L’intelligenza artificiale generativa potrebbe aiutare il low code a evolversi in nessun codice, ma con una svolta
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono gestire molte attività di basso livello, ma i professionisti devono fare attenzione a come utilizzano la tecnologia per la codifica.
Mentre l’intelligenza artificiale generativa (AI) rende possibile creare codice informatico con uno schiocco di dita, la gestione efficace del codice generato dall’intelligenza artificiale non è compito del cittadino sviluppatore inesperto. Invece, l’intelligenza artificiale generativa è diventata un potente strumento per gli sviluppatori professionisti.
"L'impatto diretto dell'intelligenza artificiale sulla produttività dell'ingegneria del software potrebbe variare dal 20 al 45% dell'attuale spesa annuale per questa funzione", secondo un'analisi di McKinsey. Un team di analisti di Business Insights Company ha lavorato al rapporto di 68 pagine.
L'intelligenza artificiale generativa aiuta gli sviluppatori a ridurre il tempo dedicato a determinate attività, tra cui "la generazione di bozze di codice iniziali, la correzione e il refactoring del codice, l'analisi delle cause principali e la generazione di nuovi progetti di sistema". Accelerando il processo di codifica, “l’intelligenza artificiale generativa potrebbe spingere le competenze e le capacità necessarie nell’ingegneria del software verso la progettazione di codice e architettura”.
Di conseguenza, almeno per gli sviluppatori professionisti, l’intelligenza artificiale generativa e lo sviluppo senza codice stanno diventando sinonimi. Entrambe le tecniche forniscono modi per generare rapidamente codice specificando determinate routine. Ma ci sono anche nette differenze tra le tecniche: l’intelligenza artificiale generativa assiste gli sviluppatori professionisti, mentre la tecnologia low-code e no-code è più mirata ai non sviluppatori.
Un sondaggio del 2023 condotto da Microsoft su 2.000 dirigenti IT ha rilevato che l'87% dei CIO e dei professionisti IT ritiene che una maggiore intelligenza artificiale e automazione integrate nelle piattaforme low-code li aiuterebbero a utilizzare meglio l'intera gamma di funzionalità della tecnologia. Questa è "una tendenza che stiamo osservando negli strumenti low-code", osserva Richard Riley, direttore generale della Power Platform di Microsoft.
"L'intelligenza artificiale generativa sembra certamente essere un altro modo per generare automaticamente il codice", afferma il dottor James Fairweather, responsabile dell'innovazione presso Pitney Bowes. "Sta dimostrando il potenziale per essere di grande aiuto nel colmare il divario tra l'intento di una persona e la programmazione del computer necessaria per risolvere un compito."
Tuttavia, lo sviluppo di software è un'esperienza molto più complessa della semplice estrazione di codice, aggiunge Fairweather. "Le capacità generative che vediamo nei modelli linguistici e di immagini sono un piccolo sottoinsieme degli argomenti che dovranno essere modellati affinché l'intelligenza artificiale generativa possa assumere un ruolo più ampio nello sviluppo automatizzato di software", sottolinea.
"Ogni sistema software ha considerazioni aggiuntive - come l'architettura del sistema logico e fisico, la modellazione dei dati, l'ingegneria di costruzione e distribuzione e l'attività di manutenzione e gestione - che sembrano ancora essere ben oltre le attuali capacità di intelligenza artificiale generativa."
La possibilità più convincente per l'intelligenza artificiale è che possa, in ultima analisi, servire "come un modo per abilitare ambienti low-code e no-code", afferma Leon Kallikkadan, vicepresidente della tecnologia presso Atrium.
"Penso anche che, man mano che altre partnership potranno unirsi, ciò renderà più possibile il low-code e l'assenza di codice. Credo che sarà un approccio graduale in base al quale, mentre tu, lo sviluppatore umano, lo costruisci, un componente AI inizierà a creare una visione o passo futuro. Le possibilità a lungo termine dipendono da quanto profonda è l'integrazione, ma sì, può arrivare a quel punto fino a diventare un ambiente low-code e no-code."
L'intelligenza artificiale generativa è più adatta per il lavoro di sviluppo che richiede competenze di alto livello. "Per la creazione di app, non penso che si tratti tanto di ambienti con basso o nessun codice come li immaginiamo attualmente", afferma Louis Landry, ricercatore di ingegneria presso Teradata. "Costruire cose richiede sempre codice. Si tratta piuttosto di semplificare e accelerare il processo di codifica per il programmatore."
La tecnologia low-code e no-code è probabilmente più orientata ai non programmatori, afferma Jesse Reiss, CTO di Hummingbird. "Fornisce alle organizzazioni la capacità di reimmaginare i processi aziendali senza acquisire elevate competenze IT. Ciò è fondamentale per le piccole e medie imprese, soprattutto durante la continua sfida del lavoro in cui possono essere a corto di personale o non avere le risorse per supportare operazioni affaristiche."
In definitiva, l’intelligenza artificiale generativa servirà a rendere il low-code più no-code. "Uno dei vantaggi più significativi dell'intelligenza artificiale generativa è la sua capacità di colmare il divario tra ambienti low-code e no-code", afferma Oshri Moyal, cofondatore e CTO di Atera.
"Fornendo modelli e modelli di codice predefiniti, l'intelligenza artificiale generativa consente agli sviluppatori di creare applicazioni sofisticate senza richiedere competenze approfondite di codifica. Ciò democratizza il processo di sviluppo e apre opportunità a una gamma più ampia di individui di partecipare alla creazione di soluzioni tecnologiche."