Publication date: 04 Dec 2024
IDC发布低代码系列报告——《企业低代码开发体系建设指南》及《生成式AI+低代码》
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北京，2024年12月3日——在当今快速迭代的数字化时代，低代码开发平台以其高效、灵活的特性，正逐步成为各行业数字化转型升级的重要抓手。低代码平台不仅简化了繁琐的开发流程，大幅度降低了技术门槛，还显著提升了企业的开发效率与整体数字化能力。随着低代码开发平台的深入应用，企业也在构建自身的低代码开发体系，这不仅是一场技术工具的革新，更是对组织架构、管理流程乃至企业文化的全面重塑，旨在最大化释放低代码平台的潜能，驱动企业向更加智能化、敏捷化的方向发展。
低代码的深度应用帮助企业提升数字化能力，并覆盖了更多长尾数字化场景，但整体覆盖程度仍有不足，生成式AI的出现则为更多数字化场景的覆盖提供了新的可能。低代码开发平台与生成式人工智能的融合正在通过降低技术门槛、提高开发效率以及促进更智能、更人性化的应用开发来彻底改变应用开发领域。这种融合促进了从AI辅助编码到智能应用搭建等一系列场景的发展，加快企业数字化需求的供给速度。
2024年度更重要的变化是以AI Agent为代表的AI原生应用模式的爆发，通过其学习、自主决策、任务分解和工具调用的能力，打了AI与应用的边界，实现了AI赋能业务的价值释放。对于低代码开发平台来说，除了传统的应用开发能力，实现AI原生应用开发以及传统应用AI化也将成为了新的探索方向。
在此背景下，国际数据公司（IDC）发布了《企业低代码平台建设指南》（Doc# CHC51730424 ，2024年11月） 及《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式，4Q24动态更新》（Doc# CHC51730624 ， 2024年11月） 报告。
《企业低代码平台建设指南》报告发布
研究概述
低代码转型是一个复杂的过程，不同的企业数字化转型战略不同、IT能力不同、建设驱动力不同、建设目标不同，都将导致低代码转型的路径、阶段划分、最终成果发生变化。在本项研究中，IDC结合企业低代码开发体系构建的共性过程，总结不同阶段的关键工作、工作要点、重点工作成果供企业参考。
此外，本次研究报告还收录了奥哲（新舟教育）、钉钉（环世物流）、得帆信息（百度集团）、金现代（玫德集团）、浪潮通软（齐鲁制药）、葡萄城（武汉德发、利莱森玛）等代表厂商及其最佳实践，通过企业在转型实战过程中建设方法、路径和成果的总结，为希望开展低代码转型的企业提供参考。
IDC给技术买家的建议
转变思维：企业应积极转变传统的开发思维，建立低代码开发优先的思维模式。这不仅是提升开发效率的基础，更是适应快速变化的业务需求的关键。通过推广低代码开发的理念，企业可以鼓励团队成员更多地关注业务逻辑和用户体验，而不是底层技术细节，从而加快应用的开发和迭代速度。
优化管理：在低代码开发的落地过程中，大部分障碍往往不是技术问题，而是管理问题。因此，企业需要通过管理手段来驱动低代码开发的成功实施。这包括建立明确的管理制度、激励机制、提供必要的培训和支持，以及建立有效的沟通和协作机制。
重构团队：随着低代码开发的普及，业务与IT的融合式团队成为趋势。企业应考虑建设融合型组织或虚拟的融合型组织，将业务部门和IT部门的人员有机结合起来，形成跨职能的团队。这种团队结构不仅能够更好地理解业务需求，还能够快速响应业务变化，提高开发效率和应用质量。通过重构团队，企业可以实现业务与技术的深度融合，推动低代码开发体系的持续优化和创新。
IDC中国高级分析师王彦翔表示，低代码开发平台正成为企业数字化转型的重要工具。通过简化开发流程、降低开发门槛，低代码平台能够显著提升企业的开发效率和数字化能力。企业应积极转变传统开发思维，优化管理流程，重构团队结构，以充分发挥低代码平台的优势，推动企业的持续创新和发展。低代码平台不仅能够帮助企业快速响应市场变化，还能促进业务与IT的深度融合，提升企业的整体竞争力。
《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式，4Q24动态更新》报告发布
研究概述
本报告为此前发布《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式》的Q4动态更新版本，报告从生成式AI能力的重大发布、融合场景展望更新、中国市场代表厂商更新等方面介绍了有关生成式AI与低代码融合的动态更新情况，并为技术买家提供了建议。
重点更新内容说明
提高“AI Agent”应用成熟度 ：相比于上一期“融合场景展望部分”，我们提高了“AI Agent”应用成熟度。AI Agent作为生成式AI领域的新兴技术，也是众多AI厂商在2024年度的核心投入方向。本年度AI Agent正在从理念走向落地，技术应用不断成熟，实现了基于大语言模型驱动的自主决策、任务分解与工作调用等能力，也进一步展现了其在低代码开发领域应用的巨大潜力。但由于目前AI Agent在低代码领域的应用落地仍然较少，因此本次更新只是略微提高了AI Agent的成熟度评价。
提高“智能引导”应用潜力：相比于上一期“融合场景展望部分”，我们提高了“智能引导”应用成熟度。生成式AI赋能低代码的核心影响之一是进一步降低开发者的门槛并最终实现全民开发，然而大部分低代码开发平台的使用对于业务开发者来说仍然存在较高门槛，因此在这一进程中平台的智能引导能力显得至关重要。优秀的智能引导应该实现帮助非专业开发者和业务开发者在较短的培训后就可以按照符合企业开发规范的要求完成应用的开发，这将大大缩短开发者的学习周期、降低学习成本并提高开发效率。
新增“数据建模”场景 ：相比于上一期“融合场景展望部分”，我们新增了“数据建模”应用场景。数据建模不仅需要开发者理解业务关系，也需要开发者理解数据模型设计的规范、逻辑，是低代码开发流程中相对复杂且门槛较高的流程之一。利用垂直领域数据、企业历史数据等对大模型进行训练后，可以通过生成式AI实现数据建模建议、智能数据映射与转换、数据模型自动生成等能力。从而简化低代码开发中的数据建模工作，实现开发门槛的降低和开发效率的提升。
新增代表厂商：相比于上一期《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式》报告，本期新增葡萄城、金现代两家代表厂商。它们在产品中集成了智能问答、知识库、智能引导、数据建模等AI能力，帮助用户降低产品学习门槛，提升开发效率。
IDC中国高级市场分析师王彦翔表示，生成式AI与低代码的融合为应用开发开辟了新的方向，转变了开发范式，使其更加包容、高效和创新。这种融合不仅推动了全民开发，让更广泛的开发者能够参与其中，还推动了行业向未来演进。从长远的角度看，生成式AI毫无疑问将改变软件开发方式和软件应用方式，AI Agent可能将是未来应用的主要形态，但当前在技术和应用都不成熟的情况下，供应商和企业都需要更有耐心。
欲了解与本次研究相关内容，或更多与云计算和云原生相关研究，请与IDC中国高级市场分析师王彦翔（邮箱：bryan.wang@idc.com）联系。
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