由於科技的飛速發展，人工智能已經出現在我們日常生活的各個方面。從Amazon或Netflix上給我們的建議，到用於改進我們在智能手機上拍的照片的AI相機軟件，人工智能逐漸滲透並出現在我們生活的方方面面。甚至我們使用的地圖和衛星導航應用也依賴人工智能。
人工智能技術的潛在價值在不斷增長，這項技術也爲企業數字化轉型提供了前所未有的機會。然而，雖然企業的IT領導者可以充分認識到人工智能技術所帶來的種種好處，但許多企業仍然無法找到實施的方式。因爲人工智能發展是一門高科技的利基工程技術，需求量大，人才儲備卻遠遠不夠。它需要深入的編碼知識、高級軟件工程技能和豐富的開發經驗，對於多數企業來說，門檻並不低。
由於缺乏人工智能、機器學習算法專家，企業想要實施AI技術的阻力並不小。因此，允許業務用戶快速構建模型的用戶友好型AI平臺，對於在企業層面實施AI能力就顯得非常寶貴。
AI技術發展越快，對技術掌握越少或者無法將業務知識與智能系統相結合的企業就被甩的越遠，這就造成了“數智化鴻溝”。
如何彌合這個“鴻溝”？需要對症下藥，即降低系統技術門檻，讓人重新成爲主角，讓業務與技術充分融合，讓系統平臺更好的服務業務。答案直指AI低代碼開發的新模式，幫助企業實現降本增效、快速迭代的剛性需求。
根據Wikipedia和Forrester對低代碼的定義來看，與傳統代碼編寫不同的是低代碼開發是在圖形化界面通過拖拽、參數配置的方式高效進行代碼開發的工作，並不需要開發人員過多使用手寫代碼。與人工智能、機器學習技術集成的低代碼開發平臺，是推動應用程序開發採用 AI 的遊戲規則改變者。
AI模型的開發過程是複雜、費力和迭代的，建立一套良好的模型需要數天的時間和數千次的實驗。低代碼開發平臺改變了這一切，其提供的拖放界面有助於更快地創建實驗。直觀的圖形用戶界面、視覺可重複性和協作是低代碼平臺的最大優勢，這使得數據科學團隊能夠快速地執行大量實驗。低代碼+AI平臺也非常適合將數據工程師和業務分析師提升爲公民數據科學家，減少對各行業領域中稀缺的專家數據科學家的依賴。
隨着全球各地的企業繼續面臨疫情的持續影響，企業必須以敏捷的方式做出響應，以適應日益複雜的客戶需求。因此，要想讓企業保持競爭力和生存下去，實施能夠幫助企業應對的技術至關重要。通過低代碼應用程序採用AI流程可以釋放工人並最大程度地減少工作量，日常業務用戶可以使用低代碼軟件來快速，輕鬆地啓動並運行自動化和AI驅動的解決方案。沒有複雜的編碼，意味着集成人工智能的整個過程被自動簡化，並且可以供各種業務部門和規模的衆多員工使用。在應用程序實現之前進行測試的能力，意味着企業能夠通過訪問AI的功能，在其他地方投入寶貴的時間和精力。這爲人工智能在一系列功能領域的發展開啓了一波新的可能性。
目前，隨着AI技術能力的應用普及，將會有更多的泛自動化、智能化能力賦能到企業應用中，正因如此，低代碼+AI的能力會更加凸顯。低代碼+AI這一套組合拳，將提高企業運營的自動化、智能化水平，成爲企業數字化轉型的矩陣。是企業和個人提高工作效率、提升價值的“開掛”工具。