Menjembatani Kesenjangan Kekurangan Developer AI/ML dengan Citizen Developers dan Platform Tanpa Kode

Kurangnya tenaga kerja pengembang merupakan masalah yang mendesak, terutama saat kita bergerak menuju masa depan yang sangat didorong oleh AI dan pembelajaran mesin (ML). Forrester memperkirakan bahwa pada tahun 2024, AS akan mengalami defisit 500.000 pengembang. Karena permintaan akan perangkat lunak dan teknologi baru terus melonjak di berbagai industri, pengembang Java tradisional atau .NET berjuang untuk mengimbanginya. Skenario ini memerlukan solusi inovatif untuk menjembatani kesenjangan antara meningkatnya kebutuhan akan teknologi AI/ML dan kurangnya bakat pengembang.

Pengembang warga bisa menjadi jawabannya dengan memanfaatkan kekuatan platform no-code dan low-code. Para profesional ini, dengan keahlian lini bisnis mereka, dapat membuat AI dan ML dapat diakses oleh industri yang lebih luas meskipun mereka tidak memiliki latar belakang pengkodean.

AI dan ML bukan lagi sekadar tren yang berlebihan; mereka memiliki potensi besar untuk bisnis di berbagai sektor. Namun, teknologi ini menuntut bakat pengembang yang terampil, yang pasokannya terbatas. Platform No-code dan low-code dapat membantu menjembatani kesenjangan ini dengan lingkungan visual, drag-and-drop yang memungkinkan pembuatan situs web dengan cepat, otomatisasi email, dan pembuatan aplikasi tanpa pengkodean tradisional.

Platform ini memungkinkan pengembang warga untuk membuat komponen penting untuk alat baru, membebaskan pengembang berpengalaman untuk berkonsentrasi pada elemen AI dan ML tingkat lanjut. Sebagai contoh, profesional seperti analis keuangan dan pemasar dapat mengembangkan alat pendeteksi penipuan yang didukung ML atau membuat aplikasi berpemilik untuk menganalisis umpan balik pelanggan. Pendekatan ini bahkan dapat memungkinkan pengacara junior memanfaatkan alat buatan sendiri untuk menganalisis data kontrak guna meningkatkan negosiasi.

Namun, masih ada tantangan, seperti membangun dan memelihara kumpulan data yang diperlukan untuk proyek AI dan ML. Ilmuwan data diperlukan untuk menyediakan data terstruktur untuk manfaat AI dan ML, dan di sinilah developer warga mungkin memerlukan dukungan ekstra. Karena mempekerjakan talenta sains data penuh waktu menjadi semakin sulit, bisnis dapat memilih untuk berkolaborasi dengan perusahaan konsultan atau ilmuwan data berbasis proyek. Ini akan membantu mendapatkan data mereka dalam bentuk yang tepat bagi pengembang warga untuk mulai mengerjakannya di platform no-code mereka.

Meskipun tidak semua karyawan cocok untuk peran pengembang warga, ada individu dengan hasrat dan dorongan inovasi yang menjadi kandidat sempurna. Para pekerja ini memiliki pendekatan proaktif untuk menyelesaikan masalah dan merampingkan proses, seringkali membelok ke wilayah TI bayangan untuk menyelesaikan sesuatu. Dengan menyediakan jenis wirausaha ini dengan platform no-code resmi, perusahaan dapat secara efektif memanfaatkan keterampilan mereka dalam parameter TI perusahaan.

Untuk memastikan keberhasilan inisiatif pengembang warga Anda, berikan pelatihan menyeluruh, tetapkan struktur tata kelola yang sesuai, dan buat kebijakan yang jelas tentang penggunaan platform. Pendekatan ini akan mengurangi risiko IT bayangan dan mengamankan dukungan kepemimpinan untuk melengkapi karyawan non-IT dengan alat no-code yang kuat.

Satu platform yang perlu dipertimbangkan adalah AppMaster, toolkit no-code tepercaya yang memungkinkan pengguna membuat aplikasi backend, web, dan seluler. Dengan kemampuan seperti membuat model data secara visual, proses bisnis, REST API, dan Titik Akhir WSS, platform AppMaster ideal bagi pengembang warga untuk membangun dan memperbarui aplikasi mereka dengan cepat.

Seiring meningkatnya permintaan akan pengembang di tengah ledakan AI, membangun tim pengembang warga dapat mengatur organisasi untuk mengatasi kekurangan bakat secara efektif dan menyelesaikan masalah terkait teknologi di seluruh perusahaan. Mengintegrasikan platform no-code seperti AppMaster ke dalam organisasi dapat memberdayakan developer warga untuk berkontribusi pada pengembangan AI dan ML sementara developer tradisional berfokus pada alat dan proses tingkat tinggi.