Разработка с низким уровнем кода представляет собой инновационный метод создания программного обеспечения, который позволяет разработчикам и неразработчикам быстро создавать приложения с минимальным ручным кодированием. Этот подход демократизирует разработку программного обеспечения за счет оптимизации и автоматизации традиционных процессов. Генеративный ИИ — это алгоритм, который может генерировать оригинальный контент, обучаясь на огромных данных. Эта технология может синтезировать изображения, текст и код, которые кажутся удаленными из цифрового эфира. Для профессионалов в области разработки программного обеспечения, технических энтузиастов и разработчиков программного обеспечения, следящих за отраслевыми инновациями, сочетание генеративного искусственного интеллекта с платформами с низким уровнем кода является горячей темой, имеющей особый потенциал и волнение. В этом сообщении блога будет показано, как генеративный ИИ изменит разработку с низким кодом.

7 способов, которыми генеративный ИИ изменит разработку с низким кодом

Постул о генеративном искусственном интеллекте демократизирует разработку, передав ее гражданам-разработчикам и нетехническим людям. OpenAI представила API для своего чат-бота с искусственным интеллектом, который позволяет бизнес-пользователям объединять Chat GPT со своими продуктами, приложениями и веб-сайтами. Вот несколько примеров того, как генеративный ИИ может изменить разработку с низким кодом:

• Обработка естественного языка для разработки
• Автоматизированная генерация кода (Автокод)
• Снижение барьеров для принятия
• Доступ к повторно используемым компонентам
• Повышение доступности развития
• Принимая вызовы
• Автоматизация

Читайте также: Как научиться программировать: руководство для начинающих

1- Обработка естественного языка для развития

Используя методы обработки естественного языка (NLP) для преобразования объяснений на человеческом языке в код, генеративный ИИ обладает потенциалом для улучшения разработки с использованием low-code. Эта технология оказывается особенно полезной для людей, не имеющих технических знаний, поскольку позволяет им более эффективно освоить языки программирования и инструменты разработки. Следовательно, бизнес-пользователи теперь могут создавать приложения, которые они хотят и требуют, не имея предварительных знаний в области компьютерных наук. NLP облегчает разработку с низким уровнем кода в различных областях, описывая потребности приложений, создавая структуры кода и оптимизируя процессы отладки.

2- Автоматическая генерация кода (Автокод)

Еще одним многообещающим достижением является автоматическое завершение кода, функция, которая потенциально может значительно повысить эффективность разработки с низким кодом. Это может существенно повлиять на процесс кодирования и минимизировать время и усилия, необходимые для разработки приложений. Платформы разработки с низким кодом имеют интерфейс перетаскивания, который позволяет пользователям визуально создавать приложения без глубоких знаний в области кодирования. Тем не менее, бывают случаи, когда ручное кодирование остается необходимым. Автоматическое завершение кода обеспечит еще большую экономию времени, повысит точность и адаптивность, а также сведет к минимуму время обучения для людей с ограниченным опытом программирования или вообще без него.

3- Снижение барьеров для принятия

Интеграция генеративного искусственного интеллекта в платформы разработки с низким уровнем кода расширит их пользовательскую базу за счет упрощения написания кода, автоматизации конкретных задач и предоставления доступа к ним большему количеству людей. Несколько человек обладают разным уровнем технических знаний и могут использовать эти платформы для создания приложений. Это может способствовать появлению более широкого спектра приложений. Это также может привести к ускорению циклов разработки и снижению затрат, поскольку для проектирования, разработки и поддержки приложений потребуется меньше ресурсов. Абстрагируя сложности традиционной разработки программного обеспечения, генеративный ИИ позволяет людям с ограниченным опытом программирования участвовать в создании программных решений.

4. Представление повторно используемых компонентов

Идея состоит в том, чтобы сделать уже существующие компоненты и интеграции на платформах Low Code доступными в виде плагинов для моделей искусственного интеллекта. Это позволяет ИИ связывать их вместе, способствуя быстрому созданию новых решений. Используя эти основополагающие компоненты, можно достичь уникального сочетания эффективности и инноваций. Кроме того, визуальный редактор, платформа с низким уровнем кода, остается доступным для тестирования и уточнения базовой структуры, созданной моделью ИИ. Это увеличивает скорость, с которой клиенты могут собирать решения. Наличие повторно используемых компонентов позволяет разработчикам легко обмениваться строительными блоками и совместно работать над ними, еще больше ускоряя процесс разработки.

5- Повышение доступности развития

Генеративный ИИ может облегчить вход в разработку программного обеспечения и открыть двери для людей, которым может потребоваться больше времени или ресурсов для изучения детального программирования. Генерация кода с помощью искусственного интеллекта значительно усиливает основные принципы доступности и простоты использования разработки с низким уровнем кода. Повышение производительности может быть значительным как для небольших предприятий, которым трудно позволить себе экспертов-разработчиков, так и для более крупных корпораций, стремящихся оптимизировать свою деятельность. Эта технология автоматизирует генерацию кода на основе инструкций высокого уровня, что снижает потребность в обширных знаниях в области программирования.

Читайте также: Эволюция разработки программного обеспечения от кода к облаку

6- Принятие вызовов

Генеративная разработка ИИ может напрямую конкурировать с платформами с низким и без кода, предлагая более оптимизированный подход к созданию приложений. Несмотря на это, такие платформы, как Slingr, готовы сохранить лидерство в интеграции этой новой технологии, обслуживая стартапы и предприятия, стремящиеся улучшить свою деятельность. Как и в случае с любой новой технологией, на начальном этапе может возникнуть скептицизм и сопротивление использованию генеративного ИИ в разработке с низким кодом. Однако его разумное применение в соответствующих темпах может принести значительную пользу отрасли. Высказывались опасения по поводу использования материалов, защищенных авторским правом или запатентованных, в процессах генеративного ИИ.

7- Автоматизация

Генеративный ИИ может автоматизировать повторяющиеся или трудоемкие задачи кодирования, включая написание кода, создание пользовательского интерфейса и создание тестовых примеров. Это позволяет разработчикам сконцентрироваться на более сложных и творческих аспектах разработки приложений. Вместо замены разработчиков спрос на них значительно увеличится. По мере развития технологий искусственного интеллекта потребность в разработчиках искусственного интеллекта будет расти в геометрической прогрессии. Это приведет к росту инноваций во всей отрасли, а задачи станут более доступными благодаря автоматизации, что будет способствовать постоянной гонке за достижением следующего прорыва. Это помогает снизить риск человеческой ошибки, что приводит к созданию более надежных и надежных программных решений.

Окончательные вердикты

Потенциал генеративного искусственного интеллекта в разработке с низким уровнем кода представляет собой динамическое слияние технологий, которое способно фундаментально изменить то, как мы создаем программное обеспечение. Перспективы поддержки инноваций, повышения эффективности и демократизированного доступа позволяют сделать захватывающий прогноз на будущее развития технологий. Для технических энтузиастов, разработчиков и ИТ-специалистов оставаться в курсе этих достижений не просто разумно, но и крайне важно. Генеративный ИИ вскоре может преодолеть разрыв между реализацией и идеями, между реальностью и стремлениями, по-новому определяя, что значит воплощать программное обеспечение в жизнь.