Man mano che gli sviluppatori imparano i dettagli della AI generativa, i non-sviluppatori seguiranno
Con l'aumentare della conoscenza dei dettagli della AI generativa da parte degli sviluppatori, anche i non-sviluppatori inizieranno a comprendere
L’intelligenza artificiale generativa (AI) e altri strumenti di programmazione basati su AI stanno facendo la loro comparsa – ciò significa che sono gli strumenti low-code e no-code definitivi? Sì, ma potrebbe passare del tempo prima di realizzare il loro pieno potenziale come super-boosters di produttività per sviluppatori e, alla fine, non sviluppatori.
Gli sviluppatori sono già profondamente immersi nell’AI generativa. Un terzo dei partecipanti a un recente sondaggio di O’Reilly afferma di utilizzare ambienti come GitHub Copilot e ChatGPT – con una nota. “Sospettiamo che questa stima sia sottostimata rispetto all’utilizzo effettivo di Copilot”, suggerisce l’autore del sondaggio, Mike Loukides. “Siamo sicuri che anche se non usano Copilot o ChatGPT per lavoro, molti programmatori stanno sperimentando con questi strumenti o li stanno utilizzando per progetti personali.”
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Tuttavia, l’adozione completa e formale potrebbe richiedere del tempo. La maggiore difficoltà per gli sviluppatori che lavorano con nuovi strumenti è la formazione (34%), mentre il 12% ha dichiarato che la maggiore difficoltà riguarda la facilità d’uso, mostra il sondaggio. “Insieme, ciò rappresenta quasi la metà di tutti i partecipanti (46%). È stata una sorpresa, poiché molti di questi strumenti dovrebbero essere low-code o no-code. C’è una curva di apprendimento e sembra essere più ripida di quanto avremmo immaginato. Vale anche la pena notare che il 13% dei partecipanti ha dichiarato che gli strumenti non risolvono efficacemente i problemi che gli sviluppatori affrontano.”
Gli strumenti di produttività – e in particolare i successori degli strumenti come Copilot – “stanno rivoluzionando lo sviluppo software in modi radicali”, afferma il rapporto. “Gli sviluppatori di software stanno ottenendo valore da questi strumenti, ma non lasciatevi ingannare dal rumore: quel valore non arriva gratuitamente. Nessuno si siederà con ChatGPT, scriverà: ‘Genera un’applicazione enterprise per la vendita di scarpe’ e otterrà qualcosa di utile. Ognuno ha la propria curva di apprendimento e è facile sottovalutare quanto possa essere ripida quella curva.”
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Una volta che gli sviluppatori padroneggeranno il codice generato dall’IA generativa, ci si può aspettare che arrivi anche ai cittadini sviluppatori. L’IA generativa ha un grande potenziale per cambiare il modo in cui viene costruito, testato e distribuito il software e aggiungere una nuova dimensione al movimento low code e no code. “Siamo entusiasti del potenziale dell’IA generativa per l’automazione no-code”, afferma Katherine Kostereva, CEO di Creatio. “Ci aspettiamo di vedere una massiccia proliferazione di casi d’uso per l’IA generativa e conversazionale nei prossimi anni.”
La coincidenza tra no-code e AI generativa apre la strada perché sviluppatori e non sviluppatori possano utilizzare strumenti visivi di trascinamento e rilascio, continua Kostereva. “L’IA generativa completa e accelera il processo di sviluppo no-code pre-generando automaticamente modelli, componenti o addirittura intere applicazioni basate sul testo inserito dall’utente. In questo modo, risparmierà al creatore dell’app no-code tempo e sforzo nella conversione dei requisiti di base in prototipi.”
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La generative AI “offre un’ampia gamma di opportunità per migliorare le app con nuove funzionalità ed utilizzi”, sostiene. “Ad esempio, puoi facilmente aggiungere una funzionalità per generare automaticamente risposte testuali simili a quelle umane, analizzare dati storici nella tua app o utilizzare l’assistenza dell’AI per generare raccomandazioni decisionali.”
Quando si parla di cambiamenti determinati dalla generative AI nel campo del low-code e del no-code, possiamo prevedere uno sviluppo accelerato. “Gli strumenti che sfruttano la generative AI accelereranno la creazione di applicazioni utilizzando metodi no-code”, afferma Kostereva. Gli utenti dedicheranno più tempo a descrivere l’obiettivo atteso piuttosto che a disporre ogni singolo passo per raggiungerlo.”
