AI對于低代碼平臺到底是幫手還是對手？

近日，CSDN舉辦的新程序員大會中，對于AI在代碼領域的能力進行了5個層級的定義。并且進行了大量的測試，發(fā)現(xiàn)當下的AI已經(jīng)可以去到初級程序員了，而更為強大的GPT-4的代碼能力甚至還有更高的上限。可以看出ChatGPT引領的新的AI風暴，比以前來的更加猛烈，讓很多曾經(jīng)只在科幻電影中才會出現(xiàn)的場景變成了現(xiàn)實。

那么關注低代碼的朋友可能也會關心一個問題，如果AI和低代碼融合，現(xiàn)在又會什么樣的表現(xiàn)和運用呢。

織信低代碼于3月28日推出結合ChatGPT能力的「詢問AI」功能后，很多用戶積極參與體驗，與織信團隊一起進行了很多次的討論交流，也反饋了許多非常有價值的建議。幾乎所有的用戶都認為在未來AI的功能可以在很多細分場景下發(fā)揮更大的作用，提高企業(yè)對于數(shù)字化轉型收益的預期。

一、幫助用戶更快上手

AI和低代碼平臺深度綁定后，用戶可以通過指令讓AI代替用戶進行相關操作，讓用戶可以減少或者跳過對于功能的學習時間。達到更快上手的目的。我們目前集成的AI功能可以在平臺中實現(xiàn)自動建模、圖形化編程和輔助編碼3個場景。

AI低代碼應用場景

1、自動建模：讓AI基于需求為用戶提供數(shù)據(jù)模型。

AI低代碼自動建模

2、圖形化編程：讓AI使用織信的“自動化藍圖”功能根據(jù)需求自動配置實現(xiàn)步驟。

AI低代碼圖形化編程

3、輔助編碼：讓AI根據(jù)需求自動編寫數(shù)據(jù)表達式。

AI低代碼輔助編碼

二、轉變更多生產(chǎn)力

其實很多目前剛接觸到AI的朋友們肯定心中都會有一個疑問，AI真的能夠變成生產(chǎn)力嗎？

我們在集成的過程中，也針對這些功能模塊進行了大批量的測試和修正，完成了對織信AI模塊的第一階段能力測試。

1. 響應能力（參考因素：結果回復時長、有效回復率）
2. 穩(wěn)定性（參考因素：結果穩(wěn)定性）
3. 業(yè)務價值（參考因素：是否滿足預期、真實需求）

參考下列3圖：

自動建模能力測試

圖形化編程能力測試

輔助編碼能力測試

可以看出，現(xiàn)階段可運用的AI模型，大多數(shù)場景還是運用在通用語料的運用上，在處理常用的文字類指令時，響應能力較強，能給到的答案也比較更令人滿意。而在與其他系統(tǒng)的交互和深度業(yè)務場景的支持上，還有很大的提升空間。

根本原因還是在于，目前市面上的AI通用模型面對深度的業(yè)務場景還不具備對應的能力，這需要依賴于后續(xù)廠商能夠對模型進行細分領域的訓練，所以在自動建模這種知識型的工作時，AI的業(yè)務價值表現(xiàn)相對遜色一些。

三、低代碼廠商應該主動“出擊”

當下AIGC產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，圖片、影音、數(shù)字人等越來越多細分領域的AI產(chǎn)品都如雨后春筍一般爆發(fā)式出現(xiàn)。這些產(chǎn)品都在自己特定的賽道發(fā)揮作用。例如智能設計、商業(yè)BI、智能業(yè)務分析、運營推廣等等領域。低代碼廠商應該主動出擊，擁抱AI，創(chuàng)造更多有意思的功能。

織信團隊目前也已經(jīng)成功通過開源的stable diffution為服裝企業(yè)建設了一套智能AI模特換裝應用。通過提供指定服裝不同角度的圖片和promt。系統(tǒng)即可自行生成穿著對應服裝的模特圖片了，為企業(yè)節(jié)省了不少的拍攝成本。

織信作為一家企業(yè)級低代碼開發(fā)平臺，自上線以來，一直積極擁抱新技術，并在今年初第一時間加入了AI工具，幫助用戶進行智能化開發(fā)。經(jīng)過幾個月以來的嘗試，現(xiàn)已基本摸索出一套“AI 低代碼”的組合打法，幫助用戶在構建應用方面得到了極大的效率提升，并有效降低開發(fā)門檻和企業(yè)數(shù)字化轉型難度。

織信低代碼