¿Cuáles son las 5 limitaciones de la IA en el desarrollo de aplicaciones low-code?

A medida que siguen surgiendo herramientas de desarrollo de aplicaciones low-code, los equipos deben adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y seguir el ritmo de las últimas innovaciones, rompiendo así los viejos conceptos con nuevos enfoques. Desde la adopción de metodologías ágiles hasta el aprovechamiento de más soluciones de automatización, las prácticas de desarrollo se perfeccionan constantemente para mejorar la productividad, ofrecer valor más rápidamente y mantenerse a la vanguardia.

Ahora hay microaplicaciones, superaplicaciones y aplicaciones componibles creadas con métodos pioneros que combinan plataformas modernas de bajo código e IA generativa. Herramientas como App Builder ayudan a los equipos a entregar proyectos más rápido, acortando los trabajos pendientes de los equipos y reduciendo la necesidad de desarrolladores altamente calificados. Sin embargo, a medida que el enfoque de la industria comienza a centrarse en la integración de la inteligencia artificial en estas herramientas, es esencial considerar las limitaciones y los desafíos que acompañan a esta transición.

Profundicemos para explorar qué es el desarrollo low-code, las limitaciones de la IA en low code y los 5 principales desafíos que conlleva.

El reinventor del desarrollo de aplicaciones: plataformas low-code

¿Qué es el desarrollo de aplicaciones low-code? En esencia, es el proceso de creación de aplicaciones con todas las funciones para cualquier marco que utilice plataformas de bajo código. Para hacer frente a muchos de los obstáculos y cuellos de botella a los que se enfrentan los equipos de desarrollo de aplicaciones de hoy en día, estas herramientas llegan con un conjunto de capacidades que automatizan todo lo que hay detrás de la creación de aplicaciones, desde el diseño hasta el código.

Las plataformas de desarrollo low-code ofrecen muchas funciones diseñadas para agilizar el proceso de desarrollo y mejorar la productividad. Estas plataformas proporcionan una experiencia de creación de aplicaciones fácil de usar, de arrastrar y soltar, combinada con un desarrollo rápido de aplicaciones (RAD) de alta velocidad. Incluyen un entorno de desarrollo visual integrado (IDE) para definir interfaces de usuario, modelos de datos, flujos de trabajo y más, lo que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones complejas sin una extensa codificación manual.

Una ventaja clave de las plataformas low-code es su completa caja de herramientas de componentes de interfaz de usuario reutilizables para Angular, Blazor y Web Components. Además, estas plataformas ofrecen un sistema de diseño que se adhiere a un inventario de patrones de UX y pautas de estilo de marca, lo que garantiza que las aplicaciones funcionen bien y proporcionen una experiencia de usuario consistente. La generación instantánea de código y las capacidades de vista previa de código en tiempo real también son características importantes de las plataformas low-code. Esto permite a los desarrolladores ver los cambios de inmediato, lo que facilita una iteración más rápida.

Aparte de estos puntos clave, otros beneficios significativos que las herramientas low-code como App Builder proporcionan a los equipos incluyen:

• Reducir las barreras de entrada para el desarrollo de aplicaciones para que personas de diferentes niveles de habilidad puedan crear aplicaciones completamente funcionales.
• Amplias opciones de personalización, que incluyen tematización, marca, estilo y funciones avanzadas para adaptar las aplicaciones a necesidades específicas.
• Conectores para varios back-ends y servicios, capacidad para agregar fuentes de datos externas y vincularlas de forma segura a las aplicaciones, y soporte para Open API, lo que facilita una integración perfecta con otros sistemas.
• Velocidad de creación de aplicaciones con un administrador del ciclo de vida de las aplicaciones para respaldar la creación, la depuración, la implementación y el mantenimiento de aplicaciones durante las pruebas, el ensayo y la producción.
• La capacidad de iniciar proyectos desde cero, convertir archivos de diseño en aplicaciones con píxeles perfectos, acelerar el proceso de desarrollo o experimentar de forma rentable con el mínimo esfuerzo.
• Plantillas listas para usar, diseños de inicio y aplicaciones de muestra para poner en marcha proyectos.
• Capacidades de análisis de datos y paneles de inteligencia empresarial (BI) para proporcionar información valiosa y ayudar en la toma de decisiones.
• Funcionalidades de IA integradas que permiten la generación rápida y sencilla de fuentes de datos, imágenes, temas, vistas a partir de prototipos de imágenes, etc.

No es de extrañar que, en su informe "Grandes empresas que tienen éxito con el low code", Forrester indique que "el 91% de los responsables de la toma de decisiones empresariales y de TI responsables de las iniciativas de transformación digital en las empresas de EE. UU., Reino Unido, Canadá y Australia utilizan el low code para mejorar las capacidades de TI existentes para promover la agilidad y la innovación".

Y en el "Cuadrante Mágico para Plataformas de Aplicaciones Low-Code Empresariales" de Gartner, se espera que el desarrollo de aplicaciones low-code sea responsable "de más del 65% de la actividad de desarrollo de aplicaciones" este año. Con este tipo de funcionalidades y flujos de trabajo acelerados, las herramientas low-code están redefiniendo "tendencias obsoletas en el desarrollo de aplicaciones. Pero, ¿qué ocurre cuando se añade la IA a la imagen?

AI Low Code: Entendiendo la IA en Low Code

En resumen, la IA en low-code se refiere a la integración de capacidades de inteligencia artificial dentro de las plataformas de desarrollo low-code. Esta combinación permite a los equipos aprovechar los puntos fuertes de ambas tecnologías, mejorando y acelerando el proceso de desarrollo al tiempo que reduce el esfuerzo de codificación manual.

Un ejemplo de la función de la IA en el desarrollo de low code es la programación asistida por IA, en la que la IA analiza las entradas del usuario y luego genera fragmentos de código, flujos de trabajo o aplicaciones completas. Los algoritmos de IA permiten automatizar tareas repetitivas y completarlas mucho más rápido que la codificación manual tradicional.

Con las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) impulsadas por IA, los usuarios pueden describir fácilmente lo que quieren en un lenguaje sencillo y definir parámetros. A continuación, la plataforma impulsada por IA escanea rápidamente los datos y traduce estas descripciones en código o componentes funcionales. De esta manera, las personas con una formación técnica limitada pueden crear aplicaciones fácilmente y con poca ayuda.

Sin embargo, a pesar de estas ventajas y escenarios prácticos, existen ciertas desventajas, como ya se mencionó.

Analicemos las limitaciones de la IA en el desarrollo low-code

Cuando pensamos en la IA, normalmente pensamos en factores y resultados críticos como proporcionar nuevas formas de:

• Revolucionando la forma en que se automatizan las tareas.
• Generación de salidas de código con asistentes de código de IA
• Mejorar los procesos y soluciones de negocio.

Todo esto es gracias a su capacidad para comprender y replicar patrones a partir de vastos conjuntos de datos. Sin embargo, a medida que el uso de la IA en el desarrollo de aplicaciones sigue creciendo, no está exento de ciertas limitaciones. Por ejemplo, la encuesta de Gartner revela que "el 46% de los CIO se están asociando con sus pares de CxO para reunir al personal de TI y del área de negocio para ser copropietarios de la entrega digital a escala de toda la empresa". Si bien esta democratización significa ahorrar tiempo y recursos de desarrollo porque la entrega digital de productos y servicios se confía a equipos no técnicos, hay preguntas como cuáles son las consecuencias técnicas que las personas no técnicas realmente no pueden prever.

Estos son otros desafíos clave a tener en cuenta:

1. Los desarrolladores pierden el control sobre su producto final

Si bien las funciones impulsadas por IA tienen como objetivo simplificar el proceso de desarrollo, la principal preocupación de los desarrolladores es que no quieren perder el control sobre lo que están construyendo. Con herramientas como App Builder, el diferenciador es que le damos al usuario final un control total y un código editable. Todo lo que produzca dentro de la plataforma es suyo, totalmente personalizable con la extensibilidad de exportar código listo para producción para Angular, Blazor, Web Components u otros.

2. Código de baja calidad y no utilizable

La principal ventaja de las herramientas de desarrollo low-code es la capacidad de entregar código utilizable y listo para la producción. Aquí, vemos otra limitación en el código generado por IA: tiende a centrarse en la cantidad en lugar de la calidad del código libre de errores. Esto obliga a los equipos a sacrificar la capacidad de mantenimiento a largo plazo de sus proyectos, lo que dificulta su capacidad para solucionar y depurar cualquier problema que surja rápidamente.

3. Flexibilidad y adaptabilidad

Las plataformas low-code proporcionan a los usuarios la flexibilidad necesaria para adaptar las aplicaciones a sus requisitos específicos, incorporando lógica empresarial, integraciones y flujos de trabajo personalizados. Los modelos de IA, por otro lado, pueden necesitar un entrenamiento y una personalización significativos para generalizar en diversos casos de uso o adaptarse a los requisitos cambiantes.

4. Experiencia de usuario y control

Si bien las funciones impulsadas por IA tienen como objetivo simplificar el proceso de desarrollo, luchan por equilibrar la automatización y el control del usuario. Los desarrolladores están encasillados en sugerencias generadas por IA que pueden no alinearse con su visión o preferencias a pesar de describir ciertos parámetros en primer lugar. Esto, a su vez, elimina el elemento humano del diseño de aplicaciones, creando una falta de creatividad y ya no fomenta la innovación.

5. Seguridad y cumplimiento

Para garantizar que las aplicaciones creadas con modelos de IA cumplan con los estándares y requisitos de la industria, se requiere una garantía de calidad de código meticulosa, que los procesos automatizados pueden no ser capaces de proporcionar. Como resultado, esto podría dar lugar a problemas de cumplimiento y errores o vulnerabilidades de código, lo que podría exponer a todo el proyecto a riesgos de seguridad y complicaciones legales que son costosas y requieren mucho tiempo para resolverlas después de la implementación.

Encontrar un terreno común

Al comparar el desarrollo de aplicaciones low-code con los enfoques impulsados por la IA, es esencial reconocer la naturaleza complementaria de estas tecnologías. Si bien las plataformas low-code ofrecen un entorno fácil de usar para el desarrollo rápido de aplicaciones, la IA puede aumentar estas herramientas mediante la automatización de ciertas tareas, la mejora de las recomendaciones de diseño y la optimización de la generación de código. Sin embargo, el código generado por IA no siempre puede cumplir con estrictos requisitos críticos de seguridad y cumplimiento.

En conclusión, si bien la IA presenta oportunidades interesantes para mejorar el desarrollo de aplicaciones low-code, es esencial abordar su integración con precaución, reconociendo sus limitaciones y desafíos. Al adoptar un enfoque equilibrado que combina las fortalezas del desarrollo low-code con el potencial de la IA, las organizaciones pueden desbloquear nuevos niveles de eficiencia, innovación y competitividad en el panorama en constante evolución del desarrollo de aplicaciones.