En el mundo del desarrollo de software, las soluciones low-code han cobrado protagonismo al ampliar la accesibilidad de la programación y colmar las lagunas de desarrollo. Gartner prevé que el mercado de desarrollo de low-code alcance los 26 900 millones de dólares en 2023, y que el 65 % de las aplicaciones se desarrollen mediante estas plataformas en 2024. Simultáneamente, las herramientas de generación de código basadas en IA, como Copilot de GitHub y ChatGPT de OpenAI, están ganando tracción al ofrecer autocompletado avanzado y asistentes de codificación impulsados por IA.
Ante este nuevo paradigma, ¿siguen siendo relevantes las plataformas de desarrollo low-code en la industria del software? ¿Pueden coexistir con la tecnología emergente impulsada por la IA? La respuesta está en comprender la naturaleza complementaria de low-code y las soluciones basadas en IA, y cómo la colaboración entre ambas puede dar lugar a aplicaciones únicas e innovadoras que aborden los retos empresariales del mundo real.
Aunque los algoritmos genéricos pueden producir resultados impresionantes, no siempre son suficientes para abordar casos de uso empresarial complejos. Muchos programadores carecen de las habilidades necesarias para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) o aprendizaje profundo a partir de sus conjuntos de datos. En tales situaciones, las soluciones de low-code pueden ayudar a los usuarios a etiquetar datos no estructurados, generar modelos, ejecutar simulaciones y promover la IA reutilizable en todos los departamentos. Esto abre un mundo de posibilidades en los avances y la democratización de la IA.
La IA se ha adoptado de forma generalizada en diversos sectores, desde el procesamiento avanzado de imágenes y texto hasta el reconocimiento y la síntesis de voz. Johanna Pingel, directora de marketing de productos de IA de MathWorks, considera que la IA es un factor clave en la gestión de la vida útil de las baterías de los vehículos eléctricos y la electrónica de consumo. Además, las herramientas de inspección visual potenciadas por IA pueden mejorar la seguridad y la eficiencia en sectores como el farmacéutico y la fabricación de automóviles.
ChatGPT, otra aplicación de IA que gana protagonismo estos días, no sólo es útil para los creadores de contenidos, sino también para la investigación científica. Puede generar código MATLAB, funciones y pruebas unitarias que pueden copiarse y pegarse en IDE. No obstante, el código generado por ChatGPT debe ser revisado y verificado por ingenieros y científicos experimentados.
Low-code plataformas, como AppMaster.io y MATLAB, pueden agilizar la incorporación de funcionalidades basadas en IA a las aplicaciones, al tiempo que permiten generar algoritmos de IA únicos basados en conjuntos de datos específicos. Pueden agilizar tareas tediosas y ayudar a ingenieros con distintos niveles de conocimientos de codificación, lo que resulta esencial para implantar la IA con eficacia en los sistemas empresariales.
Pingel explica que las empresas suelen empezar con casos de uso de IA sencillos, como el reconocimiento facial o la detección de texto a partir de cartas manuscritas. Sin embargo, a medida que sus necesidades se hacen más complejas, las empresas necesitan utilizar sus propios datos y configuraciones especializadas para crear algoritmos de IA a medida. Aquí es donde las soluciones de low-code pueden desempeñar un papel vital, haciendo que el proceso de limpieza, recorte y estructuración de datos sea más manejable y eficiente.
Low-code Las plataformas ofrecen varias ventajas a la hora de reducir las barreras para la creación de IA a medida. Estructurar y etiquetar datos, generar modelos de ML y tender puentes entre distintos lenguajes de programación resulta mucho más accesible utilizando plataformas de low-code como MATLAB y Simulink. Al proporcionar un entorno de desarrollo unificado, estas plataformas fomentan la colaboración entre los usuarios y les ayudan a aprender a ser mejores programadores.
Aunque las herramientas basadas en la IA están alterando los procesos de desarrollo convencionales, las plataformas low-code siguen desempeñando un papel crucial a la hora de capacitar a los usuarios no técnicos y reducir la barrera para crear capacidades únicas basadas en la IA. Mediante la coexistencia y la colaboración, las plataformas de desarrollo low-code y la IA pueden allanar el camino para aplicaciones innovadoras, haciendo avanzar ambos campos y desbloqueando nuevas oportunidades en el desarrollo de software.
