仍是C位

在快速发展的技术领域，创新思维与实际应用之间的桥梁往往由复杂的编程工作构建。对于每一位企业家、企业领袖或技术热衷者而言，将创意转化为可行的软件应用是一个既充满挑战又不可或缺的过程。这一过程通常需要专业的开发团队投入大量时间和精力，进行代码的编写、测试和调试。

然而，这一过程的复杂性常常超出预期。开发人员在编写和测试代码的过程中，经常遇到各种意外问题和错误，这些都需要在产品推向市场前迅速解决。编程的复杂性使其成为最具挑战性的学科之一，这也导致了市场上经验丰富的程序员日益稀缺。

低代码/无代码技术：解决人才短缺的关键

低代码/无代码（LCNC）技术的历史可以追溯到20世纪70年代至90年代的第四代语言（4GLs），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）方法论相结合。自2010年代初以来，LCNC技术逐渐受到关注，并在2014年由福雷斯特（Forrester）首次提出“低代码”这一术语，特指那些旨在最小化编码需求的开发平台。这些平台通过简单的拖放操作，使得技术背景较弱的用户也能创建功能性应用程序，从而推动了无代码“公民开发者”的兴起。

自2014年以来，对低代码和无代码开发者的需求急剧增加。低代码应用以其远超传统编码的速度进行开发，尤其是在当前技术人才短缺的背景下，这种解决方案提供了宝贵的“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广泛欢迎，是因为其灵活性、适应性以及最重要的可扩展性。数字化转型仍然是所有组织，从初创企业到大型企业的关键目标，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，也来自需要快速响应市场变化的企业。低代码/无代码技术提供了一种快速、灵活且成本效益高的解决方案，帮助企业在不断变化的市场中保持竞争力。通过利用LCNC技术，企业不仅能够加速产品开发周期，还能确保其技术解决方案的长期可行性和适应性。

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