No mundo do desenvolvimento de software, as soluções low-code ganharam destaque ao alargarem a acessibilidade da programação e ao preencherem lacunas de desenvolvimento. A Gartner prevê que o mercado de desenvolvimento de low-code atinja 26,9 mil milhões de dólares até 2023, com 65% das aplicações a serem desenvolvidas utilizando estas plataformas até 2024. Simultaneamente, as ferramentas de geração de código baseadas em IA, como o Copilot do GitHub e o ChatGPT da OpenAI, estão a ganhar força ao oferecerem autocompletar avançado e assistentes de codificação alimentados por IA.
Tendo em conta este novo paradigma, será que as plataformas de desenvolvimento low-code ainda são relevantes na indústria do software? Podem coexistir com a tecnologia emergente orientada para a IA? A resposta reside na compreensão da natureza complementar das soluções low-code e orientadas para a IA, e na forma como a colaboração entre as duas pode conduzir a aplicações únicas e inovadoras que abordam desafios empresariais do mundo real.
Embora os algoritmos genéricos possam produzir resultados impressionantes, nem sempre são suficientes para lidar com casos de utilização empresarial complexos. Muitos programadores não possuem as competências necessárias para treinar modelos de aprendizagem automática (ML) ou de aprendizagem profunda a partir dos seus conjuntos de dados. Nesses cenários, as soluções low-code podem ajudar os utilizadores a marcar dados não estruturados, gerar modelos, executar simulações e promover a IA reutilizável entre departamentos. Isto abre um mundo de possibilidades nos avanços e na democratização da IA.
A IA tem sido amplamente adoptada em vários sectores, desde o processamento avançado de imagem e texto até ao reconhecimento e síntese de voz. Johanna Pingel, gestora de marketing de produtos de IA da MathWorks, vê a IA como um factor-chave na gestão da vida útil das baterias em veículos eléctricos e electrónica de consumo. Além disso, as ferramentas de inspecção visual alimentadas por IA podem aumentar a segurança e a eficiência em sectores como o farmacêutico e o fabrico automóvel.
ChatGPT, outra aplicação de IA que está a ganhar destaque nos dias de hoje, não é apenas útil para os criadores de conteúdos, mas também para a investigação científica. Pode gerar código MATLAB, funções e testes unitários que podem ser copiados e colados em IDEs. No entanto, o código gerado pelo ChatGPT ainda deve ser revisto e verificado por engenheiros e cientistas experientes.
Low-code As plataformas IDE, como AppMaster.io e MATLAB, podem simplificar a incorporação de funcionalidades orientadas para a IA em aplicações, permitindo simultaneamente a geração de algoritmos de IA exclusivos com base em conjuntos de dados específicos. Podem acelerar tarefas entediantes e ajudar engenheiros com diferentes níveis de competências de codificação, o que é essencial para implementar eficazmente a IA nos sistemas empresariais.
Pingel explica que as empresas começam normalmente com casos de utilização simples de IA, como o reconhecimento facial ou a detecção de texto a partir de cartas manuscritas. No entanto, à medida que os seus requisitos se tornam mais complexos, as empresas precisam de utilizar os seus próprios dados e definições especializadas para criar algoritmos de IA personalizados. É aqui que as soluções low-code podem desempenhar um papel vital, tornando o processo de limpeza, recorte e estruturação de dados mais gerível e eficiente.
Low-code As plataformas oferecem várias vantagens na redução das barreiras à criação de IA personalizada. A estruturação e rotulagem de dados, a geração de modelos de ML e a ligação entre diferentes linguagens de programação tornam-se muito mais acessíveis utilizando plataformas low-code como o MATLAB e o Simulink. Ao proporcionar um ambiente de desenvolvimento unificado, estas plataformas incentivam a colaboração entre os utilizadores e ajudam-nos a aprender a ser melhores programadores.
Embora as ferramentas baseadas em IA estejam a perturbar os processos de desenvolvimento convencionais, as plataformas low-code continuam a ter um papel crucial na capacitação dos utilizadores não técnicos e na redução da barreira à criação de capacidades únicas baseadas em IA. Ao coexistirem e colaborarem, as plataformas de desenvolvimento low-code e a IA podem abrir caminho a aplicações inovadoras, fazendo avançar ambos os domínios e desbloqueando novas oportunidades no desenvolvimento de software.
