Microsoft ha fatto notizia integrando ChatGPT, un potente modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), nella sua suite per sviluppatori Power Platform, migliorando la produttività per lo sviluppo di low-code. Questo annuncio arriva dopo che ChatGPT ha alimentato la ricerca su Bing e dopo l'impegno di Microsoft a investire miliardi nella sua azienda partner, OpenAI. Con questo sviluppo, sorgono numerose domande, soprattutto per quanto riguarda gli effetti dell'integrazione sulle piattaforme low-code e le potenziali sfide che potrebbero sorgere.
Approfondiremo le implicazioni dello sviluppo guidato dall'IA discutendo i benefici e i potenziali rischi dell'incorporazione di LLM come ChatGPT nei framework di sviluppo low-code. Inoltre, esamineremo come questo potrebbe sconvolgere il panorama competitivo ed evidenzieremo le considerazioni chiave per i leader che intendono adottare questa tecnologia innovativa.
Low-code piattaforme di sviluppo (LCDP), come AppMaster, consentono di astrarre funzionalità complesse in componenti di facile utilizzo, offrendo tipicamente drag-and-drop funzionalità e modelli riutilizzabili sia per gli sviluppatori alle prime armi che per quelli esperti. L'integrazione di ChatGPT in questi ambienti offre numerosi vantaggi:
L'integrazione di ChatGPT ha creato un'ondata di confusione in tutto il mercato, con i giganti tecnologici che hanno presentato le proprie soluzioni di IA generativa. Di conseguenza, il ruolo delle piattaforme low-code e dell'IA nello sviluppo del software è oggetto di dibattito. La generazione di codice basata sul linguaggio naturale potrebbe potenzialmente sostituire del tutto la programmazione tradizionale e le soluzioni senza codice.
Tuttavia, sembra che l'esito più probabile sia il miglioramento dell'industria del software, con l'IA che aumenta gli LCDP migliorando l'esperienza degli sviluppatori, i modelli di ML su misura e le esperienze intelligenti degli utenti finali. Aziende come AppMaster offrono già potenti <a href=https://appmaster.io/blog/no-code-app-builder>no-code app builder e <a href=https://appmaster.io/blog/build-enterprise-software-with-no-code> soluzioni applicative aziendali, dimostrando come questo approccio possa portare benefici a una vasta gamma di organizzazioni.
Tuttavia, i massicci investimenti di Microsoft nella ricerca e nello sviluppo dell'IA potrebbero mettere in difficoltà i piccoli LCDP se non adottano una propria integrazione dell'IA. Di conseguenza, la mancanza di funzionalità AI potrebbe far perdere abbonati o collaborare con suite tecnologiche cloud più grandi per accedere e archiviare i dati.
Nonostante i progressi, ChatGPT e altri modelli di IA generativa non sono del tutto affidabili. Attualmente, l'uso di ChatGPT di PowerApps è sperimentale, a dimostrazione del fatto che l'IA generativa è un work-in-progress. Considerando le potenziali imprecisioni, gli sviluppatori che si affidano a questi modelli potrebbero incontrare delle difficoltà.
Oltre al tono autorevole dei risultati di ChatGPT, questi sono generati da informazioni pubblicamente disponibili, che potrebbero contenere bug, errori e inefficienze. Ancora peggio, ChatGPT potrebbe suggerire funzionalità inesistenti, come è accaduto con il fornitore di API di geocodifica OpenCage. Di conseguenza, gli sviluppatori devono adattarsi alla creazione e all'organizzazione dei prompt e al debugging degli errori, pur dovendo affrontare le sfide della distribuzione e i problemi di sicurezza relativi alle dipendenze di terze parti.
La governance è essenziale per proteggere le piattaforme low-code, poiché gli utenti di no-code potrebbero non avere un'adeguata supervisione della sicurezza quando adottano nuovi servizi. Con l'IA nel mix, la complessità tecnica aumenta, portando potenzialmente a violazioni etiche e a comunicazioni irrazionali se non gestite con attenzione.
Sebbene i modelli di IA come ChatGPT producano con sicurezza risultati, a volte danno risultati insensati o imprecisi. Il feedback continuo e la riqualificazione miglioreranno questi risultati nel tempo. Tuttavia, gli ingegneri devono ricordare la natura sperimentale delle soluzioni basate sull'IA ed esercitare cautela nell'implementazione delle nuove innovazioni dell'IA nei loro progetti.
Man mano che l'IA ridisegna il panorama dello sviluppo del software, gli sviluppatori si trovano ad affrontare nuove sfide insieme a un aumento dell'efficienza. Le soluzioni Low-code che offrono pipeline di consegna del software standard e funzionalità di collaborazione centralizzata trarranno i maggiori vantaggi in questa era in evoluzione. Gli LCDP che tengono il passo con gli sviluppi dell'IA, come la piattaforma AppMaster, e che integrano l'IA nei loro flussi di lavoro sono pronti a prosperare in un settore in continua evoluzione.
