iPAS-初級AI應用規劃師-No Code / Low Code的優勢與限制

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘


No Code / Low Code 的優勢

1. 降低開發門檻

No Code / Low Code 平台讓非技術人員(如業務分析師、行銷人員)也能參與開發,縮短開發週期並降低對 IT 團隊的依賴。

2. 提升開發效率

傳統應用開發(不使用AI輔助的前提下)可能需要數月甚至一年,而 No Code / Low Code 平台可大幅縮短開發時間,甚至幾天內就能推出 MVP(最小可行產品)。

3. 降低成本

  • 人力成本:減少對高薪軟體工程師的需求。
  • 開發成本:減少開發、測試與維護的支出。
  • IT 支援成本:企業可以讓非技術團隊自行開發應用,減少 IT 部門的負擔。

4. 靈活性與快速迭代

這類平台通常提供可視化界面與模組化組件,讓企業能夠快速迭代產品,適應市場需求變化。

5. 內建整合能力

許多 No Code / Low Code 平台內建 API 介面,能輕鬆與現有的 CRM(管理客戶關係的軟體系統)、ERP(整合化企業資源規劃的管理系統)、行銷自動化工具等系統整合,減少開發人員撰寫 API 介面的需求。

6. 減少技術債

傳統開發可能因技術選擇的錯誤或程式碼過時而產生龐大技術債,No Code / Low Code 平台則可透過持續更新來確保技術堆疊的穩定性。


No Code / Low Code 的限制

1. 客製化能力受限

雖然這些平台提供許多內建功能,但對於複雜的業務邏輯或高性能應用,可能無法滿足需求,開發者仍需透過額外的程式碼來解決。

2. 可擴展性與性能限制

  • 資料處理:No Code / Low Code 平台通常適用於中小型應用,當資料量過大時,可能會影響系統效能。
  • 運算能力:處理大量數據或高效能計算時,No Code / Low Code 平台可能無法與傳統開發相比。

3. 鎖定供應商(Vendor Lock-in)

許多 No Code / Low Code 平台是封閉的,開發者無法輕易遷移應用程式到其他平台。如果供應商終止服務,企業可能會面臨高昂的轉換成本。

4. 安全性與合規風險

  • 部分平台的安全性無法與傳統開發相比,特別是涉及金融、醫療等敏感數據時,可能無法滿足合規要求,如 GDPR(《一般資料保護規則》,是在歐盟法律中對所有歐盟個人關於資料保護和隱私的規範)等。
  • 資料儲存通常依賴供應商,企業需要確認平台是否符合資安標準。

5. 難以處理複雜業務邏輯

如果應用程式需要高度客製化的邏輯(例如內部AI部署、區塊鏈、大規模分散式系統),則 No Code / Low Code 平台可能無法勝任,仍需傳統開發方式。

6. 長期成本可能增加

雖然初期開發成本較低,但當企業的應用需求增長時,可能需要更高級的訂閱方案,或因功能受限而轉向傳統開發,導致長期成本上升。


何時選擇 No Code?

  • 企業內部工具(如簡單報表、工作流程管理)
  • 需要快速開發的 MVP 或 PoC(概念驗證)
  • 無技術團隊支援的情境

何時選擇 Low Code?

  • 需要部分客製化的應用,但仍希望加快開發速度
  • 企業級應用開發,需整合多種系統
  • 需要擴展性但又希望減少開發成本

何時需要傳統開發?

  • 需要高度客製化的應用
  • 需要高效能、複雜的計算或大數據處理
  • 有嚴格安全性與合規要求

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No Code(無程式碼)和 Low Code(低程式碼)是一種軟體開發方法論,旨在讓開發人員或非技術人員(如業務分析師、產品經理)能夠快速構建應用程式,而不需要或僅需少量編碼。這些平台透過可視化開發界面、拖放功能、預建模組等方式,簡化傳統的軟體開發流程。
整理iPAS-初級AI應用規劃師-鑑別式AI與生成式AI的整合應用(上)跟(下)兩篇資料的時候,一直有個疑問「生成式AI與鑑別式AI的模型是可以互相使用的?」,依照考試分類的話,以現在的AI發展,感覺有點分不太出來,似乎實際上在某些情境下可以互相結合,甚至互補使用。所以考試時可能要選當下最適合的答案
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