¿Cómo cambiará el low code de IA generativa el desarrollo de aplicaciones?

Ahora que sabemos que el low code ha llegado para quedarse, la pregunta es, ¿cómo se está preparando su organización para su próximo capítulo? Durante los últimos años, las herramientas de low-code como App Builder se han centrado en varios puntos débiles en la creación de aplicaciones, lo que permite a los ejecutivos de nivel C y a los líderes del equipo de desarrollo acelerar el tiempo de comercialización, automatizar el desarrollo de aplicaciones desde el diseño hasta el código y optimizar la productividad del desarrollo. Pero las cosas están avanzando de nuevo con el low code de IA generativa que amplía aún más los límites del desarrollo de aplicaciones low-code.

¿Qué es la IA generativa?

En general, la IA generativa funciona como un subconjunto de la inteligencia artificial que se ha convertido en una fuerza fundamental junto con la IA predictiva y prescriptiva. Mientras que la IA predictiva se utiliza para pronosticar el futuro y la IA prescriptiva impulsa decisiones informadas, la IA generativa consiste en crear todo tipo de contenidos. Piense en ChatGBT, por ejemplo. Funciona con redes neuronales transformadoras y aprendizaje profundo para ofrecer contenido similar al humano basado en las indicaciones del lenguaje natural con las que los usuarios lo alimentan.

En esencia, la IA generativa se basa en técnicas como:

• Modelos de transformadores

• Modelos de lenguaje grandes (LLM)

• Modelos de difusión

• Modelos de aprendizaje automático

La IA generativa revoluciona el diseño y el desarrollo de productos. Cuando se combina con low code, permite a las organizaciones y a sus equipos trabajar de forma más rápida y eficiente. Al definir un concepto novedoso, el low code de IA generativa, estas herramientas pueden proporcionar un contexto (datos y parámetros) y generar código en minutos.

Las personas están capacitadas para entrenar las herramientas en la colaboración humano-máquina, aprovechando el nuevo modelo de low-code de IA generativa.

¿Qué es el low code de IA generativa?

El low code de IA generativa es cuando las herramientas de low-code integran los principios y capacidades de la IA (como App Builder IA) para simular la fluidez tecnológica. La IA generativa, que gestiona entradas y salidas multimodales, simplifica la creación de flujos de trabajo que combinan el procesamiento de texto, la generación de imágenes y mucho más, todo ello dentro de plataformas low-code.

A medida que madura la tecnología low-code de IA generativa, la brecha entre la intención del usuario y el comportamiento del software disminuye, con el objetivo principal de automatizar aún más procesos de desarrollo de aplicaciones más rápido. Algunos de los efectos posteriores del nuevo paradigma de IA + low code incluyen:

• Mejorar la colaboración y empoderar a una gama más amplia de usuarios (incluidos los desarrolladores ciudadanos) que pueden participar en el proceso de desarrollo.

• Creación de prototipos e iteración más rápidos, creación de componentes, creación de interfaces de usuario, maquetas, POC o MVP​ ​escalables, y más sin escribir código extenso.

• La capacidad de optimizar tareas desalentadoras o repetitivas como la entrada de datos, la integración de API y la generación de imágenes a partir de indicaciones en lenguaje sencillo.

IA generativa Low Code en empresas y desarrollo de aplicaciones

Con objetivos ambiciosos, esta tecnología ha estado involucrada en escenarios para crear y modernizar aplicaciones de misión crítica para tareas más específicas como mejorar la detección de fraudes y el servicio al cliente. Sin embargo, cada vez que la dirección delibera sobre la incorporación de la IA generativa lowcode en un nuevo proyecto, su atención se centra en los resultados y el valor empresarial. Esto hace que las organizaciones y los equipos se reevalúen y se pregunten:

• ¿Tiene un alto valor comercial?

• ¿Cuál es el resultado empresarial que impulsará los ingresos?

• ¿Existen riesgos y desventajas que deban evaluarse?

• ¿Está esto resolviendo un punto crítico de dolor o abordando una necesidad de alta prioridad?

• ¿Cómo se alinea esto con los objetivos a largo plazo?

Este debate se centra en la implementación de la IA generativa en las prácticas empresariales y en los procesos low-code ya establecidos. Pero la IA no es un concepto nuevo. Es más bien un nuevo enfoque. Al aprovechar las capacidades de IA generativa que se ajustan a flujos de trabajo comunes y ya determinados, los CTO, los CIO y los líderes de los equipos de desarrollo pueden desbloquear el potencial de más personas.

Según Gartner, "para 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado interfaces o modelos de programación de aplicaciones (API) de inteligencia artificial generativa (GenAI) y/o implementado aplicaciones habilitadas para GenAI en entornos de producción, frente a menos del 5% en 2023".

Durante la Conferencia ISTA, Jason Beres, vicepresidente senior de herramientas de desarrollo de Infragistics, indicó que las empresas líderes "están mejorando, están afinando modelos, simplemente están agregando nuevas herramientas de innovación a los bordes para que sea mejor para ellos, y están viendo mejoras de hasta un 3% al mes en la productividad utilizando IA al generar código, construir pruebas unitarias, creación de fuentes de datos, y más".

El aumento no se debe a que estas herramientas reemplacen a los desarrolladores, sino a que ayudan a los equipos a hacer mejor su trabajo.

Artículo útil para ejecutivos de nivel C:

¿Cómo mejorar la productividad de los desarrolladores con herramientas low-code? 

¿Cómo están aprovechando las empresas la IA generativa para ofrecer valor empresarial?

El desarrollo de software aumentado por IA está revolucionando la forma en que los equipos de desarrollo gestionan proyectos y tareas para impulsar la productividad de los desarrolladores y aumentar su satisfacción. Jason Beres vuelve a mencionar: "Odio pasar por los escritorios donde trabajan mis desarrolladores, y los veo escribiendo todo este código en las ventanas de la consola y el bloc de notas y todas estas otras herramientas. ¿Por qué todavía tenemos que hacer todo esto? Y ahí es donde la IA realmente puede ayudar".

Su objetivo es mejorar la experiencia de desarrollo e impulsar la eficiencia del trabajo. GitHub, por ejemplo, intentó cuantificar el impacto de GitHub Copilot en la productividad y la felicidad de los desarrolladores. Y esto es lo que destacaron.

(Fuente: Blog de GitHub)

Utilizándolo como significante del efecto de herramientas similares; demuestra cómo la IA generativa no solo revoluciona las mejores prácticas de ingeniería, sino que hace que sea mucho más rápido y sencillo construir y retener el valor empresarial. La IA generativa también avanza en el campo del software low-code.

Sin lugar a dudas, "la IA generativa se ha convertido en una prioridad para la alta dirección y ha provocado una enorme innovación en nuevas herramientas más allá de los modelos básicos", comenta Arun Chandrasekaran, analista distinguido de Gartner. "La demanda de IA generativa está aumentando en muchas industrias, como la atención médica, las ciencias de la vida, el derecho, los servicios financieros y el sector público".

Desafíos y consideraciones de la IA generativa

Aunque hay muchos casos de uso en los que el low code de IA generativa funciona como una tecnología transformadora que revoluciona los procesos, las personas aún deben comprender que existen límites y riesgos. Estos son algunos de los desafíos del desarrollo de bajo código de IA que deben abordarse a pesar del inmenso potencial que ofrece:

• Gobernanza robusta: En el contexto del desarrollo de aplicaciones, aún se requiere comprender, probar y mantener grandes cantidades de código generado por IA para garantizar la calidad y el cumplimiento.

• Riesgos de seguridad: Para garantizar la IA generativa, el desarrollo de low-code mejora la precisión en lugar de plantear vulnerabilidades como exponer datos confidenciales o producir código incorrecto.

• Habilidad de desarrollo "atrofia": La dependencia excesiva del low code de la IA generativa puede limitar potencialmente las habilidades básicas como la resolución de problemas o la depuración.

• Implicaciones de costos: Aumentar los costos adicionales de adoptar el desarrollo de software de IA generativa en comparación con los beneficios esperados.

• Desplazamiento de puestos de trabajo: Es posible que sea necesario volver a capacitar y capacitar.

• Limitaciones de integración: Los sistemas heredados o las API externas a veces pueden ser incompatibles con el low code de IA generativa.

Artículo útil para ejecutivos de nivel C:

Guía: Eliminación de los desafíos del low-code y mitigación de riesgos 

¿Cómo prepararse para el futuro del low code de IA generativa?

El auge del low code y la IA inicialmente trajo disrupción porque desafió muchos modelos tradicionales de desarrollo de aplicaciones. El proceso democratizó la creación de software e insistió en que las empresas se replantearan cómo manejan la tecnología y la innovación y qué cultura cultivan dentro de la empresa. A medida que la IA y el low code continúan evolucionando rápidamente, esto es lo que las empresas necesitan reimaginar y "reacondicionar" para estar listas para lo que está por venir.

Moderar las expectativas sobre lo que puede hacer el low code de IA generativa

El low code de IA generativa no es un monolito; Todavía está evolucionando. Es por eso que los ejecutivos deben ser pragmáticos acerca de las oportunidades y los riesgos. Defina las tareas específicas que se asignarán a la máquina.

Preparando el escenario para la IA

Crear una hoja de ruta y trabajar con una estrategia low-code de IA generativa que abarque pilares como la gobernanza de la IA, la gestión de datos, la adquisición de talento, la infraestructura tecnológica y las consideraciones éticas.

Estar abierto a la experimentación

Es importante eliminar los rígidos ciclos de desarrollo tradicionales, hacer la transición a flujos de trabajo ágiles cuando corresponda, probar nuevos enfoques y herramientas, y trabajar para lograr la flexibilidad.

Pensando en la mejora continua de las competencias

Invertir en oportunidades de capacitación y planificar el presupuesto para iniciativas de desarrollo de habilidades. De esta manera, los ejecutivos de nivel C gestionarán el cambio en los roles de TI porque la IA generativa impondrá un nuevo tipo de fuerza laboral en el desarrollo de low-code.

Identificar oportunidades para la IA y el low code por adelantado

Esto implica el análisis de los procesos de negocio, el examen de los puntos de referencia del sector, la participación de todas las partes interesadas para recopilar información y ver qué puntos débiles puede gestionar la IA, y la realización de estudios de viabilidad.

Vincular las tecnologías emergentes a las estrategias existentes

Teniendo en cuenta el marco de IDEA: identificar, determinar, extrapolar y anticipar. Utilizado regularmente, este enfoque ayuda a los líderes y ejecutivos de nivel C a evaluar el panorama, descubrir y eliminar brechas dentro de los procesos y planificar el futuro.

Conclusión + Conclusiones del artículo

Podemos decir con seguridad que estamos en una transición significativa en el desarrollo de aplicaciones donde las máquinas y el poder humano coexisten para redefinir procesos y mentalidades. Hemos visto el auge de la IA de forma independiente, pero ahora converge con el low code, introduciendo un paradigma completamente nuevo para las empresas y los equipos que quieren mantenerse al día con las innovaciones. Pero estos dos pilares tecnológicos ahora están trabajando juntos. El impacto de la IA generativa en el desarrollo low-code cambia la forma en que se crean las aplicaciones, quién puede crearlas y la rapidez con la que puede suceder.

A medida que la industria avanza, las empresas deben aprender a aprovechar el poder de estas herramientas de la manera más eficiente y teniendo en cuenta la responsabilidad. La clave será no solo aprovechar los beneficios, sino también abordar los desafíos en torno a la gobernanza, la seguridad y la mejora de las habilidades. Esto se traducirá en valor empresarial, optimización adecuada de procesos y crecimiento.