作为 2024 年 DevOps 预测列表的一部分,DEVOPSdigest 询问了行业专家,他们认为低代码和无代码将如何发展并影响 2024 年的发展。
到 2024 年,低代码/无代码工具将主导软件开发,因为它们为整个企业的用户带来应用程序开发的力量。 “公民开发者”的崛起证明,随着我们走向无代码的未来,没有编码经验的人们正在改变工作世界。 随着科技公司采用低代码/无代码工具,他们将节省时间和金钱,而不是落后于早期采用者。
Jason Beres
Infragistics开发工具高级副总裁
人工智能与低代码用例和采用之间存在相似之处。 人工智能正在帮助组织和个人分析、解释和管理海量数据集,以及创建内容初稿、找到问题的答案以及解释 X 射线等医学图像。 在所有用例中,人工智能都在飞速发展。 同样,低代码消除了编写实际代码的大部分负担:提供高级指导所需的时间要少得多,低代码系统将其转换为代码。 这类似于 ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 系统节省基于高级指示生成文本或图像的时间的方式。 随着组织希望将软件开发扩展到公民开发人员,以提高生产力和敏捷性,并让开发人员更多地关注系统设计和架构,而不是编码,低代码使此类举措成为可能。 因此,我们预计 2024 年低代码的使用也会增加。
Peter Kreslins
首席技术官, Digibee
到 2024 年,各地的 IT 部门将继续尝试用更少的资源做更多的事情。浪费的团队时间意味着产出和利润的降低,因此手动监控和排除代码故障所花费的时间将消耗组织宝贵的资源,而这些资源本来可以用在其他地方。 无代码/低代码工具允许熟练的开发人员和非技术工人花时间构建高质量的应用程序。 这些解决方案提供了缩短新测试人员学习曲线的机会,同时还提高了测试人员专注于更具战略性任务的能力。 这就是为什么我们期望在明年及以后看到这些技术得到更多采用。
Mav Turner
Tricentis 开发运营首席技术官
低代码/无代码将在 2024 年重新定义应用程序的开发方式,使创建过程民主化。 先进的人工智能驱动的自动化将使具有有限编码专业知识的用户能够轻松构建复杂、可扩展的应用程序。 专业开发者和公民开发者之间的合作将达到新的高度,促进创新和敏捷性。 低代码/无代码平台将不断发展以处理复杂的业务逻辑并与新兴技术无缝集成。 它将标志着一个转折点,这些平台将成为数字化转型的基石,加速应用程序开发并赋予更广泛的个人为创新格局做出贡献的能力。
Venkatesh Kovuri
执行副总裁, Cigniti Technologies
2024 年将标志着民主化编程的时代,这得益于低代码/无代码平台。 随着这些平台的成熟,我们将看到大量公民开发者涌入,他们将为解决问题带来不同的视角,从而显着加速他们所涉及的每个领域的创新。 SDK 将发展成为这些平台的支柱,提供稳健性和简单性。
Hadi Chami
开发者倡导者兼经理, LEADTOOLS
长期以来,公民开发人员一直被誉为解决 IT 人才短缺问题的答案。 然而,人工智能驱动的解决方案的快速增长正在推动新一代业务开发人员的发展。 这些领域专家将越来越多地参与 SDLC,因为他们了解企业的目标和运营。 这将引发新一波的无代码系统浪潮,使业务用户能够定义目标,然后让人工智能技术缩小差距。 操作知识可确保软件满足组织的特定需求并降低风险。
Dan Krantz
首席信息官, Keysight Technologies
低代码已经成为开发人员和 DevOps 团队的福音,可以简化关键开发流程,同时加快创新时间表。 但到 2024 年,将低代码策略与生成式人工智能代码生成法学硕士相结合的效果将会显现(并继续快速成熟)。 对生产力的影响将是革命性的,低代码代码生成工具将实现更高的代码实用性和功能。 其结果将为开发人员和 DevOps 团队带来前所未有的效率,并且在市场环境中,配备低代码加 genAI 编码能力的组织将绝对超越仍然依赖更传统开发策略的竞争对手。
Shomron Jacob
应用机器学习工程经理, Iterate.ai
到 2024 年,在人工智能与低代码平台集成的推动下,“低代码构建者”的角色预计将变得更加突出。 尽管低代码带来了简化,但它并没有消除应用程序开发中规划、控制、监督和成本管理的必要性。 传统的管理和治理原则仍然至关重要。 低代码生成器将有助于验证低代码环境中人工智能生成内容的准确性。 人工智能在理解非结构化数据方面的局限性凸显了这些角色的重要性,因为它们将确保人工智能生成的内容的质量和精度。 因此,预计到 2024 年,人工智能相关工作岗位将激增,整个科技行业的质量保证实践将发生转变。 这种转变是由于维护人工智能增强型低代码应用程序的质量、安全性和合规性的需要而推动的。 低代码构建者将引领这一转变,保持最高的性能和可靠性标准。
Anthony Abdulla
产品营销高级总监,Intelligent Automation, Pega
人工智能机器人将承担目前由用户在低代码开发领域执行的无数任务。 目前,低代码平台要求用户学习使用拖放界面来完成任务的特定工具,例如构建应用程序、创建和映射集成以及自动化工作流程。 然而,随着人工智能的可用性和发展,即将通过结合人工智能机器人来实现更大程度的简化。 展望未来,这种演变将导致更多的公司采用机器人或利用人工智能来执行类似的任务,例如构建应用程序、管理集成和自动化流程,但从传统的低代码界面到自然语言(NL)界面的显着转变 。 从本质上讲,技术正在朝着提高用户友好性的方向发展,使非技术人员能够使用自然语言创建自动化。 随着人工智能驱动功能的不断发展,采用率将会上升,从而提高投资回报率。
Manoj Chaudhary
首席技术官兼高级副总裁, Jitterbit
展望明年,一些低代码供应商提议将人工智能用于生成代码,作为修复其平台缺陷的一种手段。 结果可能是应用程序不太健壮、技术债务更高、客户的成本和风险更大。 我们不会让人工智能生成大量有缺陷的自定义代码,并创建随着时间的推移只会变得更糟的应用程序,而是在 2024 年将我们的网站设置为使用人工智能的超强大低代码解决方案。 我们将看到人工智能使低代码平台更加直观,降低企业用户创建自己的智能业务流程的门槛,并比以往任何时候都进一步推动公民发展。
Anthony Abdulla
产品营销高级总监,Intelligent Automation, Pega
独立的低代码和无代码平台将成为低代码/无代码领域中越来越小的一部分,因为各种不同类型的平台将采用低代码/无代码原则。 例如,数据工程、MLOps、边缘计算、自动化测试和许多其他技术将包括低代码/无代码接口,用于快速、直接的功能创建。
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