Компания Microsoft сделала громкие заявления, интегрировав ChatGPT, мощную большую языковую модель (LLM), в свой пакет разработчика Power Platform, что повышает производительность разработки low-code. Это объявление последовало после того, как ChatGPT обеспечил работу поиска Bing, а Microsoft обязалась инвестировать миллиарды в свою партнерскую компанию OpenAI. В связи с этим событием возникает множество вопросов, особенно в отношении влияния интеграции на платформы low-code и потенциальных проблем, которые могут возникнуть.
Мы рассмотрим последствия разработки под управлением ИИ, обсудив преимущества и потенциальные риски включения LLM, таких как ChatGPT, в рамки разработки low-code. Кроме того, мы рассмотрим, как это может нарушить конкурентную среду, и выделим ключевые соображения для лидеров, стремящихся внедрить эту революционную технологию.
Low-code Платформы разработки (LCDPs), такие как AppMaster, позволяют абстрагировать сложные функциональные возможности в удобные для пользователя компоненты, обычно предлагая drag-and-drop возможности и многократно используемые шаблоны как для начинающих, так и для опытных разработчиков. Интеграция ChatGPT в такие среды открывает множество преимуществ:
Интеграция ChatGPT вызвала волнения на рынке, и технологические гиганты представили свои собственные решения в области генеративного ИИ. В результате роль платформ low-code и ИИ в разработке программного обеспечения становится предметом дискуссий. Генерация кода на основе естественного языка потенциально может полностью заменить традиционное программирование и решения без кода.
Тем не менее, кажется, что наиболее вероятным результатом будет улучшение всей индустрии программного обеспечения с помощью ИИ, дополняющего LCDP за счет улучшения опыта разработчиков, специализированных ML-моделей и интеллектуального опыта конечных пользователей. Такие компании, как AppMaster, уже предлагают мощные <a href=https://appmaster.io/blog/no-code-app-builder>no-code конструкторы приложений и <a href=https://appmaster.io/blog/build-enterprise-software-with-no-code>прикладные решения для предприятий, демонстрируя, как такой подход может быть полезен широкому кругу организаций.
Однако огромные инвестиции Microsoft в исследования и разработки в области ИИ могут поставить небольшие компании LCDP в невыгодное положение, если они не внедрят собственную ИИ-интеграцию. В результате отсутствие функциональности ИИ может привести к потере абонентов или сотрудничеству с более крупными облачными технологическими комплексами для доступа и хранения данных.
Несмотря на достижения, ChatGPT и другие генеративные модели ИИ не заслуживают полного доверия. В настоящее время использование ChatGPT в PowerApps является экспериментальным, что свидетельствует о том, что генеративный ИИ находится в стадии разработки. Учитывая возможные неточности, разработчики, полагающиеся на эти модели, могут столкнуться с проблемами.
Помимо авторитетного тона результатов ChatGPT, они генерируются на основе общедоступной информации, которая может содержать баги, ошибки и неэффективность. Хуже того, ChatGPT может предложить несуществующие функции, как это произошло с поставщиком API геокодирования OpenCage. Следовательно, разработчики должны приспособиться к созданию и организации подсказок и отладке ошибок, одновременно решая проблемы развертывания и безопасности, связанные с зависимостями от третьих сторон.
Управление очень важно для обеспечения безопасности платформ low-code, поскольку пользователи no-code могут не иметь надлежащего контроля безопасности при внедрении новых сервисов. С появлением искусственного интеллекта техническая сложность возрастает, что может привести к нарушению этических норм и иррациональному общению, если не обеспечить тщательное управление.
Хотя модели ИИ, такие как ChatGPT, уверенно выдают результаты, иногда они дают бессмысленные или неточные результаты. Постоянная обратная связь и переобучение со временем улучшат эти результаты. Однако инженерам необходимо помнить об экспериментальном характере решений на основе ИИ и проявлять осторожность при внедрении новых инноваций ИИ в свои проекты.
По мере того как ИИ меняет ландшафт разработки программного обеспечения, разработчики сталкиваются с новыми проблемами наряду с повышением эффективности. Low-code решения, предлагающие стандартные конвейеры доставки программного обеспечения и централизованные функции совместной работы, получат наибольшие преимущества в эту развивающуюся эпоху. Компании LCDP, которые идут в ногу с разработками в области ИИ, такими как платформа AppMaster, и внедряют ИИ в свои рабочие процессы, смогут процветать в меняющейся отрасли.
