Οι πρόοδοι στην ανάπτυξη λογισμικού είχαν βαθιές αλλαγές από τις χειροκίνητες προσεγγίσεις σε πιο μηχανικές προσεγγίσεις. Πιθανώς η πιο μεταμορφωτική τεχνολογία που προέκυψε από αυτή την εξέλιξη είναι οι πλατφόρμες Low-Code/No-Code (LCNC), των οποίων ο μοναδικός σκοπός είναι να κάνουν την ανάπτυξη ευκολότερη και ταχύτερη.
Το τσουνάμι των απαιτήσεων για γρηγορότερα ανάπτυξη εφαρμογών στον απόηχο του ψηφιακού μετασχηματισμού τροφοδότησε την ανάπτυξη των πλατφορμών LCNC. Με αυτό το κύμα, έφερε μια ακόμα πιο ισχυρή δύναμη: το Generative AI, αλλιώς γνωστό ως Gen AI, το οποίο άλλαξε τον τρόπο που οι προγραμματιστές (αρχάριοι και ειδικοί) αλληλεπιδρούν με τις πλατφόρμες LCNC.
Αυτό το άρθρο εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο το Gen AI οδηγεί την καινοτομία στην ανάπτυξη λογισμικού χαμηλού κώδικα, όσον αφορά τις τεχνολογικές πτυχές και τις επιπτώσεις.
1. Συνέργεια μεταξύ Gen AI και ανάπτυξης χαμηλού κώδικα
Οι πλατφόρμες χαμηλού κώδικα παρέχουν τις γραφικές διεπαφές και τα προκατασκευασμένα στοιχεία. Επομένως, είναι μια ευκαιρία για τον προγραμματιστή να επικεντρωθεί στη συναρμολόγηση των εφαρμογών αντί στην επίπονη κωδικοποίηση από την αρχή. Ωστόσο, αυτές οι πλατφόρμες εξακολουθούν να απαιτούν λήψη αποφάσεων σχετικά με την αρχιτεκτονική, τη λογική και την ενορχήστρωση ροής εργασίας.
Εδώ μπαίνει η Gen AI—αυξάνοντας τις δυνατότητες πλατφορμών χαμηλού κώδικα αυτοματοποιώντας πιο περίπλοκη λήψη αποφάσεων και ακόμη και δημιουργώντας τμήματα της λογικής εφαρμογής αυτόνομα.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για σχεδιασμό εφαρμογών
Μία από τις πιο σημαντικές διασταυρώσεις μεταξύ Gen AI και ανάπτυξης χαμηλού κώδικα είναι μέσω του NLP. Οι προγραμματιστές μπορούν να αλληλεπιδράσουν με πλατφόρμες LCNC χρησιμοποιώντας ερωτήματα ή προτροπές φυσικής γλώσσας.
Για παράδειγμα, αντί να σχεδιάσει ένα κατάλληλο σχήμα βάσης δεδομένων, ένας χρήστης θα προτιμούσε να ζητήσει από ένα εργαλείο που βασίζεται σε AI να «σχεδιάσει ένα σχήμα βάσης δεδομένων για ηλεκτρονικό εμπόριο» και το εργαλείο θα μπορεί να παρουσιάσει ένα επεκτάσιμο, βελτιστοποιημένο σχήμα. Η διευκόλυνση ουσιαστικά μειώνει τον χρόνο που έχουν οι χρήστες με λιγότερο τεχνικό υπόβαθρο για να εισέλθουν σε καμπύλες εκμάθησης, αλλά θα επιταχύνει επίσης τον συνολικό κύκλο ανάπτυξης έμπειρων προγραμματιστών.
2. Generative AI στη δημιουργία και αύξηση κώδικα
Προτάσεις κώδικα με τεχνητή νοημοσύνη
Οι περισσότερες πλατφόρμες LCNC εξακολουθούν να περιλαμβάνουν κάποιο βαθμό χειροκίνητης κωδικοποίησης, ειδικά για προσαρμοσμένη λειτουργικότητα. Μοντέλα Gen AI, όπως το Codex του OpenAI ή το GitHub Copilot έχουν ήδη ενσωματωθεί σε περιβάλλοντα LCNC. Αυτά τα εργαλεία προσφέρουν έξυπνες προτάσεις για αποσπάσματα κώδικα, λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης ή δημιουργούν ολόκληρα μπλοκ λογικής με βάση τα δεδομένα του χρήστη. Η ιδέα είναι να ελαχιστοποιηθούν οι επαναλαμβανόμενες εργασίες, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγική εργασία υψηλής αξίας.
Παράδειγμα περίπτωσης χρήσης: Μικροϋπηρεσίες αυτόματης παραγωγής
Μία από τις σύγχρονες καυτές τάσεις λογισμικού προέρχεται από την αρχιτεκτονική των μικροϋπηρεσιών: επιτρέπει την κατασκευή αρθρωτών και εξαιρετικά επεκτάσιμων συστημάτων, αλλά ο σχεδιασμός, η κωδικοποίηση και η ανάπτυξή τους είναι πολύ περίπλοκη. Το Gen AI μπορεί να αυτοματοποιήσει τη δημιουργία μικροϋπηρεσιών σε μια πλατφόρμα χαμηλού κώδικα ερμηνεύοντας απαιτήσεις που καθορίζονται από τον χρήστη και δημιουργώντας διεπαφές υπηρεσιών, μοντέλα δεδομένων, ακόμη και δοκιμάζοντας σενάρια.
Για παράδειγμα, ορίζοντας ότι μια microservice θα πρέπει να διαχειρίζεται τον έλεγχο ταυτότητας χρήστη, η Gen AI μπορεί να δημιουργήσει αυτόματα τα απαιτούμενα τελικά σημεία API, τις συνδέσεις βάσεων δεδομένων και τα πρωτόκολλα ασφαλείας.
AI στον εντοπισμό και τον εντοπισμό σφαλμάτων
Ο εντοπισμός σφαλμάτων και ο εντοπισμός σφαλμάτων σε περιβάλλοντα χαμηλού κώδικα μπορεί να είναι δύσκολος, ειδικά όταν πρόκειται για στοιχεία που δημιουργούνται αυτόματα ή προσαρμοσμένα. Η Gen AI μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό πιθανών παγίδων πριν γίνουν κρίσιμα ζητήματα. Εργαλεία που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε μεγάλα σύνολα δεδομένων κώδικα μπορούν να προβλέψουν πού είναι πιο πιθανό να προκύψουν προβλήματα και να προτείνουν διορθώσεις προληπτικά.
3. Ενοποίηση δεδομένων και αυτοματοποίηση ροής εργασιών
Τα υψηλότερα σημεία πόνου στην ανάπτυξη της εφαρμογής θα ήταν μέσω της ενοποίησης δεδομένων. Η μεγαλύτερη πρόκληση είναι η προσπάθεια σύνδεσης διαφορετικών ειδών ανόμοιων δεδομένων, όπως από βάση δεδομένων, API ή παλαιού τύπου σύστημα. Οι πλατφόρμες χαμηλού κώδικα απλοποιούν αυτήν την εργασία με προκατασκευασμένες συνδέσεις, αλλά η πρόκληση της κανονικοποίησης, της χαρτογράφησης και του συγχρονισμού δεδομένων παραμένει. Η Gen AI διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στην αυτοματοποίηση αυτών των διαδικασιών.
Αυτοματοποιημένη χαρτογράφηση δεδομένων
Παραδοσιακά, η ενοποίηση δεδομένων περιλαμβάνει τη μη αυτόματη αντιστοίχιση πεδίων δεδομένων από το ένα σύστημα στο άλλο. Η Gen AI μπορεί να χαρτογραφήσει έξυπνα αυτά τα πεδία αναλύοντας μεταδεδομένα, δομές δεδομένων και μοτίβα χρήσης.
Για παράδειγμα, κατά την ενσωμάτωση ενός συστήματος CRM με μια πλατφόρμα ERP, η Gen AI μπορεί να προβλέψει τις κατάλληλες αντιστοιχίσεις πεδίων (π.χ. όνομα πελάτη, διεύθυνση, ιστορικό συναλλαγών) βάσει ιστορικών μοτίβων, μειώνοντας δραματικά τον χρόνο ανάπτυξης.
Βελτιστοποιημένη αυτοματοποίηση ροής εργασιών
Με παρόμοιο τρόπο, η Gen AI ενισχύει την αυτοματοποίηση της ροής εργασίας. Οι πλατφόρμες χαμηλού κώδικα συχνά περιλαμβάνουν μηχανές ροής εργασιών για τον καθορισμό και την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών. Η Gen AI μπορεί να δημιουργήσει αυτόματα ροές εργασίας με βάση περιγραφές υψηλού επιπέδου μιας επιχειρηματικής διαδικασίας. Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι μια ασφαλιστική εταιρεία θέλει να παρουσιάσει τη ροή εργασιών της διεκπεραίωσης των απαιτήσεων. Η Gen AI θα παράγει μια λειτουργική ροή διαδικασίας που θα περιλαμβάνει διαδικασίες επαλήθευσης εγγράφων, στάδια έγκρισης που εμπλέκονται και τις αντίστοιχες ειδοποιήσεις τους προς τους πελάτες.
4. Σχεδιασμός εμπειρίας χρήστη (UX).
Πρωτοτυποποίηση με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη και δημιουργία διεπαφής χρήστη
Έτσι, είναι συνήθως το μπουκάλι στην ανάπτυξη: διαισθητικές και ελκυστικές διεπαφές χρήστη. Η Gen AI μπορεί να βοηθήσει σε αυτό δημιουργώντας πρωτότυπα με βάση τις προδιαγραφές χρήστη που περιγράφουν μια ιδανική εμφάνιση για το UI. Αντί να σύρουν και να αποθέσουν στοιχεία σε μια διεπαφή χαμηλού κώδικα, μπορούν να περιγράψουν τι έχουν στο μυαλό τους για τη διεπαφή χρήστη σε φυσική γλώσσα και η τεχνητή νοημοσύνη θα αποδώσει μια διαδραστική, αποκριτική διεπαφή χρήστη.
Παράδειγμα: Δημιουργία δυναμικής φόρμας
Φανταστείτε ένα σενάριο όπου μια επιχείρηση πρέπει να συλλέγει σχόλια πελατών μέσω μιας δυναμικής φόρμας. Περιγράφοντας τις απαιτήσεις της φόρμας—όπως πεδία για λεπτομέρειες πελατών, αξιολογήσεις και σχόλια—το Gen AI μπορεί όχι μόνο να δημιουργήσει τη φόρμα αλλά και να βελτιστοποιήσει τη διάταξή της με βάση τα μοτίβα αλληλεπίδρασης των χρηστών. Θα μπορούσε να προτείνει προσαρμοστικά πεδία φόρμας, λογική υπό όρους (π.χ., εάν η βαθμολογία είναι κάτω από 3, ζητήστε πρόσθετα σχόλια) και μηχανισμούς επικύρωσης, όλα αυτά διατηρώντας παράλληλα μια αποκριτική σχεδίαση για διαφορετικές συσκευές.
5. Συνεργασία σε πραγματικό χρόνο & έλεγχος έκδοσης
Οι πλατφόρμες χαμηλού κώδικα υιοθετούνται γενικά από διάφορες ομάδες, συμπεριλαμβανομένων επιχειρηματικών αναλυτών, προγραμματιστών, καθώς και διαχειριστών προϊόντων. Η εξασφάλιση ομαλής συνεργασίας μεταξύ των μελών της ομάδας, ιδιαίτερα όταν εμπλέκονται πολλές εκδόσεις μιας εφαρμογής, είναι ένας άλλος τομέας όπου η Gen AI προσφέρει αξία.
AI για έλεγχο έκδοσης και επίλυση συγκρούσεων συγχώνευσης
Τα παραδοσιακά συστήματα ελέγχου εκδόσεων (π.χ. Git) χειρίζονται καλά τις συγκρούσεις κώδικα, αλλά η ίδια πολυπλοκότητα προκύπτει σε πλατφόρμες χαμηλού κώδικα όταν πολλοί χρήστες κάνουν αλλαγές σε ροές εργασίας, στοιχεία διεπαφής χρήστη ή λογική. Τα μοντέλα Gen AI μπορούν να ανιχνεύσουν πιθανές συγκρούσεις συγχώνευσης νωρίτερα προβλέποντας περιοχές επικάλυψης με βάση το ιστορικό χρήσης και προτείνοντας αυτοματοποιημένες επιλύσεις συγκρούσεων.
Επιπλέον, παρακολουθώντας τις αλλαγές σε πραγματικό χρόνο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει συστάσεις σχετικά με τις καλύτερες προσεγγίσεις για να συνδυαστούν ή να συμβιβαστούν αυτές οι αλλαγές, διασφαλίζοντας την ομαλή συνεργασία.
6. Ασφάλεια και συμμόρφωση
Οι ανησυχίες για την ασφάλεια εμφανίζονται τώρα ακόμη πιο συχνά, καθώς οι πλατφόρμες χαμηλού κώδικα γίνονται όλο και πιο δημοφιλείς σε εταιρικά περιβάλλοντα. Η Gen AI εισάγει νέα επίπεδα ασφάλειας εντοπίζοντας προληπτικά τα τρωτά σημεία στις ροές εργασίας που δημιουργούνται κώδικα ή εφαρμογές.
AI για έλεγχο ασφαλείας
Για παράδειγμα, μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν εκπαιδευτεί σε πρακτικές ασφαλούς κωδικοποίησης μπορούν να αναλύουν κώδικα που δημιουργείται αυτόματα σε πραγματικό χρόνο, επισημαίνοντας περιοχές που ενδέχεται να θέτουν κινδύνους για την ασφάλεια. Είτε πρόκειται για τρωτά σημεία SQL injection, ανασφαλή χρήση API ή ακατάλληλες τεχνικές κρυπτογράφησης, τα εργαλεία που υποστηρίζονται από AI μπορούν να προσφέρουν προτάσεις σε πραγματικό χρόνο και ακόμη και να διορθώσουν αυτόματα τον μη ασφαλή κώδικα πριν φτάσει στην παραγωγή.
Αυτοματοποιημένοι έλεγχοι συμμόρφωσης
Οι αιτήσεις πρέπει να πληρούν διάφορες απαιτήσεις όπως ορίζονται από τους κανονισμούς, είτε πρόκειται για HIPAA στον κόσμο της υγειονομικής περίθαλψης είτε στον τομέα των οικονομικών, GDPR. Το Gen AI μπορεί να βοηθήσει προγραμματιστές χαμηλού κώδικα ελέγχοντας αυτόματα τις εφαρμογές που δημιουργούνται σε σχέση με τους κανόνες συμμόρφωσης.
Για παράδειγμα, εάν ένας χρήστης δημιουργήσει μια φόρμα για τη συλλογή προσωπικών δεδομένων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επισημάνει πεδία που απαιτούν κρυπτογράφηση ή να ειδοποιήσει τον χρήστη εάν λείπουν οι μηχανισμοί συναίνεσης, διασφαλίζοντας ότι η συμμόρφωση με τους κανονισμούς έχει ενσωματωθεί στην εφαρμογή από την αρχή.
7. Κλιμάκωση και βελτιστοποίηση απόδοσης
Επεκτασιμότητα με τεχνητή νοημοσύνη
Η κλιμάκωση μιας εφαρμογής περιλαμβάνει όχι μόνο την αύξηση της ικανότητάς της να χειρίζεται την κυκλοφορία, αλλά και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών υποστήριξης, τις αλληλεπιδράσεις με βάση δεδομένων και την ενορχήστρωση μικροϋπηρεσιών. Τα εργαλεία Gen AI μπορούν να παρακολουθούν συνεχώς την απόδοση της εφαρμογής και να προτείνουν βελτιστοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο.
Εάν μια πλατφόρμα χαμηλού κώδικα δημιουργεί μια εφαρμογή Ιστού, το Gen AI θα μπορούσε να αναλύσει το φόρτο του διακομιστή, τον λανθάνοντα χρόνο API ή τη χρήση μνήμης και να προτείνει προσαρμογές όπως ευρετηρίαση βάσεων δεδομένων, εξισορρόπηση φορτίου ή μηχανισμούς προσωρινής αποθήκευσης.
Δοκιμή απόδοσης
Παραδοσιακά, δοκιμή απόδοσης περιλαμβάνει την εκτέλεση τεστ αντοχής και την ανάλυση αρχείων καταγραφής για τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης. Η Gen AI μπορεί να αυτοματοποιήσει αυτή τη διαδικασία δημιουργώντας συνθετική επισκεψιμότητα χρηστών με βάση τα ιστορικά μοτίβα χρήσης και προβλέποντας πιθανά προβλήματα απόδοσης προτού προκύψουν σε ζωντανό περιβάλλον. Αυτή η προληπτική προσέγγιση διασφαλίζει ότι οι εφαρμογές που αναπτύσσονται σε πλατφόρμες χαμηλού κώδικα είναι επεκτάσιμες και αξιόπιστες.
Η Gen AI θα διαμορφώσει εφαρμογές χαμηλού κώδικα
Η γρήγορη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης γίνεται ένας από τους βασικούς μοχλούς για τη μελλοντική ανάπτυξη στην ανάπτυξη λογισμικού χαμηλού κώδικα. Βελτιώνοντας εξαλείφοντας την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση και βελτιστοποιώντας τις αποφάσεις, η Gen AI επιτρέπει περαιτέρω σε προγραμματιστές και μη τεχνικούς χρήστες να αναπτύξουν εφαρμογές που ακόμη και ισχυρές και επεκτάσιμες εφαρμογές δεν θα μπορούσαν να ταιριάξουν, πιο επιδέξια από ποτέ. Έτσι, ο αυτοματισμός που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη και τα φιλικά προς τον χρήστη περιβάλλοντα χαμηλού κώδικα θα άρχιζαν να εγκαινιάζουν μια νέα εποχή για καινοτομία σε ψηφιακούς καμβάδες.
Πίστωση επιλεγμένης εικόνας: Γκόραν Ίβος
VIA: DataConomy.com
