ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ โซลูชัน low-code ได้กลายมาเป็นจุดเด่นโดยการขยายการเข้าถึงการเขียนโปรแกรมให้กว้างขึ้นและอุดช่องว่างในการพัฒนา Gartner คาดการณ์ว่าตลาดการพัฒนา low-code จะมีมูลค่าถึง 2.69 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2566 โดย 65% ของแอปพลิเคชันได้รับการพัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ภายในปี 2567 ในขณะเดียวกัน เครื่องมือสร้างโค้ดที่ใช้ AI เช่น Copilot ของ GitHub และ ChatGPT ของ OpenAI กำลังได้รับแรงผลักดันจาก นำเสนอการเติมข้อความอัตโนมัติขั้นสูงและผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
จากกระบวนทัศน์ใหม่นี้ แพลตฟอร์มการพัฒนา low-code ยังคงมีความเกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หรือไม่ พวกเขาสามารถอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เกิดขึ้นใหม่ได้หรือไม่? คำตอบอยู่ที่การทำความเข้าใจลักษณะการเสริมกันของโซลูชันที่ใช้ low-code และ AI และวิธีการทำงานร่วมกันระหว่างทั้งสองจะนำไปสู่แอปพลิเคชันที่ไม่เหมือนใครและเป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อรับมือกับความท้าทายทางธุรกิจในโลกแห่งความจริง
แม้ว่าอัลกอริธึมทั่วไปสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ แต่ก็ไม่เพียงพอสำหรับการจัดการกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่ซับซ้อนเสมอไป โปรแกรมเมอร์จำนวนมากขาดทักษะในการฝึกการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หรือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจากชุดข้อมูลของตน ในสถานการณ์ดังกล่าว โซลูชัน low-code สามารถช่วยผู้ใช้แท็กข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สร้างแบบจำลอง เรียกใช้การจำลอง และส่งเสริม AI ที่นำมาใช้ซ้ำได้ทั่วทั้งแผนก นี่เป็นการเปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ในความก้าวหน้าของ AI และการทำให้เป็นประชาธิปไตย
AI ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การประมวลผลภาพและข้อความขั้นสูง ไปจนถึงการจดจำและการสังเคราะห์เสียง Johanna Pingel ผู้จัดการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ MathWorks AI มองว่า AI เป็นปัจจัยสำคัญในการจัดการอายุการใช้งานแบตเตอรี่ในรถยนต์ไฟฟ้าและอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค ยิ่งไปกว่านั้น เครื่องมือตรวจสอบด้วยภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพในภาคส่วนต่างๆ เช่น การผลิตยาและยานยนต์
ChatGPT แอปพลิเคชัน AI อีกตัวที่กำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน ไม่เพียงแต่มีประโยชน์สำหรับผู้สร้างเนื้อหาเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ด้วย สามารถสร้างโค้ด MATLAB ฟังก์ชัน และการทดสอบหน่วยที่สามารถคัดลอกและวางลงใน IDE ได้ อย่างไรก็ตาม รหัสที่สร้างโดย ChatGPT ควรได้รับการตรวจสอบและยืนยันโดยวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ที่มีประสบการณ์
แพลตฟอร์ม Low-code เช่น AppMaster.io และ MATLAB สามารถเพิ่มความคล่องตัวในการรวมฟังก์ชันการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับแอปพลิเคชัน ในขณะที่เปิดใช้งานการสร้างอัลกอริทึม AI เฉพาะตามชุดข้อมูลเฉพาะ พวกเขาสามารถเร่งงานที่น่าเบื่อและช่วยวิศวกรที่มีทักษะการเขียนโค้ดในระดับต่างๆ ซึ่งจำเป็นต่อการนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพภายในระบบธุรกิจ
Pingel อธิบายว่าธุรกิจมักจะเริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งาน AI ง่ายๆ เช่น การจดจำใบหน้าหรือการตรวจจับข้อความจากจดหมายที่เขียนด้วยลายมือ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อกำหนดมีความซับซ้อนมากขึ้น บริษัทต่างๆ จึงจำเป็นต้องใช้ข้อมูลของตนเองและการตั้งค่าเฉพาะสำหรับการสร้างอัลกอริทึม AI ตามความต้องการ นี่คือจุดที่โซลูชัน low-code สามารถมีบทบาทสำคัญ ทำให้กระบวนการทำความสะอาด การครอบตัด และการจัดโครงสร้างข้อมูลสามารถจัดการได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แพลตฟอร์ม Low-code มีข้อดีหลายประการในการลดอุปสรรคในการสร้าง AI แบบกำหนดเอง โครงสร้างและการติดฉลากข้อมูล การสร้างแบบจำลอง ML และการเชื่อมภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์ม low-code เช่น MATLAB และ Simulink ด้วยการจัดเตรียมสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เป็นหนึ่งเดียว แพลตฟอร์มเหล่านี้สนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างผู้ใช้และช่วยให้พวกเขาเรียนรู้ที่จะเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ดีขึ้น
ในขณะที่เครื่องมือที่ใช้ AI กำลังขัดขวางกระบวนการพัฒนาแบบเดิมๆ แต่แพลตฟอร์ม low-code ยังคงมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค และลดอุปสรรคในการสร้างความสามารถพิเศษที่ขับเคลื่อนด้วย AI การอยู่ร่วมกันและทำงานร่วมกัน แพลตฟอร์มการพัฒนา low-code และ AI สามารถปูทางสำหรับแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ พัฒนาทั้งสองสาขาและปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาซอฟต์แวร์
