哈佛商业评论

数十年来，当各大机构需要新信息系统时，有两条路摆在他们眼前——他们可以使用其自有的程序员来开发其新系统，或从外部供应商购买系统。“自给自足”这条路，就像是定制戏服或裙子，将非常贴近其业务需求。然而，与定制服装一样，此举通常意味着更高的成本，更长的等待时间。来自供应商的系统，就像是成衣，并不能做到完全合身，但通常更便宜，安装速度也更快。有时候，各大公司可以对这些系统进行设置，但公司往往发现改变他们的业务以适应系统比反过来更容易。

不过，如今出现了第三条路，而且变得越来越流行。低代码/零代码(LC/NC)应用可以让公司根据业务需求量身打造，这些应用不仅能够迅速实施，而且其成本通常比内部开发系统更低。这些优点并非是应用凭空变出来的，其原因在于系统的开发工作是由用户完成而非专业系统程序员。借助点击或下拉菜单界面，用户可在数小时内设计和实施其个人或部门系统。软件也可以拥有对话或搜索界面。基本上不需要任何编程技能。

例如，机器人流程自动化（RPA）是LC/NC系统增速最快的门类之一。他使用了简单决策规则，能够让用户设计可访问多个信息系统的自动化工作流。这是实现后台管理流程自动化的绝佳方式。一些RPA工具提供的高级功能可协助发现自动化机会，或人工智能工具连接器，以打造当前一些人所称的“智能”或“增强型”自动化。RPA通常可被划分为低代码应用，但有些“简装”版软件属于零代码，接近“即插即用”，但其定制化和可扩展性选项要少一些。

LC/NC工具的其他应用案例包括低代码工作流或案例管理系统（现代版的传统业务流程管理工具），虚拟助手或聊天机器人工具，以及营销领域的特定功能工具。它们如今也能提供用于打造新应用和数字功能的界面，并将其转化为点击和菜单设置，这样就不用招聘和管理一堆程序员。

此举极大地拓展了企业内部能够打造软件应用的员工基数。低代码软件，顾名思义，可能依然需要一定水平的编程技能，通常由专业软件开发商或混合业务/IT雇员使用，来改善其生产力。零代码软件适合非技术型商业人士使用，这些人有时候又被称为“平民开发员”。对于很多公司来说，此举有助于他们实现任务和流程的数字化和自动化，而且其速度比聘用和支持难以寻找的开发人才更快。然而，需要注意的是：当涉及任务关键型或全企业系统时，LC/NC软件确实需要一定程度的IT部门参与。随着各大公司开始启用LC/NC解决方案，他们有必要意识到，尽管这些平台能够节约成本、时间，并减少错误以及带来其他改善机遇，但依然需要一定水平的技术专长来拓展、维持、整合与治理。 普通LC/NC功能

LC/NC软件开发方式支持一系列应用类型。小企业交易系统可能是最常见的应用。这些都是处理业务交易的应用，例如人力资源管理之类的工具（例如绩效评估）、酒店预订管理或其他经验、订单报价创建、现场服务管理等等。虽然大型公司可能拥有昂贵的套件或定制开发的程序来执行这些任务，但小企业可以轻松地创建属于自己的程序。

另一个常见的场景是小规模自动化功能。大型企业流程和工作流的自动化通常应由专业开发人员来负责，但很多公司也有需要自动化的小规模工作流。与更加复杂的机器人流程自动化一样，LC/NC版本应用可植入数据库、电邮和交易系统，并像人类操控电子计算机那样执行任务。这意味着它可以被轻松地运用至个人通常必须处理的小任务中，包括与办公室生产力软件互动，例如表格、文档处理和电子文件夹。例如，广告与营销机构Dentsu为数百名雇员提供了使用LC/NC RPA工具的培训。此外，一名业务分析师还用其来实现迟交工单邮件通知的自动化。

各大公司还会使用LC/NC程序进行分析，尤其是视觉分析。增长型市场解析分析大部分都是LC/NC软件，能够生成具有吸引力和具有洞见的视觉分析，一些系统如今专注于通过文本甚至是基于语音的聊天体验来交付洞见。虽然该技术还不算非常先进，但供应商也会提供预测分析LC/NC软件和机器学习软件，能够引导分析师或数据科学家通过一系列自动化的步骤，打造适用于训练数据集的模型。

LC/NC软件还可以被用于开发网页和移动网站。这些软件越来越多的高级版本甚至可以处理客户交易。提供网站设计工具的各大公司也会经常提供托管服务，而且能够打造可用的高附加值LC/NC功能，协助优化搜索引擎和社交媒体营销，同时实现数字分析的设置和管理。一些LC/NC工具如今能够让做市商更加便利地实现营销活动的自动化，例如网站个性化、邮件营销和数字广告流量跟踪。

技术产品开发商能够利用LC/NC，让配置和设备设置变得更加便利。虽然他们可能拥有编程技能，但却希望将这些技能用于产品自身。不懂技术的个人也可以打造供用户配置和设置的简单程序。 LC/NC管理挑战

LC/NC软件开发有巨大的优点，但也会为管理带来挑战。这些工具的广泛使用会使“影子IT”现象制度化，这一点已经困扰了IT机构数十年的时间，如不加以合理管控，可能会让这个问题更加严重。平民开发者打造的应用有可能无法运转，或扩展性不佳，然后他们会尝试将其转交给IT部门。否则，一旦开发人离开公司，没有人知道该如何更改或支持他们开发的系统。

不过，LC/NC监管可控制这个问题，它能够让平民开发者在适当的时候将应用移交给专业人士，并让其成为一种常态。IT机构需要对系统开发维持一定的控制，包括机构将选择并支持哪些LC/NC工具。最好的方式往往是平民/专业混合开发模式，在这种模式中，用户开发80%的模型，并将其交给程序员进行优化。其他用户可能会使用图形界面工具开发初级应用，然后把它交给程序员，用Python或其他扩展性更强的语言进行编程。不管哪种方式，程序员都可以记录该系统是存在的，确保其能正常工作，并将其与任何所需的数据或交易系统进行连接。我们在一些机构看到，一个系统程序员会为10个或更多平民开发员提供支持。

然而，管理LC/NC开发的重担将落到部门经理的肩上，因为大多数随之而来的系统都位于这个层面。公司应鼓励部门经理为LC/NC开发提供便利，并围绕该技术如何工作、机构支持哪些工具以及平民开发员与IT机构之间合理的关系这些内容，对其进行培训。这些经理还应让其部门成员了解 LC/NC开发方面的机遇和责任。

部门领导者和执行负责人也有必要更多地了解扩展LC/NC工具的最佳实践，尤其是横跨大型地域的实践。他们可能还需要创建新机构模式，例如联合卓越中心，由内部数字门户进行支持（又称“店面”），在这里，平民开发员、系统程序员和领导者可进行协作、学习，并在遇到困难时迅速获得帮助。随着LC/NC系统不断扩展，并围绕其业务流程创建其自身的数据组，公司可能需要进一步投资分析和基础设施，以协助公司的治理。

几乎所有机构如今都需要更多的系统开发人才。LC/NC开发并不是灵丹妙药，但它可以解决其中一些资源短缺问题。假以时日，普通流程和用途案例的系统可能会变得更加容易组建。代码共享知识库Github前首席执行官克里斯·万斯特拉斯（Chris Wanstrath）表示：“编码的未来就是没有编码。”

克里斯·乔安内森是Axis Group数字转型总监，他领导着一支顾问团队，专注于分析赋能、自动化和人工智能这类课题。他还在 Axis Group担任Helix的新风投顾问，后者是一个新兴的分析体验云平台，计划于2022年推出。克里斯还是新季刊《人工智能、机器人学和职场自动化期刊》（The Journal of AI, Robotics and Workplace Automation）的创刊编辑，该刊物的第一期将于2021年秋季发行。托马斯·达文波特是巴布森学院（Babson College）IT与管理学冠名教授，亦是麻省理工学院数字商务中心（MIT Center for Digital Business）的研究员，还是分析工具国际研究所（International Institute for Analytics）联合创始人，同时担任德勤分析的高级顾问。他是畅销书《竞争分析能力》(Competing on Analytics)的作者，亦著有新书《大数据》（Big Data at Work）。

克里斯·乔安内森（Chris Johannessen） 托马斯·达文波特（Tom Davenport） | 文 刘隽 | 编辑