Убрзавање иновација: синергија генеративне вештачке интелигенције и софтвера ниског кода

Конвергенција генеративне вештачке интелигенције и софтвера са ниским кодом ствара моћну синергију која покреће иновације изван уобичајеног. Иако је свака технологија засебно веома тражена, њихова комбинација се хармонизује на начин који отвара нове могућности и убрзава развој.

Развој ниског кода омогућава појединцима да граде апликације са минималним ослањањем на тврди код, користећи визуелне алате и моделе за развој. Природни пресек ниског кода и вештачке интелигенције има потенцијал да револуционише начин на који креирамо софтвер. Међутим, кључно је да се позабавите питањима као што су интегритет и безбедност података како би се обезбедила смислена интеграција.

Мицрософтов извештај Лов-Цоде Сигналс 2023 открива да 87% директора за иновације и ИТ професионалаца верује да би уграђивање повећане вештачке интелигенције и аутоматизације у платформе са ниским кодом побољшало њихову способност да искористе читав низ могућности.

Према Динешу Варадхарајану, ЦПО-у на радној платформи Киссфлов са ниским кодом/без кода, конвергенција АИ и ниског кода омогућава системима да управљају радним оптерећењем уместо да људи морају да раде за системе. Он наглашава да АИ и ниски код се међусобно не искључују, већ се допуњују, нудећи обиље могућности.

Варадхарајан истиче да комбинација АИ и технологије ниског кода затвара јаз у развоју. Софтвер са ниским кодом побољшава доступност развоја широм организација, укључујући програмере грађана, док генеративна АИ повећава организациону ефикасност и кохерентност.

Јим Росе, извршни директор ЦирцлеЦИ, платформе за аутоматизацију за тимове за испоруку софтвера, верује да ће велики језички модели који чине основу генеративних АИ платформи на крају револуционисати језик развоја ниског кода. Уместо да конструишу апликацију или веб локацију путем визуелног дизајна, корисници ће моћи директно да постављају упите о моделима, као што је тражење продавнице е-трговине лаке за управљање за продају старинских ципела.

Иако ова технологија још увек није у потпуности достигла свој потенцијал, Роуз истиче важност учења како да ефикасно комуницирате са генеративном вештачком интелигенцијом да бисте постигли жељене резултате. Варадхарајан из Киссфлов-а предвиђа да АИ преузме управљање задацима у року од годину дана, што ће довести до значајније интеграције са ниским кодом.

Успешна имплементација и понављање ниског кода који покреће вештачка интелигенција захтева од пословних лидера да размотре управљање и етичке оквире. Дон Шуерман, технички директор компаније Пега за софтвер за предузећа, залаже се за одговоран и етички приступ вештачкој интелигенцији. Транспарентност је кључна, јер организације морају бити у стању да објасне како и зашто АИ доноси одређене одлуке како би осигурала правичност и одговорну употребу.

Шуерман наглашава потребу за тестирањем пристрасности да би се идентификовале и ублажиле латентне пристрасности присутне у друштву и подацима. Укључивањем људи у петљу, организације могу да се позабаве грешкама, побољшају и искористе људске вештине као што је емпатија купаца, које алгоритми машинског учења тек треба да у потпуности савладају.

Варадхарајан идентификује управљање променама као значајан изазов у конвергенцији АИ и ниског кода, посебно у великим предузећима која су навикла да раде на специфичне начине. Међутим, одржавањем чврстог слоја управљања, организације могу да иду у корак са развојем АИ пејзажа и управљају повезаним ризицима.

Следећи талас генеративних АИ платформи ће укључивати моделе затворене петље обучене на власничким подацима, према ЦирцлеЦИ Росе. Иако је сигурност података и даље кључна, овај приступ има потенцијал да трансформише могућности генеративне вештачке интелигенције у различитим индустријама.

Стручњаци наглашавају да синергија између генеративне АИ и софтвера са ниским кодом убрзава иновације, под условом да организације задрже своју одговорност и етичка разматрања. У данашњем конкурентском окружењу, брзина је неопходна за иновације, а ниски код који покреће вештачка интелигенција скраћује пут од идеје до експериментисања до живог производа, покрећући брзину иновације.