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2023年，AIGC下的低代碼賽道“暗流涌動”。
“對于“AI搭建”的搭建效果，尤其是在場景覆蓋的廣度上，連我自己也感覺比較意外?！北本┥系氐膶懽謽莾?，產業(yè)家見到了伙伴云的CEO戴志康，但大家更喜歡親切地稱呼他“老戴”。
話多、能聊，卻又字字斟酌，與其交談中時不時帶來關于低代碼行業(yè)一些新的思考。
以皮革加工貿易行業(yè)為例，由于每塊原材料都是獨一無二的，一直以來是制造較為特殊的行業(yè)，數字化趨勢下，很多企業(yè)想要以數字化的手段進行降本增效。
然而，目前還沒有軟件公司真正意義上針對皮具行業(yè)市場開發(fā)專業(yè)ERP軟件，大部分都是以電子、塑膠為重點，行業(yè)差距太大，如果要按皮具客戶需求改造耗時長、難度大且價格昂貴，而且不一定能滿足皮具行業(yè)的管理運行特點模式。
因此，很多企業(yè)希望以低代碼的模式，搭建符合自身業(yè)務需求的應用。在老戴的口述里，產業(yè)家了解到的伙伴云“AIGC+零代碼”的第一個案例恰是關于此。
某皮革加工企業(yè)，一直困于無法找到適合自身需求的應用。前不久，因一個契機找到伙伴云，希望基于伙伴云零代碼平臺搭建出可以滿足其需求的應用。老戴與其深入溝通后，發(fā)現其需求特殊之處在于，皮革面料SKU十分特別，并不是按照皮革種類進行編碼，每張皮革都有自己的編號，且每個編號需要對應著不同的成品制作的某一部分。
這樣特殊的需求其實對于老戴而言，也是第一次遇到。抱著試試看的心態(tài)，他轉而將其需求輸入到伙伴云當時還未發(fā)布的“AI搭建”平臺，卻意外地發(fā)現，搭建效果較為不錯。
基于AIGC的加持，伙伴云所打造的[AI搭建]讓交付流程，從“需求-建模-搭建-調試-應用”變成了交互式語言生成應用。復雜的需求可以直接被轉化成復雜的表結構、字段類型、關聯(lián)對應、流程邏輯和數據指標，無需搭建者動腦。
于此同時，“AIGC+低代碼”也讓零代碼平臺掙脫易用、滿足復雜需求兩難全下，“偽需求”的枷鎖。從這一點來看，“AI搭建”似乎正在對零代碼領域進行一種顛覆性的嘗試。
顛覆背后，方向極為重要。在老戴看來，伙伴云生成式零代碼是“輔助駕駛”，而不是“無人駕駛”。
一
零代碼的“崎嶇之路”
魚和熊掌不可兼得?！耙子谩焙汀岸ㄖ苹保瑔螐淖置嫔峡?，無法在一個軟件中實現。但零代碼廠商卻不得不在這種復雜的市場環(huán)境中，上下兼顧。
現實問題是，很多零代碼廠商，易用性上做不到零門檻、定制化上無法滿足客戶所有復雜需求。上也上不去，下也下不去，位置十分尷尬，導致其無法在“內卷”、打價格戰(zhàn)的零代碼賽道，形成自己的競爭優(yōu)勢。
究其原因，離不開零代碼行業(yè)的痛點問題。
首先要明確，錨定零代碼平臺的廠商，意味著其更需要注重平臺的易用性，對平臺的標準化要求較高，通常情況下用戶一般為業(yè)務人員。
但即使是易用性較高的零代碼平臺，門檻也并非想象中低。例如在建模環(huán)節(jié)，需要搭建者將復雜的需求轉化成表格、統(tǒng)計圖形，還需要設計出流程，所以仍需要搭建者具備一定的建模能力。對沒有任何IT基礎的“小白”來講，這并不是一件易事。
所以，行業(yè)通用的做法是，零代碼代碼廠商會針對搭建者提供培訓服務，這種服務模式基本是零代碼平臺的“標配”，例如伙伴云就有專門針對搭建者開辦了伙伴學院，幫助搭建者更好地上手平臺搭建。
“建模環(huán)節(jié)的門檻甚至可以擋住約80%的業(yè)務人員?！崩洗鲗Ξa業(yè)家說。
一個現實是，零代碼平臺對業(yè)務人員而言仍有門檻，影響落地的成功率，同時增加廠商的成本；另外，廠商面對沒有服務過的冷門行業(yè)、特殊需求時，還可能面臨無法盡快給出解決方案的窘境，或者直接通過咨詢公司、外包公司解決。
這是零代碼本身所帶來的行業(yè)通病，導致這條路從開頭就十分崎嶇坎坷。
AI的進階，讓零代碼的這個“頑疾”找到了“藥引子”。
今年年初，ChatGPT的現象級爆發(fā)，讓其底層技術AIGC的承載方OpenAI備受關注。作為其早期投資者，微軟成為了贏面較大的科技巨頭。
微軟搭上OpenAI這輛快班車后，第一站駛向搜索引擎，第二站便是企業(yè)應用。其推出的輔助工具Copilot，通過自然語言描述應用，該工具可自動搭建應用程序，關鍵應用有數據、有流程、還能觸達業(yè)務人員。
零代碼與AIGC的本質都是將原本架構打散，重新組裝。換言之，兩者有著天然的契合度。
二
“AI搭建”錨定“副駕駛”
伙伴云，邁出了國內生成式零代碼的第一步。
“直接生成一個應用是不現實的?！崩洗餮壑械摹癆IGC+低代碼”模式，是嘗試自己握住AIGC的“方向盤”。
2022年9月，老戴和其團隊發(fā)現了ChatGPT、LLaMA這類大模型的能力優(yōu)勢，出于對技術的敏感性和當下零代碼平臺所面臨的痛點問題，老戴和其團隊開始基于大模型，在伙伴云零代碼平臺上做一些可行性的嘗試。
要知道，ChatGPT的原理是將大量的文字、圖片、視頻等“數據”進行集成，輸入到深度學習的神經網絡中進行學習、訓練出智能決策。例如如果在對話框中輸入“下雨天適合做什么？”，其技術路徑可以概括為在大量“數據”中，學習到“下雨天適合做什么？”下一個字該接什么。數據量越大，對于“下雨天適合做什么？”后面一句預測就愈發(fā)準確。
而生成式低代碼的模型，所需的預訓練“數據”則是協(xié)同表格、流程表單、分析儀表盤的各種“表頭”。例如在入庫環(huán)節(jié)，協(xié)同表格的“表頭”預設是商品名稱、商品編碼、入庫數據、入庫倉庫、倉庫編碼、當前庫位數、剩余庫位等；流程表單預設是“申請人-采購審批-入庫倉庫-倉庫管理員審批-更細庫存數據......”。
通過不同行業(yè)的不同入庫環(huán)節(jié)“數據”集成、學習、訓練，當某一行業(yè)入庫需求提出時，便可以迅速做出智能決策。
基于這種技術路徑，老戴和其技術團隊用了大半年的時間進行“數據”訓練，打造了伙伴云的生成式低代碼平臺——AI搭建。
不同于以往復雜、燒腦的交付流程，業(yè)務人員可以直接在伙伴云零代碼平臺找到“AI搭建”入口，在對話框中輸入語料，描述自己想要的應用，從而得到一個預搭建的效果，同時還能看到其他用戶搭建的思維和靈感。
不僅如此，在細分行業(yè)個性化需求以及細分場景的特殊目的上“AI搭建”也可以輕松應對。
例如在“AI搭建”對話框中輸入“營養(yǎng)配餐行業(yè)/食譜與客戶管理”，點擊生成系統(tǒng)，便會生成包括食譜表、訂單表、庫存表、客戶表、營養(yǎng)跟蹤表等專屬方案，且在頁面的最下方，搭建者可以選擇“立即使用”或“不滿意，詳細描述實現目的”。
從這點來看，“AI搭建”的路徑并不是普遍意義上的“一句話生成應用”，而是一個“輔助搭建機器人”的角色。
“我們并沒有把它當做一個‘自動駕駛’，而是‘副駕駛’?！痹诶洗骺磥恚壳啊癆IGC+低代碼”的模式重點在于低代碼平臺去結合AI的能力，拉高平臺應用上限，降低平臺應用下限。
簡言之，如果將一句話生成應用形容成L4級的“無人駕駛”，伙伴云的“AI搭建”則更像L2+級的“輔助駕駛”。能解決什么問題、解決到什么程度、能不能落地，老戴對于“AIGC+低代碼”的應用邊界，十分清晰。
對于老戴及其團隊而言，以當前的技術，零代碼“頑疾”還無法被真正解決。而錨定“副駕駛”下的交互式AI搭建卻能夠改善?！案鶕炔繂T工對近50多個場景進行測試，平均能達到70～80分左右?！崩洗鲗Ξa業(yè)家說。
而這僅是伙伴云第一代生成式零代碼產品，當越來越多的數據被集成、學習、訓練后，這一分數將持續(xù)提升。
“AI搭建”平臺的落地，使得一些商業(yè)模式奔向顛覆性的改變。例如建模門檻大幅降低?！澳壳?，“AI搭建”可以替代伙伴學院初中級培訓課程的水平，預計將為伙伴云降低30%～40%的成本。”老戴直言。
這意味著，80%因建模被擋在零代碼平臺外的業(yè)務人員，或許會因“AI搭建”，逐漸成為伙伴云的客戶，拉升伙伴云平臺的留存率。
總體來看，伙伴云打造的“AI搭建”現在談顛覆或許為時較早。但其一方面對于中小企業(yè)業(yè)務人員而言或將是一個創(chuàng)新性的產品；另一方面可使得伙伴云自身實現降本增效；另外在行業(yè)上，也是加速零代碼回歸零門檻本質、低代碼奔向了零代碼的一種新嘗試。
站在這個角度來看，“AI搭建”向內、向外，實實在在的創(chuàng)造出了價值。這種價值正在推動伙伴云走向產業(yè)深處。
三
“AIGC+低代碼”，產業(yè)數字化駛向深水區(qū)
“AIGC+零代碼”模式下，伙伴云將AI的角色定位于“輔助”，正在不斷加持產品力和服務力。
首先，伙伴云零代碼平臺的門檻將不斷降低，易用性增強、成本降低，產品力不斷加持。
其次，基于AIGC，伙伴云將衍生其他服務。“未來AI將成為低代碼平臺的標配，就像地圖于汽車的重要性一樣?！痹诨锇樵苹贏IGC的未來展望中，老戴在其內部分享中表示，伙伴云還將繼續(xù)在AI搭建上持續(xù)發(fā)力，提供越來越多的生產力價值。很多過往難以想象的AI助力，將逐步變成現實。例如，對話交互式界面操作、對話交互式儀表盤構建與數據分析、對話交互式系統(tǒng)定制與升級、數據解讀、趨勢與預測……
這種基于AI的產品力、服務力，在助力企業(yè)數字化轉型的同時，也或將成為伙伴云這些率先進行嘗試的低代碼企業(yè)的新核心競爭力。
具體來看，在產業(yè)數字化的浪潮中，企業(yè)數字化轉型需求急劇增長。Gartner預測，未來5年至少需要開發(fā)5億個新應用才能滿足企業(yè)轉型需求，其中，65%將通過低/零代碼的方式完成，75%的大型企業(yè)將使用至少四種低代碼開發(fā)工具進行應用開發(fā)，且這一比例還在持續(xù)增高。
加之，目前國內IT人才資源十分匱乏，根據中國信息通信研究院最新發(fā)布的《數字經濟就業(yè)影響研究報告》顯示，2020年我國數字化人才缺口接近1100萬，且伴隨全行業(yè)的數字化推進，需要更為廣泛的數字化人才引入，人才需求缺口依然在持續(xù)放大。
“AIGC+零代碼”或將更為快捷地滿足企業(yè)數字化轉型需求，彌補數字化人才缺口。從而推動企業(yè)數字化轉型，使其成為產業(yè)數字化轉型的有力助手。
不過，值得一提的是。從技術底層來看仍面臨一些問題。這也是當下“AIGC+低代碼”不能“一步到位”僅能滿足部分交互式需求的關鍵。
站在全球的視角來看，由于低代碼“數據”量較少，所以底層AI大模型在垂直行業(yè)的應用，并不像ChatGPT一樣智能，“目前AI還是有些傻，并且無法完全避免一本正經胡說的問題?！崩洗髦毖?。
而從國內的視角來看，問題則更為明顯，例如底層AI大模型訓練的數據質量與國外相比較低，且在算力方面差距較大。
英偉達推出的A100/H100是目前性能最強的數據中心專用GPU，市面上幾乎沒有可規(guī)模替代的方案，是AI大模型芯片選擇的第一順位。但由于其供貨量降低、價格高以及美國對其出口限制問題，較難買到。國內的大模型廠商一般會選擇國產芯片或其他替代品，但在性能上也將大打折扣。
諸多因素下，導致“AIGC+低代碼”有著較大的局限性，最為明顯地便是，其無法滿足十分復雜的業(yè)務邏輯下的業(yè)務需求。
不過，伴隨著底層大模型不斷對低代碼領域大量“數據”進行學習、訓練，將輸出愈發(fā)準確的智能決策。對應的“AIGC+低代碼”也將迸發(fā)更強大的能力。
“AIGC+低代碼”仍有十分廣闊的想象空間。對伙伴云，以及一眾低零代碼廠商而言，新的時代正在來臨。
