2025年軟體開發新趨勢：AI與低程式碼開發的融合與創新

在數位轉型浪潮的推動下，軟體開發正經歷一場前所未有的變革。企業對於客製化、高效能軟體的需求急劇增加，這不僅驅動了新技術的發展，也對傳統的軟體開發模式提出了挑戰。展望 2025 年，我們可以預見，軟體開發將不再只是程式碼的撰寫，更將成為一個融合人工智慧（AI）與低程式碼開發的協同創新過程。過去，軟體開發往往需要龐大的開發團隊、漫長的開發週期和高昂的成本，而如今，AI 的崛起和低程式碼平台的普及，正在顛覆這些既有的模式，使得軟體開發變得更加高效、靈活和可及。這不僅是一場技術的革新，更是思維模式的轉變，它將為企業帶來前所未有的機遇，但也將伴隨新的挑戰。本文將深入探討 AI 和低程式碼開發如何重塑未來的軟體開發生態，以及企業和開發者應如何應對這一變革。我們將探討低程式碼平台的崛起、AI 驅動的軟體開發創新、技術融合、未來挑戰、以及對開發者的影響，進而描繪出 2025 年軟體開發的新藍圖。在當今這個快速變化的時代，軟體開發不再只是 IT 部門的責任，更是企業整體競爭力的關鍵，因此，企業必須及早佈局，積極擁抱這波變革，才能在數位時代保持領先優勢。

低程式碼開發平台的崛起

低程式碼開發平台（Low-Code Development Platforms, LCDP）的興起是近年來軟體開發領域最顯著的趨勢之一。這些平台透過視覺化的開發介面、預先建置的元件和自動化工具，大幅降低了軟體開發的門檻，使得非專業開發人員也能夠參與到應用程式的開發過程中。

1. 市場規模與增長

根據市場研究顯示，低程式碼開發平台的全球市場規模預計將從 2024 年的 287.5 億美元增長至 2032 年的 2644 億美元，年複合增長率高達 32%。這個驚人的成長數字背後反映了以下幾種市場需求：

  • 開發者短缺: 全球範圍內，軟體開發人員的需求遠遠超過供給，這使得企業難以找到足夠的開發人員來滿足其應用程式開發需求。低程式碼平台使得業務人員也可以參與開發，有助於解決開發人員短缺的問題。
  • 加速上市時間: 企業需要快速推出新的應用程式來保持競爭優勢，而傳統的軟體開發方式往往需要較長的開發週期，無法滿足企業快速變化的需求。低程式碼平台可以大幅縮短應用程式的開發週期，幫助企業更快地推出產品。
  • 客製化需求增加: 企業對於客製化應用程式的需求不斷增加，而傳統的軟體開發方式難以快速且低成本地滿足這些需求。低程式碼平台可以讓企業更容易地建立客製化的應用程式，滿足特定的業務需求。
  • 數位轉型加速: 隨著數位轉型的加速，越來越多的企業需要將業務流程數位化，而低程式碼平台可以幫助企業更快地實現數位轉型。
  • 成本壓力: 企業面臨越來越大的成本壓力，需要尋找更具成本效益的開發方式。低程式碼平台可以降低開發成本，使得企業可以更經濟的方式建立應用程式。

低程式碼平台大致可以分為以下幾種：

  • 公民開發平台 (Citizen Development Platforms)：主要面向非專業開發人員，提供簡單易用的視覺化介面，讓業務人員也能夠參與到應用程式的開發過程中。這些平台通常用於建立簡單的應用程式，如表單、工作流程、報表等。
  • 業務流程自動化平台 (Business Process Automation Platforms)：主要用於自動化業務流程，例如，客戶關係管理（CRM）、企業資源規劃（ERP）、供應鏈管理等。這些平台通常提供預先建置的元件和整合工具，讓企業可以快速地建立客製化的業務流程。
  • 移動應用程式開發平台 (Mobile App Development Platforms)：主要用於開發移動應用程式，例如，iOS 和 Android 應用程式。這些平台通常提供視覺化的介面和預先建置的元件，讓開發人員可以快速地建立移動應用程式。

2. 企業採用現況

低程式碼開發平台正在被越來越多的企業採用，無論是大型企業還是中小企業，都開始意識到低程式碼平台所帶來的價值。

  • 大型企業逐漸採用: 根據 Gartner 預測，到 2025年超過 70% 的應用程式開發將某種程度依賴低程式碼平台。大型企業通常會使用低程式碼平台來建立客製化的企業應用程式，例如內部管理系統、客戶關係管理系統、供應鏈管理系統等。大型企業擁有較多的開發資源和技術能力，但仍然需要低程式碼平台來加速開發週期，降低開發成本，並提高開發效率。
  • 中小企業加速導入: 中小型企業通常資源有限，但仍需要建立客製化的應用程式來應對市場挑戰。低程式碼平台降低了開發門檻，縮短了上市時間，使得中小企業可以更容易地建立客製化的應用程式。中小企業通常會使用低程式碼平台來建立客戶關係管理系統、電子商務平台、線上預訂系統等。
  • 業務用戶參與開發：低程式碼平台使得非 IT 人員（例如業務分析師、行銷人員）也能夠參與應用程式的開發過程。他們可以利用低程式碼平台的視覺化介面，快速地建立符合自身業務需求的應用程式，並提高開發效率。這意味著，企業可以讓更廣泛的員工參與到數位化轉型的過程中，加速創新。

3. 帶來的優勢

低程式碼開發平台的崛起為軟體開發領域帶來了巨大的變革，其帶來的優勢包括：

  • 開發速度提升數倍以上: 透過視覺化的開發介面、預先建置的元件和自動化工具，低程式碼平台可以大幅縮短應用程式的開發週期。開發人員不再需要從頭開始撰寫程式碼，而是可以透過拖曳、點選等方式，快速地建立應用程式的介面和邏輯。這使得企業可以更快地推出新的產品和服務，並能更快速回應市場需求。
  • 降低技術門檻，賦能業務人員: 低程式碼平台降低了軟體開發的技術門檻，使得非專業開發人員也能夠參與到應用程式的開發過程中。業務人員可以透過簡單的訓練，使用低程式碼平台來建立符合自身需求的應用程式，而無需依賴 IT 部門。這使得業務部門可以更加自主地進行數位化轉型，並更加靈活地應對市場變化。
  • 減少 IT 部門負擔: 低程式碼平台可以減少 IT 部門的開發負擔，使 IT 部門可以專注於更重要的任務，例如，基礎設施建設、安全管理、數據分析等。這可以提高 IT 部門的效率和價值。IT 部門不再需要處理大量的重複性開發工作，而是可以將資源投入到更具挑戰性和創造性的任務中。
  • 提高企業敏捷度: 低程式碼平台可以提高企業的敏捷度，使企業可以更快地回應市場變化。由於低程式碼平台開發速度快，企業可以快速地建立新的應用程式，並根據使用者反饋進行快速迭代和調整。這使得企業可以更加靈活地適應快速變化的市場環境，並保持競爭優勢。
  • 降低開發成本: 低程式碼平台可以降低開發成本，因為它減少了程式碼的撰寫量，縮短了開發週期，減少了開發人員的需求。這可以幫助企業更經濟的方式建立高品質的應用程式，並降低數位化轉型的總體成本。

AI 驅動的軟體開發創新

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在軟體開發領域的應用日益廣泛，從程式碼編寫到測試、部署和維護，AI 正在重塑軟體開發的每一個環節。

1. AI 輔助編碼

AI 輔助編碼（AI-Assisted Coding）是指使用 AI 技術來輔助開發人員編寫程式碼。AI 透過學習大量的程式碼資料，可以提供程式碼補全、錯誤檢測、程式碼重構建議等功能，從而提高開發人員的效率和程式碼品質。

  • 智能程式碼補全 (Intelligent Code Completion)：AI 可以根據開發人員正在輸入的程式碼，提供智能的程式碼補全建議，例如，變數名稱、函式名稱、程式碼片段等。這可以大幅減少開發人員的程式碼撰寫量，並減少程式碼錯誤的發生。AI 模型可以學習程式碼的語法和語義，並根據上下文提供最佳的程式碼補全建議。
  • 自動錯誤檢測 (Automatic Error Detection)：AI 可以自動檢測程式碼中的錯誤，例如，語法錯誤、邏輯錯誤、安全漏洞等。AI 可以通過程式碼分析和模式識別，自動發現程式碼中的問題，並向開發人員提出修正建議。這可以減少程式碼錯誤的發生，並提高程式碼的品質。
  • 程式碼重構建議 (Code Refactoring Suggestions)：AI 可以根據程式碼的結構和邏輯，提供程式碼重構建議，例如，簡化程式碼、提高程式碼的可讀性、提高程式碼的效能。AI 可以通過分析程式碼的複雜度和效能，提供最佳的程式碼重構方案，幫助開發人員提高程式碼品質。
  • 自然語言轉換程式碼 (Natural Language to Code)：AI 可以將自然語言描述轉換為程式碼，讓開發人員可以透過簡單的自然語言描述，快速生成程式碼。這可以大幅降低程式碼編寫的門檻，並提高開發效率。
  • 程式碼優化 (Code Optimization)：AI 可以根據程式碼的執行情況，提供程式碼優化建議，例如，提高程式碼的效能、減少資源消耗、降低程式碼的複雜度。AI 可以通過分析程式碼的執行時間、記憶體使用情況等指標，提供最佳的程式碼優化方案。
  • 程式碼一致性 (Code Consistency)：AI 可以確保程式碼的一致性，例如，統一的命名規則、程式碼風格、注釋標準等。AI 可以分析程式碼的結構和風格，並提供程式碼格式化和風格一致性建議，幫助開發人員維護程式碼的一致性和可讀性。

2. 開發流程優化

AI 除了輔助程式碼編寫外，還可以在軟體開發的各個流程中發揮重要作用，從需求分析到部署和維護，AI 正在改變傳統的開發模式。

  • 自動化測試 (Automated Testing): AI 可以自動生成測試案例、執行測試，並分析測試結果，大幅減少人工測試的工作量，並提高測試覆蓋率。AI 可以通過學習程式碼的行為，自動生成有效的測試案例，並通過自動化工具執行測試，縮短測試週期，並及早發現潛在的錯誤。AI 也可以利用機器學習分析大量的測試資料，提供測試結果的解釋和修正建議。
  • 智能需求分析 (Intelligent Requirements Analysis)：AI 可以自動分析需求文件，識別關鍵需求，並生成需求追溯矩陣。AI 可以通過自然語言處理和機器學習技術，自動分析需求文件中的文字和圖表，提取關鍵的需求要素，並建立需求之間的關係，幫助專案經理和分析師更好地理解需求。
  • 預測性維護 (Predictive Maintenance)：AI 可以預測軟體的潛在問題，並提供預防性維護建議。AI 可以通過分析軟體的日誌、效能數據、使用者反饋等資訊，預測軟體的潛在問題，並向開發團隊提出維護建議。這可以減少軟體維護的成本，並提高軟體的穩定性。
  • DevOps 流程加速 (Accelerated DevOps Processes)：AI 可以自動化 DevOps 流程，例如，程式碼建置、測試、部署等，縮短開發週期，並提高交付速度。AI 可以通過整合各種 DevOps 工具，自動化執行各種 DevOps 任務，減少人工干預，提高交付速度和效率。AI 也可以利用機器學習分析部署數據，提供部署流程的優化建議。
  • 智慧型專案管理 (Intelligent Project Management): AI 可以分析專案數據，例如，工作量、時間估算、進度追蹤等，提供專案管理建議。AI 可以透過預測專案的潛在風險和問題，提供應對措施建議，幫助專案經理更好地管理專案。

3. 實際應用案例

越來越多的企業開始採用 AI 技術來優化軟體開發流程，並取得了顯著的成效。

  • Amazon CodeWhisperer：Amazon 透過 CodeWhisperer 提升開發效率，CodeWhisperer 是一種 AI 程式碼產生工具，可以根據開發人員的註解或程式碼，提供程式碼片段的建議。根據 Amazon 的研究，使用 CodeWhisperer 的開發人員，可以比不使用該工具的開發人員，更快地完成程式碼撰寫。
  • Uber 的 AI 輔助工具: Uber 運用 AI 輔助工具使開發生產力提升 26%。Uber 利用 AI 技術來自動化程式碼檢閱、測試、部署等流程，提高了軟體開發的效率。
  • Microsoft Copilot: Microsoft 的 Copilot 協助優化現有程式碼，Copilot 是一種 AI 程式碼產生工具，可以根據現有的程式碼，提供程式碼優化建議，並生成程式碼片段。Copilot 可以通過分析程式碼的效能和可讀性，提供最佳的程式碼優化方案。
  • Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform 幫助開發人員快速建立和部署 AI 模型，並將 AI 模型整合到應用程式中。Google Cloud AI Platform 提供各種 AI 模型和工具，讓開發人員可以輕鬆地使用 AI 技術，並將 AI 功能加入應用程式。
  • GitHub Copilot: GitHub Copilot 是一個 AI 程式碼產生工具，可以根據開發人員的註解和程式碼，提供程式碼片段的建議。 GitHub Copilot 基於 OpenAI Codex 模型，可以自動生成多種程式語言的程式碼。

技術融合與創新

隨著 AI 和低程式碼技術的發展，這兩種技術的融合正在成為一種新的趨勢，並將引領軟體開發走向新的高度。

1. AI 與低程式碼的結合

AI 與低程式碼的結合將會徹底改變開發模式，使得開發過程更加智慧化、自動化和易於使用。

  • 智能化開發建議: AI 可以為低程式碼平台提供智能化的開發建議，例如，根據業務需求，自動生成應用程式的 UI 和邏輯、提供最佳的資料模型設計、提供最佳的程式碼補全建議、以及自動化程式碼測試等。這些智能化的開發建議可以幫助開發人員更快、更有效率地建立應用程式。
  • 自動化工作流程: AI 可以自動化低程式碼平台的工作流程，例如，自動化應用程式的部署、自動化資料同步、自動化效能監控等。這可以提高應用程式的部署速度，降低維護成本，並確保應用程式的穩定運行。
  • 更直覺的使用者介面: AI 可以幫助低程式碼平台建立更直覺的使用者介面，使得非專業開發人員更容易使用。AI 可以通過學習使用者的行為，自動調整使用者介面的佈局和功能，提供更佳的使用者體驗。
  • 更強大的資料分析能力: AI 可以為低程式碼平台提供更強大的資料分析能力，例如，自動分析數據、自動生成報表、自動進行預測分析等。這可以幫助企業更好地了解業務狀況，並做出更明智的決策。
  • 個人化的開發體驗: AI 可以學習開發人員的開發習慣和偏好，提供個人化的開發體驗。例如，可以根據開發人員的程式碼風格，提供程式碼補全建議，自動調整使用者介面的佈局，或提供個人化的學習資源等。
  • 自動生成應用程式: 未來的低程式碼平台可能可以透過 AI，根據自然語言描述，自動生成應用程式。使用者只需要描述應用程式的需求，平台就可以自動生成應用程式的介面、邏輯和資料模型。
  • 智慧型錯誤偵測: AI 可以自動偵測低程式碼應用程式中的錯誤，並提供修正建議。 AI 可以通過分析應用程式的運行情況，偵測錯誤發生的位置和原因，並向開發人員提出修正建議，減少手動 debug 的時間。

2. 新興技術整合

低程式碼平台不僅可以幫助企業快速建立應用程式，還可以讓企業更容易地整合新興技術，如區塊鏈、物聯網（IoT）、雲端原生應用、邊緣運算等。

  • 區塊鏈應用開發: 低程式碼平台可以簡化區塊鏈應用程式的開發，讓企業可以更容易地利用區塊鏈技術來建立去中心化的應用程式。例如，企業可以使用低程式碼平台來建立基於區塊鏈的供應鏈管理系統、數位身份驗證系統、智慧合約等。
  • IoT 裝置管理: 低程式碼平台可以幫助企業管理大量的 IoT 裝置，並收集、分析和處理 IoT 裝置產生的數據。企業可以使用低程式碼平台來建立 IoT 應用程式，例如，智慧家居系統、智慧工廠系統、智慧城市系統等。
  • 雲端原生應用: 低程式碼平台可以幫助企業快速建立雲端原生應用程式，利用雲端運算的彈性、可擴展性和可靠性。企業可以使用低程式碼平台來建立微服務應用程式、容器應用程式、serverless 應用程式等。
  • 邊緣運算整合: 低程式碼平台可以幫助企業將 AI 模型部署到邊緣裝置上，並在邊緣裝置上進行數據處理。這可以減少數據傳輸延遲，並提高資料處理效率。企業可以使用低程式碼平台來建立智慧監控系統、自動駕駛系統、智慧零售系統等。

未來挑戰與機遇

儘管 AI 和低程式碼的融合為軟體開發帶來了許多好處，但同時也帶來了許多新的挑戰，企業需要積極應對這些挑戰，才能抓住發展機遇。

1. 潛在挑戰

  • 資安風險管理: 低程式碼平台和 AI 工具可能引入新的安全漏洞，導致資料洩露、未經授權的訪問等安全風險。企業需要建立完善的安全控制機制，防止安全事件的發生。例如，需要加強對應用程式的訪問控制、資料加密、漏洞掃描等。此外，使用 AI 工具時，需要確保 AI 模型本身是安全的，不會被惡意攻擊。
  • 系統擴展性: 低程式碼平台和 AI 工具的效能可能會隨著應用程式的規模擴大而下降。企業需要測試和評估低程式碼平台和 AI 工具的擴展性，確保系統能夠應對未來的高負載。企業需要選擇具有良好擴展性的低程式碼平台，並在設計應用程式時，考慮到未來的擴展性需求。
  • 與現有系統整合: 將低程式碼平台和 AI 工具與現有系統整合可能會非常複雜，需要解決數據格式不相容、介面不兼容等問題。企業需要建立完善的整合策略，並使用標準化的整合工具和技術，才能確保低程式碼平台和 AI 工具與現有系統能夠順利協同運作。
  • 人才轉型需求: AI 和低程式碼的融合改變了軟體開發人員的角色和技能需求。企業需要投資人才培訓，幫助開發人員學習新技能，例如，AI/ML 知識、低程式碼平台的使用、業務分析能力等。這需要企業建立持續的學習文化，並為開發人員提供學習機會。
  • 治理挑戰: 在企業內使用低程式碼平台，可能會出現治理挑戰，例如，缺乏統一的標準和規範、應用程式之間的重複性、安全和合規問題。企業需要建立一套完善的治理框架，確保低程式碼平台的使用符合企業的政策和規範。
  • 對 AI 的依賴: 過度依賴 AI 輔助程式碼工具，可能會導致開發人員的程式碼能力下降，進而影響軟體開發品質。企業需要建立適當的平衡，確保開發人員在借助 AI 工具的同時，仍然能掌握必要的程式碼知識和技能。
  • 資料偏見: 如果 AI 模型的訓練資料存在偏見，可能會導致 AI 工具產生偏見的結果，進而影響軟體開發的品質和公平性。企業需要關注資料的品質和公平性，並確保 AI 模型不會產生偏見。

2. 因應策略

  • 建立完善的治理框架: 建立完善的 AI 和低程式碼平台治理框架，包括應用程式開發規範、安全標準、數據管理政策等。治理框架應明確責任和義務，確保 AI 和低程式碼平台的安全、合規和有效使用。
  • 強化安全控管機制: 加強對 AI 和低程式碼平台應用程式的安全性控管，例如，實施訪問控制、數據加密、漏洞掃描、定期安全審核等。企業需要建立多層次的防護機制，防止安全事件的發生。
  • 持續培訓與技能提升: 企業應投資人才培訓，幫助開發人員學習新技能，包括 AI/ML 知識、低程式碼平台的使用、業務分析能力、專案管理技能等。企業應為開發人員提供持續學習的機會，幫助他們適應新的技術環境。
  • 漸進式轉型方案: 企業應採取漸進式的轉型方案，逐步引入 AI 和低程式碼平台，並根據實際情況調整轉型策略。企業不應一蹴而就，而是應該分階段實施轉型計畫，並定期評估轉型成效。
  • 建立跨部門合作: 建立跨部門合作機制，讓 IT 部門、業務部門、安全部門等密切合作，共同管理 AI 和低程式碼平台的風險和挑戰。跨部門合作可以確保各個部門的共同參與，提高決策品質，並降低轉型過程的風險。
  • 重視數據品質和公平性: 企業應重視資料的品質和公平性，並建立資料治理機制，確保 AI 模型使用公平和高品質的資料。這需要企業進行資料的清洗、校正和驗證，並避免使用有偏見的資料進行訓練。
  • 採用 AI 倫理準則: 企業應採用 AI 倫理準則，確保 AI 工具的使用符合道德和法律規範。這需要企業制定 AI 倫理準則，並對開發人員進行相關的培訓。

對開發者的影響

AI 和低程式碼開發的融合，不僅改變了軟體開發的方式，也改變了開發者的角色和技能需求。

1. 角色轉變

傳統的開發人員角色將會發生顯著的演變。

  • 從編碼轉向系統設計: 開發人員將會把更多精力放在系統設計、架構規劃和業務邏輯上，而不再需要花費大量時間在程式碼編寫上。開發人員將會更加注重程式碼的結構和可讀性，而不是程式碼的撰寫速度。
  • 更注重業務邏輯: 開發人員將會更注重業務邏輯，並與業務人員密切合作，共同理解和滿足業務需求。開發人員需要理解業務流程，並根據業務需求設計軟體功能。
  • 擔任技術顧問角色: 開發人員將會擔任技術顧問的角色，為企業提供技術諮詢和支援。開發人員需要了解最新的技術趨勢，並向企業建議最佳的技術解決方案。
  • 跨域整合能力提升: 開發人員將會需要具備跨領域的整合能力，將不同的技術整合到一起，建立複雜的應用系統。開發人員需要具備跨領域的知識，才能有效地整合不同的系統和技術。

2. 技能需求

為了應對軟體開發的變革，開發人員需要學習新的技能。

  • AI/ML 知識: 開發人員需要學習 AI 和機器學習的基本知識，理解 AI 模型的工作原理，並能夠使用 AI 工具進行軟體開發。開發人員需要了解 AI 模型的訓練方法、評估方法和應用方法，才能有效地利用 AI 技術進行開發。
  • 低程式碼平台熟悉度: 開發人員需要熟悉低程式碼平台的使用方法，能夠使用低程式碼平台快速建立應用程式。開發人員需要了解低程式碼平台的各種功能和元件，才能有效地利用這些平台。
  • 業務分析能力: 開發人員需要具備業務分析能力，能夠理解業務需求，並將業務需求轉化為軟體功能。開發人員需要與業務人員密切合作，才能更好地理解業務需求。
  • 專案管理技能: 開發人員需要具備專案管理技能，能夠參與專案計畫制定、進度追蹤、風險管理等。開發人員需要理解專案管理流程，才能更好地管理專案。
  • 溝通與協作能力: 開發人員需要具備良好的溝通與協作能力，與不同背景的團隊成員合作。這包括能有效地傳達技術概念，以及能積極參與團隊討論。
  • 持續學習的能力: 軟體技術不斷發展，開發人員需要有持續學習的能力，不斷學習新的技術和工具。開發人員需要主動學習新知識，並不斷提升自己的技術水平。

結論

展望 2025 年，AI 與低程式碼開發的結合將徹底改變軟體開發的遊戲規則。這不僅是技術的進步，更是思維模式的轉變。企業需要及早佈局，積極擁抱這波變革，才能在數位時代保持競爭優勢。

關鍵是要認識到，這些新興技術並非要取代傳統開發者，而是要創造更多可能性，讓更多人能參與軟體開發，進而推動創新。成功的關鍵在於如何善用這些工具，同時確保安全性、可擴展性和可維護性。企業應將 AI 和低程式碼開發視為提升開發效率和品質的工具，而不是威脅。企業需要建立一個開放和協作的開發文化，鼓勵開發人員學習新技術，並積極參與創新。

未來，低程式碼平台和 AI 工具將會變得更加智慧化、個人化和自動化，並將會帶來更多的創新應用場景。

  • 低程式碼平台將更智能化: 低程式碼平台將會更加智慧化，能夠根據使用者需求自動生成應用程式，提供更個人化的開發體驗，並能更有效地輔助開發人員。
  • AI 輔助功能更加成熟: AI 輔助功能將會更加成熟，能夠提供更準確、更可靠的程式碼建議、錯誤偵測和測試工具，並能更有效地提高開發人員的效率和程式碼品質。
  • 開發者生態系統更加多元: 隨著低程式碼平台的普及，開發者的生態系統將會更加多元，將會出現更多的非專業開發人員參與到應用程式開發中。這將會促進更多的創新，並讓軟體開發更加民主化。
  • 創新應用場景不斷湧現: AI 和低程式碼的融合，將會推動更多創新應用場景的湧現，例如，智能城市、智慧工廠、智慧醫療、智慧教育等。這些新的應用場景將會改變我們的生活方式，並為人類社會帶來巨大的利益。

為了迎接這個轉變，企業可以從以下幾個方面著手：

  • 評估現有開發流程: 企業應評估現有的軟體開發流程，找出可以改進的地方，並確定哪些流程可以採用 AI 和低程式碼平台進行自動化。
  • 制定數位轉型策略: 企業應制定明確的數位轉型策略，並將 AI 和低程式碼平台納入策略中，並將其視為企業數位轉型的重要組成部分。
  • 投資人才培訓: 企業應投資人才培訓，幫助開發人員學習新技能，包括 AI/ML 知識、低程式碼平台的使用、業務分析能力等。企業應為開發人員提供持續學習的機會，幫助他們適應新的技術環境。
  • 選擇合適的工具平台: 企業應選擇合適的低程式碼平台和 AI 工具，並根據自身的業務需求，選擇最適合的平台。在選擇平台時，企業應考慮平台的易用性、可擴展性、安全性和整合能力等因素。
  • 建立創新文化: 企業應建立鼓勵創新的文化，鼓勵開發人員嘗試新技術，並積極參與到 AI 和低程式碼平台的創新中。企業應建立一個支持創新、鼓勵嘗試、容忍失敗的環境，讓開發人員可以更好地探索新技術，並將創新轉化為實際應用。

透過以上的準備，企業可以更好地迎接 AI 和低程式碼帶來的挑戰，並抓住發展機遇，在數位時代取得更大的成功。