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AIGC下的低代码赛道,你我皆是拓荒人
锚定低代码+AIGC
今年年初,ChatGPT的现象级爆发,让其底层技术AIGC的承载方OpenAI备受关注。几重buff叠加,打工人的命运可以说是跌宕起伏,命途多舛了。在国内,AIGC的长期价值已逐渐被挖掘,正在重构人们的办公、娱乐乃至生活方式。企业希望以低代码+AIGC的模式,搭建符合自身业务需求的应用。
鱼和熊掌兼得
数字化趋势下,很多企业想要以数字化的手段进行降本增效。但“易用”和“定制化”向来都是鱼和熊掌不可兼得,AI的进阶,让数字化止步不前这个“顽疾”找到了“药引子”。
(资料图片仅供参考)
Gartner预测,未来5年至少需要开发5亿个新应用才能满足企业转型需求,其中,65%将通过低/零代码的方式完成,75%的大型企业将使用至少四种低代码开发工具进行应用开发,且这一比例还在持续增高。
低代码搭上OpenAI这辆快班车
颠覆背后,方向极为重要。「AIGC+低代码」的模式重点在于低代码平台去结合AI的能力,拉高平台应用上限,降低平台应用下限。
AIGC+低代码模式,是企业尝试自己握住AIGC的“方向盘”。ChatGPT 的原理是将大量的文字、图片、视频等“数据”进行集成,输入到深度学习的神经网络中进行学习、训练出智能决策。
基于AIGC的加持,交付流程可以转化成交互式语言生成应用,复杂的需求可以直接被转化成复杂的表结构、字段类型、关联对应、流程逻辑和数据指标,无需搭建者动脑。通过自然语言描述应用,可自动搭建应用程序,关键应用有数据、有流程、还能触达业务人员。
AIGC+低代码,产业数字化驶向深水区
其中,生成式低代码的模型,需要训练的部分是各种数据和流程,通过不同行业的不同入库环节“数据”集成、学习、训练,当某一行业入库需求提出时,便可以迅速做出智能决策。
当越来越多的数据被集成、学习、训练后,数据量越大,预测就愈发准确。细心的朋友会发现,AI搭建的路径并不是普遍意义上的“一句话生成应用”,而是一个“辅助搭建机器人”的角色。
AIGC下的低代码赛道,暗涛汹涌
不过,诸多因素下,AIGC+低代码有着较大的局限性,从技术底层来看仍面临一些问题。这也是当下「AIGC+低代码」不能“一步到位”的关键,最为明显地便是,其无法满足十分复杂的业务逻辑下的业务需求。
对于企业和开发者来说,技术方面的试错成本太高。原生技术和低代码都是开发者手中的工具,工具变革和改革的意义相差甚大,工具的变革意味着生产方式的改进、生产效率的提高。也可以把目光放到另外一条赛道上——低代码,核心逻辑是利用代码库,将已有开发样例进行快速复写,整个开发过程中的人工成本趋近于0。
JNPF,依托代码开发技术原理因此区别于传统开发交付周期长、二次开发难、技术门槛高的痛点。大部分的应用搭建都是通过拖拽控件实现,简单易上手,通过为开发者提供可视化的应用开发环境,降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量,进而实现便捷构建应用程序的一种开发平台,快速助力研发人员快速搭建出一套适合企业发展的方案。
开源地址:JNPF
中国企业在AIGC的破局机会
在AIGC这片热土上,你我皆是拓荒人。即使是像百度这样的大厂,也无法绕开,文心一言也是秉承谦卑低调上线,但国内对产品的二次开发经验相当丰富,AIGC的应用场景很广阔,伴随着底层大模型不断对低代码领域大量“数据”进行学习、训练,将输出愈发准确的智能决策。
对应的「AIGC+低代码」也将迸发更强大的能力,所以未来可能有更多更好玩的应用GPT等产品的场景存在,这些场景也将更多得投入中文语境,所以友商们也在铆足了劲发力,未来可期!
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