AI对于低代码平台到底是帮手还是对手？

近日，CSDN举办的新程序员大会中，对于AI在代码领域的能力进行了5个层级的定义。并且进行了大量的测试，发现当下的AI已经可以去到初级程序员了，而更为强大的GPT-4的代码能力甚至还有更高的上限。可以看出ChatGPT引领的新的AI风暴，比以前来的更加猛烈，让很多曾经只在科幻电影中才会出现的场景变成了现实。

那么关注低代码的朋友可能也会关心一个问题，如果AI和低代码融合，现在又会什么样的表现和运用呢。

织信低代码于3月28日推出结合ChatGPT能力的「询问AI」功能后，很多用户积极参与体验，与织信团队一起进行了很多次的讨论交流，也反馈了许多非常有价值的建议。几乎所有的用户都认为在未来AI的功能可以在很多细分场景下发挥更大的作用，提高企业对于数字化转型收益的预期。

一、帮助用户更快上手

AI和低代码平台深度绑定后，用户可以通过指令让AI代替用户进行相关操作，让用户可以减少或者跳过对于功能的学习时间。达到更快上手的目的。我们目前集成的AI功能可以在平台中实现自动建模、图形化编程和辅助编码3个场景。

AI低代码应用场景

1、自动建模：让AI基于需求为用户提供数据模型。

AI低代码自动建模

2、图形化编程：让AI使用织信的“自动化蓝图”功能根据需求自动配置实现步骤。

AI低代码图形化编程

3、辅助编码：让AI根据需求自动编写数据表达式。

AI低代码辅助编码

二、转变更多生产力

其实很多目前刚接触到AI的朋友们肯定心中都会有一个疑问，AI真的能够变成生产力吗？

我们在集成的过程中，也针对这些功能模块进行了大批量的测试和修正，完成了对织信AI模块的第一阶段能力测试。

1. 响应能力（参考因素：结果回复时长、有效回复率）
2. 稳定性（参考因素：结果稳定性）
3. 业务价值（参考因素：是否满足预期、真实需求）

参考下列3图：

自动建模能力测试

图形化编程能力测试

辅助编码能力测试

可以看出，现阶段可运用的AI模型，大多数场景还是运用在通用语料的运用上，在处理常用的文字类指令时，响应能力较强，能给到的答案也比较更令人满意。而在与其他系统的交互和深度业务场景的支持上，还有很大的提升空间。

根本原因还是在于，目前市面上的AI通用模型面对深度的业务场景还不具备对应的能力，这需要依赖于后续厂商能够对模型进行细分领域的训练，所以在自动建模这种知识型的工作时，AI的业务价值表现相对逊色一些。

三、低代码厂商应该主动“出击”

当下AIGC产业快速发展，图片、影音、数字人等越来越多细分领域的AI产品都如雨后春笋一般爆发式出现。这些产品都在自己特定的赛道发挥作用。例如智能设计、商业BI、智能业务分析、运营推广等等领域。低代码厂商应该主动出击，拥抱AI，创造更多有意思的功能。

织信团队目前也已经成功通过开源的stable diffution为服装企业建设了一套智能AI模特换装应用。通过提供指定服装不同角度的图片和promt。系统即可自行生成穿着对应服装的模特图片了，为企业节省了不少的拍摄成本。

织信作为一家企业级低代码开发平台，自上线以来，一直积极拥抱新技术，并在今年初第一时间加入了AI工具，帮助用户进行智能化开发。经过几个月以来的尝试，现已基本摸索出一套“AI 低代码”的组合打法，帮助用户在构建应用方面得到了极大的效率提升，并有效降低开发门槛和企业数字化转型难度。

织信低代码