Como o low-code de IA generativa mudará o desenvolvimento de aplicativos?

Agora que sabemos que o low code veio para ficar, a questão é: como sua organização está se preparando para seu próximo capítulo? Nos últimos anos, ferramentas de low code como App Builder têm como alvo vários pontos problemáticos na construção de aplicativos, permitindo que executivos de nível C e líderes de equipes de desenvolvimento acelerem o tempo de lançamento no mercado, automatizem o desenvolvimento de aplicativos do design ao código e otimizem a produtividade do desenvolvimento. Mas as coisas estão avançando novamente com o low code de IA generativa que expande ainda mais os limites do desenvolvimento de aplicativos de low code.

O que é IA generativa?

Em geral, a IA generativa funciona como um subconjunto da inteligência artificial que surgiu como uma força fundamental junto com a IA preditiva e prescritiva. Enquanto a IA preditiva é usada para prever o futuro e a IA prescritiva impulsiona decisões informadas, a IA generativa tem tudo a ver com a criação de todos os tipos de conteúdo. Pense no ChatGBT, por exemplo. Ele é alimentado por redes neurais transformadoras e aprendizado profundo para entregar conteúdo semelhante ao humano com base nos prompts de linguagem natural que os usuários o alimentam.

Em sua essência, a IA generativa depende de técnicas como:

• Modelos de transformadores

• Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

• Modelos de Difusão

• Modelos de Aprendizado de Máquina

A IA generativa revoluciona o design e o desenvolvimento de produtos. Quando combinada com low code, ela permite que as organizações e suas equipes trabalhem de forma mais rápida e eficiente. Definindo um novo conceito — low code de IA generativa — essas ferramentas podem fornecer um contexto (dados e parâmetros) e gerar código em minutos.

As pessoas têm autonomia para treinar as ferramentas na colaboração entre humanos e máquinas, aproveitando o novo modelo de IA generativa de baixo código.

O que é IA generativa de baixo código?

Low code de IA generativa é quando ferramentas de low-code integram os princípios e capacidades de IA (como App Builder AI) para simular fluência tecnológica. Gerenciando entradas e saídas multimodais, a IA generativa simplifica a criação de fluxos de trabalho que combinam processamento de texto, geração de imagem e muito mais, tudo dentro de plataformas de low-code.

À medida que a tecnologia low-code de IA generativa amadurece, a lacuna entre a intenção do usuário e o comportamento do software diminui, com o objetivo principal de automatizar ainda mais processos de desenvolvimento de aplicativos mais rapidamente. Alguns dos efeitos posteriores do novo paradigma de IA + low-code incluem:

• Melhor colaboração e capacitação de uma gama mais ampla de usuários (incluindo desenvolvedores cidadãos) que podem participar do processo de desenvolvimento.

• Prototipagem e iteração mais rápidas, construção de componentes, criação de interfaces de usuário, mockups, POCs ou MVPs​ ​escaláveis e muito mais, sem precisar escrever código extenso.

• A capacidade de simplificar tarefas repetitivas ou assustadoras, como entrada de dados, integração de APIs e geração de imagens a partir de prompts de linguagem simples.

IA generativa Low Code em negócios e desenvolvimento de aplicativos

Com metas ambiciosas, essa tecnologia tem se envolvido em cenários para construção e modernização de aplicativos de missão crítica para tarefas mais específicas, como melhorar a detecção de fraudes e o atendimento ao cliente. No entanto, toda vez que a gerência delibera sobre a incorporação de IA generativa de baixo código em um novo projeto, seu foco muda para resultados e valor de negócios. Isso faz com que organizações e equipes reavaliem e se perguntem:

• Tem alto valor comercial?

• Qual é o resultado comercial que gerará receita?

• Existem riscos e desvantagens que precisam ser avaliados?

• Isso está resolvendo um problema crítico ou atendendo a uma necessidade de alta prioridade?

• Como isso se alinha com objetivos de longo prazo?

Esta discussão se concentra na implementação de IA generativa em práticas de negócios e processos low-code já estabelecidos. Mas IA não é um conceito novo. É mais uma nova abordagem. Ao alavancar recursos de IA generativa que se encaixam em fluxos de trabalho comuns e já determinados, CTOs, CIOs e líderes de equipe de desenvolvimento podem desbloquear o potencial de mais pessoas.

De acordo com a Gartner, “Até 2026, mais de 80% das empresas terão usado interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou modelos de inteligência artificial generativa (GenAI) e/ou implantado aplicativos habilitados para GenAI em ambientes de produção, ante menos de 5% em 2023.”

Durante a Conferência ISTA, Jason Beres, vice-presidente sênior de ferramentas de desenvolvimento da Infragistics, indicou que as empresas líderes "estão melhorando, ajustando modelos, apenas adicionando novas ferramentas de inovação para torná-las melhores para elas, e estão vendo melhorias de até 3% ao mês na produtividade usando IA ao gerar código, construir testes de unidade, criar fontes de dados e muito mais".

O aumento não ocorre porque essas ferramentas substituem os desenvolvedores, mas porque elas ajudam as equipes a fazer melhor seu trabalho.

Artigo útil para executivos de nível C:

Como melhorar a produtividade do desenvolvedor com ferramentas low-code? 

Como as empresas estão aproveitando a IA generativa para gerar valor comercial?

O desenvolvimento de software aumentado por IA está revolucionando a forma como as equipes de desenvolvimento gerenciam projetos e tarefas para aumentar a produtividade do desenvolvedor e aumentar a satisfação do desenvolvedor. Jason Beres menciona novamente: “Odeio passar pelas mesas onde meus desenvolvedores estão trabalhando e os vejo escrevendo todo esse código em janelas de console, bloco de notas e todas essas outras ferramentas. Por que ainda temos que fazer todas essas coisas? E é aí que a IA pode realmente ajudar.”

Ele visa melhorar a experiência do desenvolvedor e impulsionar a eficiência do trabalho. O GitHub, por exemplo, tentou quantificar o impacto do GitHub Copilot na produtividade e felicidade do desenvolvedor. E aqui está o que eles destacaram.

(Fonte: blog do GitHub)

Usando-o como um significante do efeito de ferramentas similares; ele demonstra como a IA generativa não revoluciona simplesmente as melhores práticas de engenharia e torna muito mais rápido e simples construir e reter valor comercial. A IA generativa também avança o campo de software de baixo código.

Sem dúvida, “a IA generativa se tornou uma prioridade máxima para a C-suite e desencadeou uma tremenda inovação em novas ferramentas além dos modelos de fundação”, comenta Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst na Gartner. “A demanda por IA generativa está aumentando em muitos setores, como saúde, ciências biológicas, serviços jurídicos, financeiros e setor público.”

Desafios e considerações da IA generativa

Embora existam muitos casos de uso em que o low code de IA generativa funciona como uma tecnologia transformadora que revoluciona processos, as pessoas ainda precisam entender que há limites e riscos. Aqui estão alguns dos desafios de desenvolvimento de low code de IA que precisam ser abordados, apesar do imenso potencial oferecido:

• Governança robusta: No contexto do desenvolvimento de aplicativos, entender, testar e manter grandes quantidades de código gerado por IA ainda é necessário para garantir qualidade e conformidade.

• Riscos de segurança: para garantir que o desenvolvimento de IA generativa de baixo código aumente a precisão em vez de apresentar vulnerabilidades como expor dados confidenciais ou produzir código ruim.

• “Atrofia” de habilidades de desenvolvimento: a dependência excessiva de baixo código de IA generativa pode potencialmente limitar habilidades básicas como solução de problemas ou depuração.

• Implicações de custo: Aumento dos custos adicionais da adoção do desenvolvimento de software de IA generativa em relação aos benefícios esperados.

• Deslocamento de trabalho: requalificação e treinamento podem ser necessários.

• Limitações de integração: sistemas legados ou APIs externas às vezes podem ser incompatíveis com IA generativa de baixo código.

Artigo útil para executivos de nível C:

Guia: Eliminando desafios low-code e mitigando riscos 

Como se preparar para o futuro da IA generativa de baixo código?

A ascensão do low code e da IA inicialmente trouxe disrupção porque desafiou muitos modelos tradicionais de desenvolvimento de aplicativos. O processo democratizou a criação de software e insistiu que as empresas repensassem como lidam com tecnologia e inovação e qual cultura cultivam dentro da empresa. À medida que a IA e o low code continuam a evoluir rapidamente, aqui está o que as empresas precisam reimaginar e “reformar” para estarem prontas para o que está por vir.

Moderando expectativas sobre o que a IA generativa de baixo código pode fazer

O low code de IA generativa não é um monólito; ele ainda está evoluindo. É por isso que os executivos precisam ser pragmáticos sobre as oportunidades e riscos. Defina as tarefas específicas que serão atribuídas à máquina.

Preparando o cenário para a IA

Criar um roteiro e trabalhar com uma estratégia de IA generativa de baixo código que abrange pilares como governança de IA, gerenciamento de dados, aquisição de talentos, infraestrutura de tecnologia e considerações éticas.

Estar aberto à experimentação

É importante eliminar ciclos de desenvolvimento tradicionais rígidos, fazer a transição para fluxos de trabalho ágeis quando aplicável, experimentar novas abordagens e ferramentas e trabalhar para obter flexibilidade.

Pensando em qualificação contínua

Investir em oportunidades de treinamento e planejar o orçamento para iniciativas de desenvolvimento de habilidades. Dessa forma, executivos de nível C gerenciarão mudanças em funções de TI porque a IA generativa imporá um novo tipo de força de trabalho no desenvolvimento de low-code.

Identificar oportunidades para IA e low code com antecedência

Isso envolve análise de processos de negócios, análise de referências do setor, envolvimento de todas as partes interessadas para coletar insights e ver quais pontos problemáticos a IA pode gerenciar e conduzir estudos de viabilidade.

Ligar tecnologias emergentes a estratégias existentes

Considerando a estrutura IDEA — identificar, determinar, extrapolar e antecipar. Usada regularmente, essa abordagem ajuda líderes e executivos de nível C a avaliar o cenário, descobrir e eliminar lacunas dentro dos processos e planejar o futuro.

Conclusão + Takeaways do artigo

Podemos dizer com segurança que estamos em uma transição significativa no desenvolvimento de aplicativos, onde máquinas e poder humano coexistem para redefinir processos e mentalidades. Vimos a ascensão da IA de forma independente, mas agora ela converge com o low code, introduzindo um paradigma inteiramente novo para empresas e equipes que desejam acompanhar as inovações. Mas esses dois pilares tecnológicos agora estão trabalhando juntos. O impacto da IA generativa no desenvolvimento de low code muda como os aplicativos são construídos, quem pode construí-los e quão rápido isso pode acontecer.

À medida que a indústria avança, as empresas precisam aprender a aproveitar o poder dessas ferramentas da maneira mais eficiente e com responsabilidade em mente. A chave será não apenas alavancar os benefícios, mas também abordar os desafios em torno da governança, segurança e qualificação. Isso resultará em valor comercial, otimização adequada de processos e crescimento.