GenAI предостави още един лесен начин за генериране на код и изведнъж играта започна да се променя (снимка: CC0 Public Domain)
Платформите за програмиране с нисък код/без код опростяват значително разработката на софтуер. Същото прави и генеративният изкуствен интелект (GenAI). Това повдига въпроса доколко GenAI застрашава съществуването на тези платформи.
Инструментите с нисък код/без код (low-code/no-code) станаха популярни както сред професионалните разработчици, така и сред „цивилните разработчици” (опитните потребители). Докато първите имаха проблеми с приемането им в началото, ускоряващото се темпо на доставката на софтуер създаде нужда от такива инструменти, която беше трудна за отричане. Подобни платформи могат да се използват и за намаляване на техническия дълг, от който много предприятия имат голяма нужда.
Играта се променя
Тогава на сцената излезе GenAI, който предостави още един лесен начин за генериране на код и изведнъж играта започна да се променя. Подобно на повечето компании за разработка на софтуер, платформите с нисък код/без код започнаха да добавят GenAI към своите предложения, което може да им е от полза в краткосрочен план, но може и да е екзистенциална заплаха в дългосрочен план.
Рамасами Паланиапан, технически директор в компанията за ИТ услуги TEKsystems, коментира пред Information Week, че GenAI не е риск за платформите с нисък код/без код в близко бъдеще, но тъй като става по-ефективен чрез подсилено обучение, може да окаже влияние.
„За да се въведат инструменти на GenAI във всякакви корпоративни сценарии на използване, включващи критична бизнес логика в приложенията, трябва да има зрял подход към управлението и сигурността. В резултат на това някои компании не са склонни да възприемат GenAI инструментите за генериране на код в голям мащаб”, казва Паланиапан.
„Инструментите с нисък код и без код остават в рамките на защитната стена на организацията и не преместват генерирания код към публични модели. Въпреки това, тъй като предприятията развиват GenAI и той става по-зрял, очаквам да видя повече организации да приемат тези инструменти за конкретни приложения, което ще намали натоварването за някои инструменти с нисък код”, прогнозира специалистът.
Подобно на някои от другите интервюирани, Паланиапан казва, че разработката има различни слоеве на абстракция: физически код, който трябва да бъде внедрен (първо ниво), нисък код/без код (второ ниво), който ускорява процеса на разработка, и GenAI (трето ниво), който може да превърне изискванията на клиента в приложими блокове. Тези GenAI инструменти ще работят директно с код или инструменти с нисък код/без код.
Инструментите с нисък код/без код са по-зрели от GenAI
Платформите с нисък код/без код съществуват около 10 пъти по-дълго от ChatGPT (въпреки че големите езикови модели (LLM) не са нещо ново). Новото е прост интерфейс, който автоматично генерира код въз основа на подкани, написани на обикновен английски. Въпреки че сега решенията с малко код могат да генерират около 80% от кода на приложението, оставяйки 20% за крайни случаи и части от код, които все още трябва да бъдат написани от хора, GenAI може да успее да дублира това разделение в бъдеще.
„LLM все още не са там и мисля, че тук се намесва AGI [Artificial General Intelligence, изкуствен общ интелект]”, казва Питър МакКий, вицепрезидент по връзките с разработчиците и общността в Sonar – базиран на AI инструмент, който ускорява процеса на търсене на работа. „Мисля, че комбинирането на LLM с AGI ще бъде изключително мощно”.
Екипите за разработка на компанията за облачни услуги AWS Caylent използват GenAI за създаване на груби чернови, като например организирано хранилище на кодове. Според Райън Грос, старши директор по данни и приложения в Caylent, това драстично е подобрило производителността по начина, по който го направиха системите с нисък код/без код преди около пет години.
„Мисля, че пробивът всъщност е около потребителското изживяване. Доставчиците [на low-code платформи] са отделили много повече време и усилия с продуктовите си екипи, взаимодействащи с разработчиците, и разбират, че те искат резултатите да бъдат представени”, казва Грос. Според него, ако успеят да изградят технологичната мощ, необходима за впрягане на генеративния AI, те могат да изпреварят доставчиците на технологии, тъй като наистина адресират нуждите на основния опитен потребител или локален разработчик.
Синергична еволюция
Засега GenAI помага на разработчиците да станат по-продуктивни, но не може да замени човешките разсъждения. Виталий Кошеленко, архитект в доставчика на корпоративни софтуерни услуги Aimprosoft, вярва, че GenAI ще доведе до синергична еволюция на платформите с нисък код/без код, а не до тяхното елиминиране.
„Можем да видим как инструментите на GenAI подобряват платформите с нисък код/без код чрез автоматизиране на повтарящи се задачи, подобряване на потребителското изживяване и разширяване на обхвата от приложения, които не-разработчиците могат да създават. Тази интеграция ги прави още по-мощни, достъпни и ефективни, казва Кошеленко.
„GenAI не застрашава платформите с малко и никакво кодиране, а ги допълва и подобрява. Това ги прави по-мощни и ефективни чрез автоматизиране на рутинни задачи и подобряване на потребителското изживяване. Заедно те създават обещаващо бъдеще за разработката на софтуер”, допълва специалистът.
Абхиджит Какхандики, главен AI и иновационен директор в компанията Redwood Software, смята, че докато GenAI предлага възможности както за ИТ специалисти, така и за нетехнически потребители да станат по-продуктивни и да се съсредоточат върху задачи с добавена стойност, доверието в използването му за критични процеси остава ниско.
„Вместо да гледам на AI като на екзистенциален риск за разработките с нисък код/без код, аз го виждам като прекрояване на пейзажа. GenAI вече е доста добър в генерирането на кодови фрагменти или шаблонен код, преглед на код и дори тестване на код. Програмистите все по-често го използват за доказване на концепции”, казва Какхандики.
„Платформите с малко код могат да се разглеждат като слой „лекота на използване”, превеждащ синтаксиса на кодирането във визуално плъзгане и пускане. GenAI разширява базата от потенциални разработчици чрез увеличаване на набора от умения за „цивилни” разработчици (опитни потребители) или намаляване на бариерата за разширено кодиране”, допълва той.
В крайна сметка, поради тези тенденции, бъдещият пейзаж на разработката ще бъде от по-съвместно естество – между „цивилни” разработчици, професионални програмисти и изкуствен интелект. „Това в крайна сметка ще ни накара да създаваме по-добри приложения по-бързо”, заключава Какхандики.