AI 与低代码的结合及应用

由于科技的飞速发展，人工智能已经出现在我们日常生活的各个方面。从 Amazon 或 Netflix 上给我们的建议，到用于改进我们在智能手机上拍的照片的 AI 相机软件，人工智能逐渐渗透并出现在我们生活的方方面面。甚至我们使用的地图和卫星导航应用也依赖人工智能。

人工智能技术的潜在价值在不断增长，这项技术也为企业数字化转型提供了前所未有的机会。然而，虽然企业的 IT 领导者可以充分认识到人工智能技术所带来的种种好处，但许多企业仍然无法找到实施的方式。因为人工智能发展是一门高科技的利基工程技术，需求量大，人才储备却远远不够。它需要深入的编码知识、高级软件工程技能和丰富的开发经验，对于多数企业来说，门槛并不低。

由于缺乏人工智能、机器学习算法专家，企业想要实施 AI 技术的阻力并不小。因此，允许业务用户快速构建模型的用户友好型 AI 平台，对于在企业层面实施 AI 能力就显得非常宝贵。

AI 技术发展越快，对技术掌握越少或者无法将业务知识与智能系统相结合的企业就被甩的越远，这就造成了“数智化鸿沟”。

如何弥合这个“鸿沟”？需要对症下药，即降低系统技术门槛，让人重新成为主角，让业务与技术充分融合，让系统平台更好的服务业务。答案直指 AI 低代码开发的新模式，帮助企业实现降本增效、快速迭代的刚性需求。

根据 Wikipedia 和 Forrester 对低代码的定义来看，与传统代码编写不同的是低代码开发是在图形化界面通过拖拽、参数配置的方式高效进行代码开发的工作，并不需要开发人员过多使用手写代码。与人工智能、机器学习技术集成的低代码开发平台，是推动应用程序开发采用 AI 的游戏规则改变者。

AI 模型的开发过程是复杂、费力和迭代的，建立一套良好的模型需要数天的时间和数千次的实验。低代码开发平台改变了这一切，其提供的拖放界面有助于更快地创建实验。直观的图形用户界面、视觉可重复性和协作是低代码平台的最大优势，这使得数据科学团队能够快速地执行大量实验。低代码+AI 平台也非常适合将数据工程师和业务分析师提升为公民数据科学家，减少对各行业领域中稀缺的专家数据科学家的依赖。

随着全球各地的企业继续面临疫情的持续影响，企业必须以敏捷的方式做出响应，以适应日益复杂的客户需求。因此，要想让企业保持竞争力和生存下去，实施能够帮助企业应对的技术至关重要。通过低代码应用程序采用 AI 流程可以释放工人并最大程度地减少工作量，日常业务用户可以使用低代码软件来快速，轻松地启动并运行自动化和 AI 驱动的解决方案。没有复杂的编码，意味着集成人工智能的整个过程被自动简化，并且可以供各种业务部门和规模的众多员工使用。在应用程序实现之前进行测试的能力，意味着企业能够通过访问 AI 的功能，在其他地方投入宝贵的时间和精力。这为人工智能在一系列功能领域的发展开启了一波新的可能性。

目前，随着 AI 技术能力的应用普及，将会有更多的泛自动化、智能化能力赋能到企业应用中，正因如此，低代码+AI 的能力会更加凸显。低代码+AI 这一套组合拳，将提高企业运营的自动化、智能化水平，成为企业数字化转型的矩阵。是企业和个人提高工作效率、提升价值的“开挂”工具。