يتم التعرف على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، المعترف بها على نطاق واسع باعتبارها مغيرًا للعبة ، للمساهمة بشكل كبير في تطوير أدوات التطوير ذات low-code no-code. إن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع هذه المنصات لديه القدرة على كسر حواجز التعلم وكشف النقاب عن فئة جديدة كاملة من تكنولوجيا المطور الذكي.
لقد أثرت الأنظمة الأساسية Low-code no-code بالفعل تأثيرًا كبيرًا على الشركات ، مما يتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات برمجية بمعرفة قليلة أو معدومة بالشفرة. من المتوقع أن تزدهر عملية إنشاء التطبيقات السلسة هذه مع إدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي لهذه الأنظمة ، مما يمكّن نطاقًا أوسع من مستخدمي الأعمال من استخدام الأنظمة الأساسية low-code والتي no-code.
يستعد الذكاء الاصطناعي التوليدي لإحداث ثورة في استخدام الأنظمة ذات low-code وأنظمة no-code بين المستخدمين الذين قد لا يكون لديهم خبرة في برمجة البرامج. يتوقع المحللون أن دمج تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية في أدوات التطوير سيجعل من السهل جدًا على هذه المنصات تقديم وظائف سهلة الاستخدام حتى لغير المبرمجين.
يمكن تسريع تطوير تطبيقات الأعمال بشكل كبير من خلال إمكانات معالجة اللغة الطبيعية للذكاء الاصطناعي ، مما يوفر مزايا كبيرة لكل من المؤسسات والمطورين. قد يؤدي الوصول إلى هذه الفوائد إلى مضاعفة سوق low-code في غضون 18 شهرًا إلى عامين مقبلين ، مما يؤدي إلى زيادة سريعة في اعتماد المستخدمين وتمكين البائعين من زيادة إيراداتهم.
من خلال تمكين المستخدمين من خلال إدخالات نصية بسيطة أثناء عملية تطوير التطبيق ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي وبناة التطبيقات no-code إزالة الحواجز أمام الدخول وفتح الفرص لمستخدمي الأعمال للمشاركة في تطوير التطبيقات. سيمكن ذلك المستخدمين من إنشاء تطبيقات متخصصة low-code بسرعة ، مما يوفر وسيلة بسيطة لإنشاء مقتطفات تعليمات برمجية مخصصة وتبسيط أوقات التطوير.
على سبيل المثال ، تشتمل تطبيقات Power من Microsoft بالفعل على وظائف تستند إلى ChatGPT بعد إضافة Copilot ، والتي تتضمن واجهة دردشة تسهل إنشاء تطبيق بسيط. يمكن للتطبيق الناتج أن يتميز بمثيل ChatGPT للمستخدمين النهائيين ، وبالتالي زيادة الكفاءة والتنوع في عملية تطوير التطبيق. تتفوق الأنظمة الأساسية الأخرى ، مثل AppMaster ، في تكامل إنشاء واجهة المستخدم لتطبيقات الويب والجوال ، مما يتيح للمطورين المواطنين إنشاء تطبيقات فعالة وتفاعلية بالكامل دون خبرة في الترميز.
ومع ذلك ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي التوليفي في الأنظمة low-code no-code يجلب أيضًا تحديات معينة. سيحتاج المستخدمون إلى وقت للتكيف مع مطالبات اللغة الطبيعية ، وقد تكون هناك مخاوف قانونية وأمنية مرتبطة بالمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تنفيذ تدابير أمان البيانات لحماية معلومات المستخدم في نماذج الذكاء الاصطناعي ، وقد يحتاج المطورون إلى تدريب إضافي لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى أقصى إمكاناتها.
ومع ذلك ، فإن القدرات المبتكرة لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية لديها القدرة على إنشاء فئة جديدة تمامًا من منصات التطوير ، مع التركيز على معالجة اللغة الطبيعية. قد تصبح واجهات المطور المرئية ، مثل مكونات drag-and-drop ، قديمة مع نضوج الذكاء الاصطناعي التوليدي واكتساب شعبية.
في حين أن تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات low-code no-code يعد بتعزيز الأنظمة الأساسية الحالية ، فمن المحتمل أيضًا أن يؤدي إلى ظهور حلول جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي. سيكون البائعون الذين يمكنهم تقديم أدوات ذات قيمة مضافة جنبًا إلى جنب مع مخرجات الذكاء الاصطناعي الأولية في وضع جيد لجذب المستخدمين ، وذلك بفضل الاهتمام الهائل الذي يحيط بالتكنولوجيا.
بالنظر إلى هذه التوقعات ، ليس من المستغرب أن عمالقة مثل Microsoft و Google و Amazon من المتوقع أن تستفيد بشكل كبير من ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدية. على وجه الخصوص ، يبدو أن Microsoft تتمتع بميزة مبكرة ، حيث أنها قامت بالفعل باستثمارات في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية وتقود حاليًا الطريق في اعتماد النظام الأساسي low-code للمؤسسات.
يتوقع المحللون تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن الأنظمة الأساسية low-code ، مما يؤدي إلى عمليات الاندماج والاستحواذ المحتملة في سوق تكنولوجيا المطورين الذكيين. نتيجة لذلك ، قد يرى كبار البائعين الذين يهدفون إلى إدارة دورة حياة تطوير التطبيقات فرص نمو كبيرة في المستقبل القريب.
