Microsoft ha saltado a los titulares al integrar ChatGPT, un potente modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), en su suite para desarrolladores Power Platform, mejorando la productividad para el desarrollo de low-code. Este anuncio se produce después de que ChatGPT impulsara la búsqueda en Bing y del compromiso de Microsoft de invertir miles de millones en su empresa asociada, OpenAI. Con este desarrollo, surgen numerosas preguntas, especialmente en torno a los efectos de la integración en las plataformas low-code y los posibles retos que puedan surgir.
Profundizaremos en las implicaciones del desarrollo impulsado por la IA analizando las ventajas y los posibles riesgos de incorporar LLM como ChatGPT en los marcos de desarrollo de low-code. Además, examinaremos cómo esto podría alterar el panorama competitivo y destacaremos las consideraciones clave para los líderes que pretendan adoptar esta tecnología innovadora.
Low-code Las plataformas de desarrollo de aplicaciones (LCDP), como AppMaster, permiten la abstracción de funcionalidades complejas en componentes fáciles de usar, y suelen ofrecer drag-and-drop capacidades y plantillas reutilizables tanto para desarrolladores noveles como experimentados. La integración de ChatGPT en estos entornos ofrece numerosas ventajas:
La integración de ChatGPT se ha extendido por todo el mercado, y los gigantes tecnológicos han presentado sus propias soluciones de IA generativa. En consecuencia, el papel de las plataformas low-code y de la IA en el desarrollo de software es objeto de debate. La generación de código basada en el lenguaje natural podría sustituir por completo a la programación tradicional y a las soluciones sin código.
No obstante, parece que lo más probable es que se produzcan mejoras en todo el sector del software y que la IA aumente los LCDP mejorando la experiencia de los desarrolladores, los modelos ML a medida y las experiencias inteligentes de los usuarios finales. Empresas como AppMaster ya ofrecen potentes <a href=https://appmaster.io/blog/no-code-app-builder>no-code creadores de aplicaciones y <a href=https://appmaster.io/blog/build-enterprise-software-with-no-code> soluciones de aplicaciones empresariales, demostrando cómo este enfoque puede beneficiar a una amplia gama de organizaciones.
Sin embargo, la enorme inversión de Microsoft en investigación y desarrollo de IA podría poner en desventaja a los LCDP más pequeños si no adoptan su propia integración de IA. Como resultado, la falta de funcionalidad de IA podría llevarles a perder suscriptores o a cooperar con suites tecnológicas en la nube más grandes para acceder y almacenar datos.
A pesar de los avances, ChatGPT y otros modelos de IA generativa no son del todo fiables. Actualmente, el uso de ChatGPT de PowerApps es experimental, lo que significa que la IA generativa es un trabajo en curso. Teniendo en cuenta las posibles imprecisiones, los desarrolladores que confíen en estos modelos podrían enfrentarse a problemas.
Además del tono autoritario de los resultados de ChatGPT, se generan a partir de información disponible públicamente, que podría contener fallos, errores e ineficiencias. Peor aún, ChatGPT podría sugerir funciones inexistentes, como se ha visto con el proveedor de API de geocodificación OpenCage. En consecuencia, los desarrolladores deben adaptarse a la creación y organización de avisos y a la depuración de errores, sin dejar de lidiar con los retos de despliegue y los problemas de seguridad relacionados con las dependencias de terceros.
La gobernanza es esencial para asegurar las plataformas low-code, ya que los usuarios de no-code pueden no tener una supervisión de seguridad adecuada cuando adoptan nuevos servicios. Con la IA de por medio, la complejidad técnica aumenta, lo que puede dar lugar a violaciones éticas y a una comunicación irracional si no se gestiona con cuidado.
Aunque los modelos de IA como ChatGPT producen resultados con confianza, a veces arrojan resultados sin sentido o inexactos. La retroalimentación continua y el reentrenamiento mejorarán estos resultados con el tiempo. Sin embargo, los ingenieros deben recordar la naturaleza experimental de las soluciones basadas en IA y actuar con cautela a la hora de implementar nuevas innovaciones de IA en sus proyectos.
A medida que la IA reconfigura el panorama del desarrollo de software, los desarrolladores se enfrentan a nuevos retos junto con un avance en la eficiencia. Las soluciones de Low-code que ofrecen canalizaciones de entrega de software estándar y funciones de colaboración centralizadas serán las más beneficiadas en esta era en evolución. Los LCDP que siguen el ritmo de los desarrollos de IA, como la plataforma AppMaster, e integran la IA en sus flujos de trabajo están preparados para prosperar en un sector en constante cambio.
