Postęp w rozwoju oprogramowania spowodował głębokie zmiany – od podejścia opartego na kodowaniu ręcznym do podejścia bardziej maszynowego. Prawdopodobnie najbardziej rewolucyjną technologią, która wynikła z tej ewolucji, są platformy Low-Code/No-Code (LCNC), których jedynym celem jest ułatwienie i przyspieszenie programowania.
Tsunami żądań szybciej rozwój aplikacji w następstwie transformacji cyfrowej przyczyniła się do rozwoju platform LCNC. Wraz z tą falą przyniosła jeszcze potężniejszą siłę: generatywną sztuczną inteligencję, znaną również jako Gen AI, która zmieniła sposób, w jaki programiści (nowicjusze i eksperci) wchodzą w interakcję z platformami LCNC.
W tym artykule omówiono, w jaki sposób sztuczna inteligencja generacji napędza innowacje w tworzeniu oprogramowania o niskim kodzie, z uwzględnieniem aspektów technologicznych i implikacji.
1. Synergia między sztuczną inteligencją generacji a rozwojem niskokodowym
Platformy o niskim kodzie zapewniają interfejsy graficzne i gotowe komponenty; dlatego jest to szansa dla programisty na skupienie się na składaniu aplikacji, a nie na żmudnym kodowaniu od zera. Jednak platformy te nadal wymagają podejmowania decyzji dotyczących architektury, logiki i orkiestracji przepływu pracy.
W tym miejscu wkracza sztuczna inteligencja generacji – zwiększając możliwości platform o niskim kodzie poprzez automatyzację bardziej złożonego procesu decyzyjnego, a nawet autonomiczne generowanie części logiki aplikacji.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w projektowaniu aplikacji
Jednym z najważniejszych elementów łączących sztuczną inteligencję generacji i rozwój oparty na niskim kodzie jest NLP. Programiści mogą wchodzić w interakcje z platformami LCNC za pomocą zapytań lub podpowiedzi w języku naturalnym.
Na przykład zamiast szkicować odpowiedni schemat bazy danych, użytkownik wolałby poprosić narzędzie oparte na sztucznej inteligencji o „zaprojektowanie schematu bazy danych dla handlu elektronicznego”, a narzędzie będzie w stanie przedstawić skalowalny, zoptymalizowany schemat. Narzędzie to faktycznie skraca czas nauki użytkowników o mniejszym zapleczu technicznym, ale także przyspiesza ogólny cykl rozwoju doświadczonych programistów.
2. Generatywna sztuczna inteligencja w generowaniu i wzmacnianiu kodu
Zalecenia dotyczące kodu oparte na sztucznej inteligencji
Większość platform LCNC nadal wymaga pewnego stopnia ręcznego kodowania, zwłaszcza w przypadku niestandardowych funkcjonalności. Modele AI generacji, takie jak Codex OpenAI lub GitHub Copilot, są już integrowane ze środowiskami LCNC. Narzędzia te oferują inteligentne sugestie dotyczące fragmentów kodu, funkcje automatycznego uzupełniania lub generują całe bloki logiczne na podstawie danych wprowadzonych przez użytkownika. Pomysł polega na zminimalizowaniu powtarzalnych zadań, umożliwiając programistom skupienie się na bardziej strategicznej pracy o wysokiej wartości.
Przykładowy przypadek użycia: Automatyczne generowanie mikrousług
Jeden z najgorętszych trendów współczesnego oprogramowania wywodzi się z architektury mikrousług: pozwala budować modułowe i wysoce skalowalne systemy, ale ich projektowanie, kodowanie i wdrażanie jest bardzo złożone. Gen AI może zautomatyzować generowanie mikrousług w ramach platformy o niskim kodzie, interpretując wymagania zdefiniowane przez użytkownika i generując interfejsy usług, modele danych, a nawet skrypty testowe.
Na przykład, określając, że mikrousługa powinna zarządzać uwierzytelnianiem użytkowników, sztuczna inteligencja generacji może automatycznie budować wymagane punkty końcowe API, połączenia z bazami danych i protokoły bezpieczeństwa.
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu i debugowaniu błędów
Wykrywanie błędów i debugowanie w środowiskach o małej liczbie kodu może stanowić wyzwanie, szczególnie w przypadku komponentów generowanych automatycznie lub dostosowywanych. Sztuczna inteligencja generacji może pomóc w zidentyfikowaniu potencjalnych pułapek, zanim staną się problemami krytycznymi. Narzędzia, które używają uczenie maszynowe modele przeszkolone na dużych zbiorach danych kodu mogą przewidywać, gdzie najprawdopodobniej pojawią się problemy i proaktywnie sugerować poprawki.
3. Integracja danych i automatyzacja przepływu pracy
Największymi problemami w rozwoju aplikacji będzie integracja danych. Największym wyzwaniem jest próba połączenia różnych rodzajów różnych danych, na przykład z bazy danych, interfejsu API lub starszego systemu. Platformy wymagające niewielkiej ilości kodu upraszczają to zadanie dzięki wstępnie zbudowanym konektorom, ale wyzwanie związane z normalizacją, mapowaniem i synchronizacją danych pozostaje nadal. Gen AI odgrywa kluczową rolę w automatyzacji tych procesów.
Automatyczne mapowanie danych
Tradycyjnie integracja danych polega na ręcznym mapowaniu pól danych z jednego systemu do drugiego. Gen AI może inteligentnie mapować te pola, analizując metadane, struktury danych i wzorce użytkowania.
Na przykład, integrując system CRM z platformą ERP, sztuczna inteligencja generacji może przewidzieć odpowiednie mapowania pól (np. nazwa klienta, adres, historia transakcji) w oparciu o wzorce historyczne, znacznie skracając czas rozwoju.
Zoptymalizowana automatyzacja przepływu pracy
W podobny sposób Gen AI usprawnia automatyzację przepływu pracy. Platformy o niskim kodzie często zawierają silniki przepływu pracy umożliwiające definiowanie i automatyzację procesów biznesowych. Gen AI może automatycznie generować przepływy pracy w oparciu o ogólne opisy procesów biznesowych. Załóżmy na przykład, że firma ubezpieczeniowa chce zilustrować przepływ pracy związany z rozpatrywaniem roszczeń. Gen AI stworzy wykonalny przepływ procesów zawierający procedury weryfikacji dokumentów, etapy zatwierdzania i odpowiadające im powiadomienia dla klientów.
4. Projektowanie doświadczeń użytkownika (UX).
Prototypowanie i generowanie interfejsu użytkownika w oparciu o sztuczną inteligencję
Zwykle jest to wąskie gardło w rozwoju: intuicyjne i atrakcyjne interfejsy użytkownika. Gen AI może w tym pomóc, generując prototypy na podstawie specyfikacji użytkownika opisujących idealny wygląd interfejsu użytkownika. Zamiast przeciągać i upuszczać komponenty w ramach interfejsu o niewielkiej ilości kodu, mogą opisać swoje pomysły dotyczące interfejsu użytkownika w języku naturalnym, a sztuczna inteligencja wyrenderuje interaktywny, responsywny interfejs użytkownika.
Przykład: Dynamiczne tworzenie formularzy
Wyobraź sobie scenariusz, w którym firma musi zbierać opinie klientów za pomocą dynamicznego formularza. Opisując wymagania formularza — takie jak pola na dane klienta, oceny i opinie — sztuczna inteligencja generacji może nie tylko wygenerować formularz, ale także zoptymalizować jego układ w oparciu o wzorce interakcji użytkownika. Może sugerować adaptacyjne pola formularzy, logikę warunkową (np. jeśli ocena jest poniżej 3, poproś o dodatkowe komentarze) i mechanizmy sprawdzania poprawności, a wszystko to przy zachowaniu responsywnego projektu dla różnych urządzeń.
5. Współpraca i kontrola wersji w czasie rzeczywistym
Platformy o niskim kodzie są zazwyczaj przyjmowane przez różne zespoły, w tym analityków biznesowych, programistów, a także menedżerów produktu. Zapewnienie płynnej współpracy między członkami zespołu, szczególnie gdy w grę wchodzi wiele wersji aplikacji, to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja Generacji oferuje wartość.
Sztuczna inteligencja do kontroli wersji i rozwiązywania konfliktów scalania
Tradycyjne systemy kontroli wersji (np. Git) dobrze radzą sobie z konfliktami kodu, ale ta sama złożoność pojawia się na platformach o małej zawartości kodu, gdy wielu użytkowników wprowadza zmiany w przepływach pracy, elementach interfejsu użytkownika lub logice. Modele Gen AI mogą wcześniej wykryć potencjalne konflikty scalania, przewidując obszary nakładania się na podstawie historii użytkowania i sugerując automatyczne rozwiązywanie konfliktów.
Dodatkowo, śledząc zmiany w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może oferować rekomendacje dotyczące najlepszych podejść do połączenia lub pogodzenia tych zmian, zapewniając płynną współpracę.
6. Bezpieczeństwo i zgodność
Obawy dotyczące bezpieczeństwa pojawiają się obecnie jeszcze częściej, ponieważ platformy o niskim kodzie stają się coraz bardziej popularne w środowiskach korporacyjnych. Gen AI wprowadza nowe warstwy zabezpieczeń poprzez proaktywną identyfikację luk w wygenerowanym kodzie lub przepływach pracy aplikacji.
Sztuczna inteligencja do audytu bezpieczeństwa
Na przykład modele sztucznej inteligencji przeszkolone w zakresie praktyk bezpiecznego kodowania mogą analizować automatycznie wygenerowany kod w czasie rzeczywistym, sygnalizując obszary, które mogą stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa. Niezależnie od tego, czy chodzi o luki w zabezpieczeniach związane z iniekcją SQL, niepewne użycie interfejsu API czy niewłaściwe techniki szyfrowania, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą oferować sugestie w czasie rzeczywistym, a nawet automatycznie poprawiać niezabezpieczony kod, zanim trafi on do środowiska produkcyjnego.
Automatyczne kontrole zgodności
Aplikacje muszą spełniać różne wymagania określone przepisami, czy to HIPAA w świecie opieki zdrowotnej, czy w finansach, RODO. Sztuczna inteligencja generacji może pomóc programiści niskokodujący poprzez automatyczne sprawdzanie wygenerowanych aplikacji pod kątem zgodności z zasadami.
Na przykład, jeśli użytkownik utworzy formularz do gromadzenia danych osobowych, sztuczna inteligencja może oznaczyć pola wymagające szyfrowania lub ostrzec użytkownika w przypadku braku mechanizmów uzyskiwania zgody, zapewniając od samego początku wbudowanie w aplikację zgodności z przepisami.
7. Skalowanie i optymalizacja wydajności
Skalowalność oparta na sztucznej inteligencji
Skalowanie aplikacji obejmuje nie tylko zwiększenie jej zdolności do obsługi ruchu, ale także optymalizację procesów backendowych, interakcji z bazami danych i orkiestracji mikrousług. Narzędzia Gen AI mogą stale monitorować wydajność aplikacji i sugerować optymalizacje w czasie rzeczywistym.
Jeśli platforma o niskim kodzie generuje aplikację internetową, sztuczna inteligencja generacji może przeanalizować obciążenie serwera, opóźnienia interfejsu API lub wykorzystanie pamięci i zalecić dostosowania, takie jak indeksowanie bazy danych, równoważenie obciążenia lub mechanizmy buforowania.
Testowanie wydajności
Tradycyjnie, testowanie wydajności obejmuje przeprowadzanie testów warunków skrajnych i analizowanie logów w celu zidentyfikowania wąskich gardeł. Gen AI może zautomatyzować ten proces, generując syntetyczny ruch użytkowników w oparciu o historyczne wzorce użytkowania i przewidując potencjalne problemy z wydajnością, zanim wystąpią w rzeczywistym środowisku. To proaktywne podejście gwarantuje, że aplikacje tworzone na platformach o niskim kodzie są zarówno skalowalne, jak i niezawodne.
Sztuczna inteligencja nowej generacji będzie kształtować aplikacje wymagające niskiego kodu
Szybko generatywna sztuczna inteligencja staje się jednym z kluczowych czynników napędzających przyszły rozwój rozwoju oprogramowania opartego na niskim kodzie. Udoskonalając się, eliminując potrzebę interwencji człowieka i optymalizując decyzje, Gen AI umożliwia programistom i użytkownikom nietechnicznym tworzenie aplikacji, którym nawet solidne i skalowalne aplikacje nie są w stanie sprostać, wydajniej niż kiedykolwiek wcześniej. Zatem automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji i przyjazne dla użytkownika środowiska o niewielkiej liczbie kodu zapoczątkowałyby nową erę innowacji na cyfrowych płótnach.
Autor wyróżnionego obrazu: Gorana Ivosa