Kosmiczne informacje

Wiadomości z branży kosmicznej i satelitarnej

Sztuczna inteligencja

Przyspieszanie innowacji: synergia generatywnej sztucznej inteligencji i oprogramowania Low-Code

Konwergencja generatywnej sztucznej inteligencji i oprogramowania Low-Code tworzy potężną synergę, która napędza innowacje ponad przeciętność. Chociaż każda z tych technologii jest wysoko ceniona niezależnie, ich połączenie harmonizuje w sposób, który otwiera nowe możliwości i przyspiesza rozwój.

Low-Code umożliwia rozwijanie aplikacji przy minimalnym użyciu kodu źródłowego, wykorzystując narzędzia wizualne i modele do tworzenia. Naturalne skrzyżowanie Low-Code i sztucznej inteligencji ma potencjał do rewolucjonizacji sposobu tworzenia oprogramowania. Ważne jest jednak uwzględnienie aspektów takich jak integralność danych i bezpieczeństwo w celu zapewnienia sensownej integracji.

Raport Microsoft Low-Code Signals 2023 wykazuje, że 87% dyrektorów innowacji i specjalistów ds. technologii informacyjnych uważa, że zwiększenie udziału sztucznej inteligencji i automatyzacji w platformach Low-Code wzmocni ich zdolność do wykorzystania pełnego zakresu możliwości.

Według Dinesha Varadharajana, CPO platformy pracy bez kodu/niskiego kodu Kissflow, konwergencja sztucznej inteligencji i Low-Code umożliwia systemom zarządzanie obciążeniem zamiast wymagania od ludzi pracy dla systemów. Podkreśla, że sztuczna inteligencja i Low-Code nie są wzajemnie wykluczające się, lecz uzupełniają się, oferując wiele możliwości.

Varadharajan zauważa, że połączenie sztucznej inteligencji i technologii Low-Code zmniejsza różnicę w rozwoju. Oprogramowanie Low-Code zwiększa dostępność rozwoju w organizacjach, również dla tzw. twórców obywatelskich, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja zwiększa efektywność i spójność organizacji.

Jim Rose, dyrektor generalny CircleCI, platformy automatyzującej dostawę oprogramowania dla zespołów, uważa, że duże modele językowe stanowiące podstawę platform generatywnej sztucznej inteligencji ostatecznie zmienią język programowania Low-Code. Zamiast budować aplikację lub stronę internetową za pomocą narzędzi wizualnych, użytkownicy będą mogli bezpośrednio zapytać modele, na przykład o stworzenie łatwego w zarządzaniu sklepu internetowego do sprzedaży staroci obuwniczych.

Chociaż ta technologia nie osiągnęła jeszcze pełnego potencjału, Rose podkreśla ważność nauki skutecznej komunikacji z generatywną sztuczną inteligencją w celu osiągnięcia zamierzonych rezultatów. Varadharajan z Kissflow wyobraża sobie, że sztuczna inteligencja przejmie zarządzanie zadaniami w ciągu roku, co prowadzi do bardziej znaczącej integracji z Low-Code.

Skuteczna implementacja i iteracja Low-Code z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wymaga uwzględnienia zarządzania i etycznych ram. Don Schuerman, CTO przedsiębiorstwa Pega, zajmującego się oprogramowaniem dla firm, opowiada się za odpowiedzialnym i etycznym podejściem do sztucznej inteligencji. Ważna jest przejrzystość, ponieważ organizacje muszą być w stanie wyjaśnić, w jaki sposób i dlaczego sztuczna inteligencja podejmuje określone decyzje, aby zapewnić sprawiedliwość i odpowiedzialne wykorzystanie.

Schuerman podkreśla potrzebę testowania i eliminacji uprzedzeń, które są obecne w społeczeństwie i danych. Poprzez zaangażowanie ludzi w proces, organizacje mogą rozwiązywać problemy, dokonywać ulepszeń i wykorzystywać ludzkie umiejętności, takie jak empatia wobec klienta, których algorytmy uczenia maszynowego jeszcze w pełni nie opanowały.

Varadharajan identyfikuje zarządzanie zmianą jako poważne wyzwanie w konwergencji sztucznej inteligencji i Low-Code, zwłaszcza w dużych przedsiębiorstwach przyzwyczajonych do pracy w określony sposób. Jednak utrzymanie solidnego poziomu zarządzania pozwoli organizacjom nadążyć za ewoluującym krajobrazem sztucznej inteligencji i zarządzać związanymi z tym ryzykami.

Według Rose’a z CircleCI, następna fala platform generatywnej sztucznej inteligencji będzie polegała na zamkniętych modelach uczenia na podstawie prywatnych danych. Oczywiście, konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa danych, jednak taka metoda ma potencjał do zmiany możliwości generatywnej sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.

Eksperci podkreślają, że synergia między generatywną sztuczną inteligencją a oprogramowaniem Low-Code przyspiesza innowacje, o ile organizacje zachowują odpowiedzialność i uwzględniają aspekty etyczne. W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku tempo innowacji jest kluczowe, a sztuczna inteligencja wspierana przez Low-Code skraca drogę od pomysłu przez eksperymentację do wprowadzenia produktu na rynek, przyspieszając tym samym proces innowacji.