Yazılım geliştirme dünyasında, low-code çözümler, programlama erişilebilirliğini genişleterek ve geliştirme boşluklarını doldurarak ön plana çıktı. Gartner, low-code geliştirme pazarının 2023 yılına kadar 26,9 milyar dolara ulaşacağını ve 2024 yılına kadar uygulamaların %65'inin bu platformlar kullanılarak geliştirileceğini tahmin ediyor. Eş zamanlı olarak, GitHub'ın Copilot'u ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi yapay zeka tabanlı kod oluşturma araçları, gelişmiş otomatik tamamlama ve yapay zeka destekli kodlama asistanları sunar.
Bu yeni paradigma göz önüne alındığında, low-code geliştirme platformları yazılım endüstrisinde hâlâ geçerliliğini koruyor mu? Gelişmekte olan yapay zeka odaklı teknolojiyle bir arada var olabilirler mi? Cevap low-code ve yapay zeka odaklı çözümlerin tamamlayıcı doğasını ve ikisi arasındaki işbirliğinin gerçek dünyadaki iş zorluklarını ele alan benzersiz ve yenilikçi uygulamalara nasıl yol açabileceğini anlamakta yatıyor.
Genel algoritmalar etkileyici sonuçlar üretebilse de, karmaşık iş kullanım durumlarının üstesinden gelmek için her zaman yeterli değildir. Birçok programcı, veri kümelerinden makine öğrenimi (ML) veya derin öğrenme modelleri eğitme becerilerinden yoksundur. Bu tür senaryolarda, low-code çözümler, kullanıcıların yapılandırılmamış verileri etiketlemesine, modeller oluşturmasına, simülasyonları çalıştırmasına ve departmanlar arasında yeniden kullanılabilir yapay zekayı desteklemesine yardımcı olabilir. Bu, AI ilerlemelerinde ve demokratikleşmede bir olasılıklar dünyasının kapılarını açar.
AI, gelişmiş görüntü ve metin işlemeden ses tanıma ve senteze kadar çeşitli endüstrilerde yaygın bir şekilde benimsenmiştir. MathWorks AI ürün pazarlama müdürü Johanna Pingel, AI'yı elektrikli araçlarda ve tüketici elektroniğinde pil ömrünü yönetmede önemli bir faktör olarak görüyor. Ayrıca yapay zeka destekli görsel inceleme araçları, ilaç ve otomotiv üretimi gibi sektörlerde güvenliği ve verimliliği artırabilir.
Bugünlerde öne çıkan bir diğer AI uygulaması olan ChatGPT, yalnızca içerik oluşturucular için değil, bilimsel araştırmalar için de kullanışlıdır. IDE'lere kopyalanıp yapıştırılabilen MATLAB kodu, işlevleri ve birim testleri üretebilir. Ancak, ChatGPT tarafından oluşturulan kodun yine de deneyimli mühendisler ve bilim adamları tarafından incelenip doğrulanması gerekir.
AppMaster.io ve MATLAB gibi Low-code platformlar, belirli veri kümelerine dayalı benzersiz yapay zeka algoritmalarının oluşturulmasını sağlarken, yapay zeka odaklı işlevselliğin uygulamalara dahil edilmesini kolaylaştırabilir. Sıkıcı görevleri hızlandırabilir ve yapay zekayı iş sistemlerinde etkili bir şekilde uygulamak için gerekli olan farklı düzeylerdeki kodlama becerilerine sahip mühendislere yardımcı olabilirler.
Pingel, işletmelerin genellikle yüz tanıma veya el yazısı harflerden metin algılama gibi basit AI kullanım durumlarıyla başladığını açıklıyor. Ancak, gereksinimleri daha karmaşık hale geldikçe, şirketlerin ısmarlama yapay zeka algoritmaları oluşturmak için kendi verilerini ve özel ayarlarını kullanmaları gerekiyor. Burası, low-code çözümlerin verileri temizleme, kırpma ve yapılandırma sürecini daha yönetilebilir ve verimli hale getirerek hayati bir rol oynayabileceği yerdir.
Low-code platformlar, özel yapay zeka oluşturmanın önündeki engelleri azaltmada çeşitli avantajlar sunar. Verileri yapılandırma ve etiketleme, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve farklı programlama dilleri arasında köprü oluşturma, MATLAB ve Simulink gibi low-code platformlar kullanılarak çok daha erişilebilir hale gelir. Birleşik bir geliştirme ortamı sağlayarak, bu platformlar kullanıcılar arasında işbirliğini teşvik eder ve daha iyi programcılar olmayı öğrenmelerine yardımcı olur.
Yapay zeka tabanlı araçlar geleneksel geliştirme süreçlerini aksatırken, low-code platformlar, teknik olmayan kullanıcıları güçlendirmede ve benzersiz yapay zeka güdümlü yetenekler oluşturmanın önündeki engelleri azaltmada hala çok önemli bir role sahiptir. low-code geliştirme platformları ve yapay zeka bir arada var olarak ve iş birliği yaparak, her iki alanı da ilerleterek ve yazılım geliştirmede yeni fırsatların kilidini açarak yenilikçi uygulamaların önünü açabilir.
