AIGC 是来颠覆还是加入低代码的？
随着以大模型为代表的AI技术的快速发展，AIGC正在快速渗透到各行各业，低代码赛道也不例外。AIGC+低代码、AI生成式开发、AIGS等概念的涌现，似乎预示着AI新时代下低代码正在发生着深刻变革。当“整个产业都会被AI重做一遍”成为共识，低代码赛道的背后又是怎样的“暗流涌动”？
近期，InfoQ联合钉钉围绕“AI新时代的低代码”，邀请了多位低代码赛道的资深从业者，他们分别是：钉钉宜搭平台负责人叶周全；易鲸云CEO刘金柱；伙伴云产品总监吴杨；轻流产研负责人陆琦；氚云产品总经理詹萧；简道云运营负责人沈涛以及主持嘉宾极客邦科技创始人兼CEO霍太稳，7位嘉宾共同打造了这期《再问低代码:AI巨浪下》栏目，共同探讨AI新时代，低代码面临哪些机遇与挑战？低代码与AIGC融合探索的路径是什么？如何让AI发挥更强大的底座能力？本文结合嘉宾们的精彩分享探索新思路。
在探讨AIGC是否会彻底颠覆低代码的问题上，钉钉宜搭平台负责人叶周全认为，从低代码厂商角度看，融合是未来发展趋势，但从用户角度看，高频场景可能会被彻底颠覆而其他场景则是融合。可以肯定的一点是，低代码与AIGC越早融合，越能产生AI-Native的应用。AI-Native是面向基础设施、基础架构的理念，它能够更好地让AI的能力赋能到业务当中，AI-Native的应用能够从头到尾完成用户的任务，让用户尽可能多地减少工作步骤来实现目标。
随着AI技术的快速发展，其潜在价值也在不断增长，AIGC赋能低代码行业可能带来多方面的增强。首先，产品体验感的提升，借助AIGC，低代码在产品体验上可能会弯道超车，追平SaaS体验，甚至超越C端软件。通过大模型分析大数据和用户行为模式，自动优化用户界面、交互和流程，从而提供更符合用户期望的产品体验；其次，开发效率的提升，AIGC通过智能化建议，协助开发者进一步优化用户体验，加速开发过程，降低开发者门槛，让“人人都是开发者”走进现实；此外，在应用交付层面，借助AI-Agent的能力，低代码交付环节的效率也能得到大幅提升。AI-Agent的工作方式类似于人类代理，它能够接收输入数据，例如传感器信息、文本、图像等，通过分析和处理这些数据，理解环境和任务要求，并作出相应的决策和行动，这样可以极大减少人工成本，提升效率。
在探讨AIGC与低代码的融合问题时，氚云产品总经理詹萧认为，“AI能力将成为低代码平台标配，大家都上，你不上就没有竞争力。”钉钉宜搭平台负责人叶周全也表示，“从低代码厂商角度看，融合是未来发展趋势”。由此可以预见，AIGC与低代码的融合是未来发展的趋势。改写内容低代码 +AIGC:业务场景适配是关键

尽管 AIGC 具有强大的智能计算能力、广泛的数据语料资源、通用的任务训练模型以及灵活的信息参与模式，但它并不是万能的。事实上，AIGC 只是一种技术，而技术价值的发挥则需要找到适配的业务场景。

那么，低代码 + AIGC 是否已经实现了场景落地？简道云运营负责人沈涛表示，“现在有一些自然语言搭建表单页面、编写函数、查询数据的应用，但目前来看，AIGC 主要应用场景还是在容错率较高的领域，比如文本加工，图像生成，但在 B 端软件对输出结果至少要达到 <0.01% 容错率才能交付。”氚云产品总经理詹萧也补充道：“这似乎意味着在涉及复杂业务逻辑和多样化数据的 B 端软件应用场景中，要让大模型表现出色依然有一定难度。”不难看出，低代码与 AIGC 的融合探索仍处于早期阶段，在探索的路上仍有诸多问题亟待解决。一方面，大模型在做低代码应用时，是否能跟人的意图对齐，充分了解庞大的上下文，尤其在应用生成复杂度更高的场景。另一方面，数据安全风险的考量则是商业化上较大的难点，接入外部 API 可能导致核心业务逻辑存在外漏的风险。面对这些问题，开放生态或许是让低代码与 AIGC 创新融合并走向更远的解决路径。全面生态开放，让 AI 深入千行百业。就在今天的2023钉钉生态大会上，钉钉宣布开放 AI PaaS。什么是 AI PaaS?大模型要从 Chat 进入 Work，变成真正的生产力工具，必须要进入应用场景。AI PaaS 可以下接大模型能力，上接千行百业的用户真实需求，让大模型的能力真正进入到工作场景。企业无需以自己的数据去训练模型就可以应用大模型结合自身业务场景，实现场景落地。更重要的是，在 AI PaaS 中，钉钉通过解决大模型的安全问题、性能问题，降低开发运维的门槛，降低大模型的不确定性，帮助企业数据与大模型建立联系，让大模型能力真正为协同和业务所用。

低代码与 AIGC 的融合探索让我们看到未来企业数智化转型的新路径。然而，AIGC 并非解决一切问题的万能工具，低代码也不是。两者只有在解决实际业务问题上持续思考，彼此的互补，才能充分释放其潜力。同时，低代码与 AIGC 的融合不仅仅需要技术上的创新，更需要思维的转变。以更加开放的心态构建 AI 生态，才能激发出更强大的创新力量。而这种创新力量的释放值得所有人期待。