Microsoft heeft het nieuws gehaald door ChatGPT, een krachtig groot taalmodel (LLM), te integreren in zijn Power Platform-ontwikkelaarssuite, waardoor de productiviteit voor low-code -ontwikkeling wordt verbeterd. Deze aankondiging komt na de ChatGPT-powered Bing search en Microsofts belofte om miljarden te investeren in zijn partnerbedrijf OpenAI. Met deze ontwikkeling rijzen tal van vragen, vooral over de effecten van de integratie op low-code platforms en mogelijke uitdagingen die kunnen ontstaan.
We zullen ons verdiepen in de implicaties van AI-gestuurde ontwikkeling door de voordelen en potentiële risico's te bespreken van de integratie van LLM's zoals ChatGPT in low-code ontwikkelingsframeworks. Verder zullen we onderzoeken hoe dit het concurrentielandschap zou kunnen verstoren en de belangrijkste overwegingen belichten voor leiders die deze baanbrekende technologie willen invoeren.
Low-code ontwikkelingsplatforms (LCDP's), zoals AppMaster, maken abstractie van complexe functionaliteiten in gebruiksvriendelijke componenten mogelijk en bieden doorgaans drag-and-drop mogelijkheden en herbruikbare templates voor zowel beginnende als ervaren ontwikkelaars. De integratie van ChatGPT in dergelijke omgevingen biedt tal van voordelen:
ChatGPT-integratie heeft rimpelingen door de markt gestuurd, waarbij techgiganten hun eigen generatieve AI-oplossingen hebben onthuld. Hierdoor staat de rol van low-code platforms en AI in softwareontwikkeling ter discussie. Natuurlijke taalgestuurde codegeneratie zou traditionele programmering en codeloze oplossingen volledig kunnen vervangen.
Niettemin lijkt het meest waarschijnlijke resultaat verbeteringen in de hele software-industrie te zijn, waarbij AI de lcdp's uitbreidt door de ervaring van ontwikkelaars, op maat gemaakte ML-modellen en intelligente eindgebruikerservaringen te verbeteren. Bedrijven als AppMaster bieden al krachtige <a href=https://appmaster.io/blog/no-code-app-builder>no-code app builders en <a href=https://appmaster.io/blog/build-enterprise-software-with-no-code>enterprise application solutions, waaruit blijkt hoe deze aanpak een breed scala aan organisaties ten goede kan komen.
Microsofts enorme investeringen in AI-onderzoek en -ontwikkeling kunnen kleinere lcdp's echter in een nadelige positie brengen als ze geen eigen AI-integratie invoeren. Als gevolg daarvan zou een gebrek aan AI-functionaliteit kunnen leiden tot verlies van abonnees of samenwerking met grotere cloudtechnologie-suites om gegevens te ontsluiten en op te slaan.
Ondanks de vooruitgang zijn ChatGPT en andere generatieve AI-modellen niet geheel betrouwbaar. Momenteel is het gebruik van ChatGPT in PowerApps experimenteel, wat aangeeft dat generatieve AI een work-in-progress is. Gezien de mogelijke onnauwkeurigheden kunnen ontwikkelaars die op deze modellen vertrouwen voor uitdagingen komen te staan.
Naast de gezaghebbende toon van ChatGPT-outputs worden ze gegenereerd op basis van publiek beschikbare informatie, die bugs, fouten en inefficiënties kan bevatten. Erger nog, ChatGPT kan niet-bestaande functies suggereren, zoals bij geocodering API-provider OpenCage. Bijgevolg moeten ontwikkelaars zich aanpassen aan het creëren en organiseren van prompts en het debuggen van fouten, terwijl ze nog steeds worstelen met uitdagingen bij de implementatie en beveiligingsproblemen met betrekking tot afhankelijkheden van derden.
Governance is essentieel voor de beveiliging van low-code platforms, aangezien no-code gebruikers mogelijk geen adequaat veiligheidstoezicht hebben bij het invoeren van nieuwe diensten. Met AI in de mix neemt de technische complexiteit toe, wat kan leiden tot ethische schendingen en irrationele communicatie als deze niet zorgvuldig wordt beheerd.
Hoewel AI-modellen zoals ChatGPT vol vertrouwen outputs produceren, leveren ze soms onzinnige of onnauwkeurige resultaten op. Voortdurende feedback en hertraining zullen deze resultaten na verloop van tijd verbeteren. Ingenieurs moeten echter rekening houden met het experimentele karakter van AI-gestuurde oplossingen en voorzichtig zijn met het implementeren van nieuwe AI-innovaties in hun projecten.
Nu AI het softwareontwikkelingslandschap opnieuw vormgeeft, worden ontwikkelaars geconfronteerd met nieuwe uitdagingen en een toename van de efficiëntie. Low-code oplossingen die standaard software delivery pipelines en gecentraliseerde samenwerkingsfuncties bieden, zullen in dit veranderende tijdperk het meest profiteren. LCDP's die gelijke tred houden met AI-ontwikkelingen, zoals het AppMaster platform, en AI in hun workflows integreren, zijn klaar om te gedijen in de veranderende industrie.
