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AIGC点燃低/零代码市场
来源: | 作者:深圳市人工智能产业协会 | 发布时间: 2023-11-16 | 606 次浏览 | 分享到:

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AIGC点燃市场

AIGC有望让越来越多的企业加速迈进应用实践的“效能扩展期”,同时加速全民开发时代的到来。

AIGC得到行业客户的关注,融入AIGC的低/零代码产品有望实现产品能力的跃升,让越来越多的企业加速迈进应用实践的“效能扩展期”:调研显示,部分低代码和零代码企业用户正在关注AIGC对软件开发的影响,数字化优先程度越高的企业,对AIGC的关注越高。

LowCode低码时代在“低/零代码能力发展模型”中将融入AIGC的低/零代码工具定义为“基于智能模型驱动的自适应开发”产品,这项能力将让更多企业的应用实践加速迈进效能扩展期(DTE矩阵定义的技术实践阶段)。目前部分供应商正在研发或已推出融入AIGC的低/零代码产品。理论设计上:此类产品可以支持通过自然语言的形式向平台下达指令,AI判断用户指令后,产品可以自动进行表单创建、报告创建、OA功能开发、特定需求的代码生成等操作(具体需要结合不同产品的功能设计)。这样的能力可以让公民开发通过语言指令快速实现数字化解决方案构建,加速全民开发者时代的到来,同时也可以提升专业开发者的工作效率。

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AIGC应用分析

产品浅析:从目前的客户期望来看,融入AIGC的低代码/零代码产品需要在功能设计和产品交互上重点关注用户使用体验、增强开发功能的完整性和可用性。

用户的关注点:根据我们对使用过ChatGPT等AIGC应用的低代码和零代码企业用户的调研,生成代码质量、代码安全性、可以支持的开发类型和功能完整度、可以支持的个性化开发程度、机器人的语言理解力、产品功能易用程度、是否支持辅助Bug调试、是否支持代码解释等能力成为重点关注方向。

产品交互和关键词提示:为了让AI可以更精准地理解指令进而实现功能开发,使用者需掌握有效关键词和提问技巧。随着用户需求沉淀和与之匹配的有效关键词积累,供应商可以尝试向客户提供“关键词提示”和“关键词修正建议”等功能,帮助用户提升人机交互效率,提升客户体验和产品使用效能。

可信模型训练:基于特定行业和特定场景的代码生成模型训练有可能使用到非公开的行业数据,相关代码模型供应商也需要探索基于隐私保护计算技术的模型训练,由于加密算法让计算量的增加,模型训练速度和成本也会受到影响。AIGC带来的影响与价值:AIGC可以更加深层次地引发IT效率革命,让更多的业务人员有机会成为公民开发者进而推动全民开发时代的到来。AIGC或将对低代码和零代码厂商的竞争力聚焦点、生态与市场格局、产品和服务等方面产生影响。

传统低代码和零代码产品往往需要对IT成熟度高、中、低企业进行适配且存在能力边界(例如IT成熟度低的企业可能因为缺乏专业开发者而无法使用低代码产品,但是零代码产品也只能完成简单功能的搭建),而未来成熟的AIGC低代码和零代码产品所具备的是“基于智能模型的自适应开发”能力,且仅以自然语言指令的方式便可以实现代码生成和功能实现,因此可以更好地淡化传统低/零代码产品的能力边界性和使用者的局限性。从生产力变革的角度带来IT效率革命,让更多的业务人员有机会成为公民开发者进而推动全民开发时代的到来。

传统低代码和零代码产品侧重基于经验和代码积累的功能抽象封装、流程预定义、基于数据定义和元数据配置来生成应用程序。而AIGC低/零代码产品的能力提升取决于大模型的成熟度,大模型所提供的开发生产力将对传统产品形成降维打击,因此随着AIGC在代码生成方面的应用逐步成熟,低代码和零代码厂商的竞争力聚焦点将发生调整,进而为提升产品力所建设的厂商生态也将呈现一定的变化。自然语言指令等新的产品交互形式也会影响产品使用和服务方式的变化。

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AIGC与低/零代码产品的融合


越来越多的供应商会将AIGC融入低/零代码产品,预计至2027年,约70%~80%的用户将使用具备AIGC能力的低/零代码产品。
MTI Quadran将此趋势纳入“重点关注”类别
生成式AI是低代码和零代码厂商积极关注的战略性技术,供应商正在研发具备AIGC能力的产品。该趋势可以从客户意愿角度评估融合AIGC的低代码和零代码产品目前所拥有的需求热度,用以指导厂商市场发展。
企业不同角色视角下的对AIGC代码生成的态度
领导者:企业领导者与管理者对融合了AIGC的低/零代码产品抱有较高的应用尝试和投资意愿,他们对实践价值的期望由强到弱分别是:加强公民开发者力量、促进技术与业务团队融合、提升专业开发者的工作效率。
非领导者:业务员工同样拥抱AIGC的技术创新,技术员工中存在部分受访者担忧该项技术创新未来对本职工作的影响(详见上图数据)。
AIGC对低/零代码产品的影响 & 供应商分析
目前几乎所有的低代码和零代码供应商都在研发或探索AIGC低/零代码产品,未来大模型厂商或将有可能成为新的市场竞争者,且部分云计算和科技公司背景的低/零代码厂商也拥有自研大模型,随着生成式AI的不断成熟,AIGC对低/零代码产品能力的影响也将进一步增大,因为生成式AI在代码生成方面的生产力要高于传统低/零代码的实现模式,AIGC+低/零代码产品的强化逻辑也将不同于传统低/零代码产品,传统低代码和零代码产品主要基于功能封装、模型抽象、流程预定义、基于数据定义和元数据配置来生成应用程序。而AIGC低/零代码产品的能力提升取决于大模型的成熟度,大模型所提供的开发生产力将对传统产品形成降维打击,因此随着AIGC在代码生成方面的应用逐步成熟,低/零代码厂商的竞争力聚焦点将发生调整。
建议:低/零代码供应商需要构建高质量的大模型伙伴生态以增强AIGC的能力,在产品设计上注重交互体验。客户对供应商的评估中也应了解厂商的大模型伙伴,进而对AIGC生成代码的质量、安全性等关键内容进行考察。