Trong thế giới phát triển phần mềm, các giải pháp low-code đã trở nên nổi bật bằng cách mở rộng khả năng tiếp cận lập trình và lấp đầy các lỗ hổng phát triển. Gartner dự đoán rằng thị trường phát triển low-code sẽ đạt 26,9 tỷ USD vào năm 2023, với 65% ứng dụng được phát triển bằng các nền tảng này vào năm 2024. Đồng thời, các công cụ tạo mã dựa trên AI, chẳng hạn như Copilot của GitHub và ChatGPT của OpenAI, đang thu hút sự chú ý của cung cấp tính năng tự động hoàn thành nâng cao và các trợ lý viết mã được hỗ trợ bởi AI.
Với mô hình mới này, các nền tảng phát triển low-code có còn phù hợp trong ngành công nghiệp phần mềm không? Chúng có thể cùng tồn tại với công nghệ điều khiển bằng AI mới nổi không? Câu trả lời nằm ở việc hiểu bản chất bổ sung của các giải pháp sử low-code và dựa trên AI, cũng như cách cộng tác giữa hai giải pháp này có thể dẫn đến các ứng dụng độc đáo và sáng tạo giải quyết các thách thức kinh doanh trong thế giới thực.
Mặc dù các thuật toán chung có thể tạo ra kết quả ấn tượng, nhưng chúng không phải lúc nào cũng đủ để giải quyết các trường hợp sử dụng kinh doanh phức tạp. Nhiều lập trình viên thiếu kỹ năng đào tạo các mô hình học máy (ML) hoặc học sâu từ bộ dữ liệu của họ. Trong những tình huống như vậy, các giải pháp low-code có thể giúp người dùng gắn thẻ dữ liệu phi cấu trúc, tạo mô hình, chạy mô phỏng và thúc đẩy AI có thể tái sử dụng giữa các bộ phận. Điều này mở ra một thế giới đầy khả năng trong tiến bộ và dân chủ hóa AI.
Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau, từ xử lý văn bản và hình ảnh nâng cao đến nhận dạng và tổng hợp giọng nói. Johanna Pingel, giám đốc tiếp thị sản phẩm AI của MathWorks, coi AI là yếu tố chính trong việc quản lý thời lượng pin của xe điện và thiết bị điện tử tiêu dùng. Hơn nữa, các công cụ kiểm tra trực quan do AI cung cấp có thể nâng cao tính an toàn và hiệu quả trong các lĩnh vực như dược phẩm và sản xuất ô tô.
ChatGPT, một ứng dụng AI khác đang nổi lên hiện nay, không chỉ hữu ích cho người sáng tạo nội dung mà còn cho nghiên cứu khoa học. Nó có thể tạo mã MATLAB, chức năng và bài kiểm tra đơn vị có thể được sao chép và dán vào IDE. Tuy nhiên, mã do ChatGPT tạo ra vẫn cần được các kỹ sư và nhà khoa học có kinh nghiệm xem xét và xác minh.
Các nền tảng Low-code, chẳng hạn như AppMaster.io và MATLAB, có thể hợp lý hóa việc kết hợp chức năng do AI điều khiển vào các ứng dụng đồng thời cho phép tạo ra các thuật toán AI độc đáo dựa trên các bộ dữ liệu cụ thể. Chúng có thể tăng tốc các nhiệm vụ tẻ nhạt và giúp các kỹ sư có các cấp độ kỹ năng mã hóa khác nhau, điều cần thiết để triển khai AI hiệu quả trong các hệ thống kinh doanh.
Pingel giải thích rằng các doanh nghiệp thường bắt đầu với các trường hợp sử dụng AI đơn giản, như nhận dạng khuôn mặt hoặc phát hiện văn bản từ các chữ cái viết tay. Tuy nhiên, khi các yêu cầu của họ trở nên phức tạp hơn, các công ty cần sử dụng dữ liệu của riêng họ và các cài đặt chuyên biệt để tạo các thuật toán AI riêng. Đây là lúc các giải pháp low-code có thể đóng vai trò quan trọng, giúp quá trình làm sạch, cắt xén và cấu trúc dữ liệu trở nên dễ quản lý và hiệu quả hơn.
Các nền tảng Low-code cung cấp một số lợi thế trong việc hạ thấp các rào cản đối với việc tạo AI tùy chỉnh. Cấu trúc và ghi nhãn dữ liệu, tạo mô hình ML và kết nối các ngôn ngữ lập trình khác nhau trở nên dễ truy cập hơn nhiều bằng cách sử dụng các nền tảng low-code như MATLAB và Simulink. Bằng cách cung cấp một môi trường phát triển thống nhất, các nền tảng này khuyến khích sự hợp tác giữa những người dùng và giúp họ học cách trở thành những lập trình viên giỏi hơn.
Mặc dù các công cụ dựa trên AI đang phá vỡ các quy trình phát triển thông thường, nhưng các nền tảng low-code vẫn có vai trò quan trọng trong việc trao quyền cho những người dùng không có kỹ thuật và hạ thấp rào cản để tạo ra các khả năng độc đáo do AI điều khiển. Bằng cách cùng tồn tại và cộng tác, các nền tảng phát triển low-code và AI có thể mở đường cho các ứng dụng đổi mới, thúc đẩy cả hai lĩnh vực và mở ra các cơ hội mới trong phát triển phần mềm.
