Zal AI Low-Code/No-Code vervangen?

Naarmate meer organisaties kunstmatige intelligentie (AI) testen en inzetten in hun dagelijkse zakelijke werk, wordt de technologie langzaamaan een aanvulling op of zelfs vervanging van de dagelijkse werkroutines. Dit roept de vraag op: zal AI low-code/no-code ontwikkeling vervangen?

Simpel gezegd, dat zal het niet zijn - althans in de nabije toekomst.

Low-code/no-code ontwikkelplatforms hebben unieke voordelen omdat ze niet-IT-professionals in staat stellen bij te dragen aan het applicatie-ontwikkelingsproces. Hoewel AI een rol kan spelen bij het ondersteunen van de ontwikkeling van applicaties, kan het de cognitieve vaardigheden zoals creativiteit en probleemoplossing en de diepgaande domeinervaring van de menselijke burgerontwikkelaars die deze zakelijke oplossingen bouwen, niet vervangen.

Waarom Low-Code/No-Code in opkomst is?

De moderne zakenwereld wordt geconfronteerd met groeiende uitdagingen, zoals een tekort aan geschoold personeel, zware werkdruk, lange doorlooptijden en toenemende verzoeken om applicatieontwikkeling om dit werk te stroomlijnen. Bedrijven moesten digitaal gaan, maar ontwikkelaars van mobiele apps waren moeilijk te vinden en nog moeilijker om personeel aan te nemen of te behouden. Tegelijkertijd was het uitbesteden van de ontwikkeling van mobiele apps erg duur en kostte het veel tijd. Om digitale transformatie mogelijk te maken, gingen bedrijven op zoek naar technologische oplossingen die het proces voor hun IT-teams versnelden of het zelfs voor werknemers mogelijk maakten om hun eigen apps te maken.

Bedrijven vertrouwen nu op Lage code en software zonder code om bedrijfsprocessen digitaal te maken en werknemers en klanten te bedienen met behulp van mobiele apparaten. De technologie overbrugt tegelijkertijd de talentkloof – het tekort aan geschoolde werknemers met de nodige technische expertise om digitale oplossingen te ontwikkelen en te onderhouden – die 75% van werkgevers zijn nu bezig met worstelen.

Low-code/no-code ontwikkeling biedt verschillende voordelen, waaronder de volgende.

• Versnelde applicatie-ontwikkeling: Low-code/no-code-platforms kunnen de time-to-market voor bedrijven verkorten door de ontwikkeltijd die nodig is voor applicaties aanzienlijk te verkorten.

• Verhoogde flexibiliteit: met deze platforms kunnen organisaties snel reageren op veranderende marktomstandigheden en klantbehoeften door snelle ontwikkeling en implementatie van applicaties mogelijk te maken.

• Kosteneffectiviteit: door de behoefte aan gespecialiseerde programmeerexpertise te verminderen, kan low-code/no-code-ontwikkeling de kosten van softwareontwikkeling en -onderhoud verlagen.

• Democratisering van applicatie-ontwikkeling: niet-technische gebruikers kunnen applicaties maken en implementeren, wat innovatie en samenwerking in de hele organisatie bevordert.

Huidige status van low-code/no-code ontwikkeling

Hoewel low-code platforms en no-code drag-and-drop app-bouwers al een tijdje bestaan, heeft de dringende roep om digitale transformatie tijdens de pandemie deze tools nog populairder gemaakt. Er is nu een scala aan platforms en oplossingen die zijn ontwikkeld om te voldoen aan de constant evoluerende vereisten van moderne zakelijke apps. Volgens een onderzoek van Gartner zullen low-code en no-code ontwikkelplatforms ontstaan meer dan 65% van alle aanvragen tegen 2024.

Low-code en no-code ontwikkelingsplatforms stellen gebruikers in staat om applicaties te maken zonder dat ze deskundige mobiele app-ontwikkelaars hoeven te zijn of dat ze überhaupt niet hoeven te weten hoe ze moeten coderen. Door gebruik te maken van visuele interfaces en intuïtieve bedieningselementen voor het bouwen van apps, elimineren deze oplossingen de behoefte aan uitgebreide programmeerkennis. Dankzij verminderde complexiteit en minder behoefte aan deskundige vaardigheden kunnen bedrijven snel zakelijke toepassingen ontwikkelen en implementeren, terwijl ze tijd, geld en middelen besparen. Deze innovatieve software zorgt voor een dramatische productiviteitsstijging bij het ontwikkelen van apps. McKinsey stelt dat het gebruik van een low-code ontwikkelplatform kan leiden tot een 90% verkorting van de ontwikkeltijd, wat uiteindelijk leidt tot een aanzienlijke verlaging van de ontwikkelingskosten.

Veel industrieën hebben met succes gebruik gemaakt van low-code/no-code-ontwikkeling om hun activiteiten te stroomlijnen en de efficiëntie te verbeteren. Bijvoorbeeld de financiële sector heeft deze platforms gebruikt om klantgerichte toepassingen te creëren en interne processen te automatiseren, zoals boekhouding en nalevingsrapportage. Zo hebben ook zorginstellingen gebruikte low-code/no-code oplossingen om patiëntenportalen te ontwikkelen, formulieren voor de intake van patiënten te versnellen, toepassingen voor telegeneeskunde te creëren en de nauwkeurigheid van systemen voor het beheer van medische dossiers te verbeteren.

Wat is de potentiële impact van AI?

Het potentieel van AI-gestuurde codegeneratie en de vooruitgang in de verwerking van natuurlijke taal kunnen de relevantie ervan in twijfel trekken low-code/no-code-software. AI-algoritmen hebben het vermogen om code effectiever en nauwkeuriger te maken dan mensen, waardoor het ontwikkelingsproces wordt geoptimaliseerd en menselijke fouten worden geëlimineerd. Bovendien kunnen gebruikers, met de vooruitgang in de verwerking van natuurlijke taal, de mogelijkheid hebben om applicaties te bouwen met behulp van AI door alleen maar hun wensen in begrijpelijke taal uiteenzetten, waardoor er minder behoefte is aan visuele interfaces. Deze collectieve capaciteiten zouden ertoe kunnen leiden dat sommigen twijfelen aan de levensvatbaarheid op lange termijn van door mensen aangestuurde low-code/no-code app-ontwikkeling in het licht van steeds geavanceerdere AI-technologieën.

Hoewel AI specifieke aspecten van applicatie-ontwikkeling kan automatiseren, kan het de essentiële menselijke input die nodig is voor het maken van intuïtieve en gebruiksvriendelijke ontwerpen niet vervangen. A mensgericht ontwerp is een essentieel element om ervoor te zorgen dat toepassingen tegemoet komen aan de verschillende behoeften en voorkeuren van eindgebruikers. Bovendien missen AI-algoritmen vaak de specifieke domeinexpertise die nodig is voor het maken van branchespecifieke toepassingen. In deze context blijven de menselijke maat en de flexibiliteit van low-code/no-code-platforms onmisbaar in het applicatie-ontwikkelingsproces, ook nu de AI-technologie steeds verder evolueert. Maar wanneer bedrijven low-code/no-code-ontwikkeling combineren met de kracht van AI, ontstaan ​​alle nieuwe mogelijkheden voor snelle, intuïtieve app-ontwikkeling.

AI en Low-Code/No-Code koppelen

Hoewel het onwaarschijnlijk lijkt dat AI de ontwikkeling van low-code en no-code op korte termijn volledig zal vervangen, is het waarschijnlijk dat de twee technologieën naast elkaar zullen bestaan ​​om de ontwikkeling van moderne zakelijke apps te verbeteren. Er zijn verschillende scenario's waarin AI en low-code/no-code-technologieën samenwerken om waarde te bieden.

AI-ondersteunde ontwikkeling

AI kan worden geïntegreerd in low-code/no-code-platformen om gebruikers te helpen bij het genereren van code, het optimaliseren van workflows en het doen van aanbevelingen op basis van best practices. Zo maakt het Power Apps-platform van Microsoft nu gebruik van AI-copiloot om gebruikers suggesties te geven voor welke componenten ze in hun toepassingen kunnen gebruiken.

Verzameling van vereisten en documentatie

Hoewel essentieel voor het plannen van documentatie en het trainen van gebruikers in het gebruik en invullen van documenten, kunnen onderdelen van het verzamelen van vereisten en de documentatie ervan tijdrovend zijn. Sommige aspecten hiervan kunnen worden geautomatiseerd met AI. Een bedrijf kan bijvoorbeeld een chatbot gebruiken om vereisten van gebruikers te verzamelen voor een nieuwe softwareapplicatie. De chatbot kan gerichte vragen stellen om de benodigde informatie te verkrijgen, zoals gebruikersvoorkeuren, benodigde functies en gewenste resultaten. De chatbot kan de antwoorden van de gebruiker ook automatisch documenteren, waardoor handmatige documentatie overbodig is.

Intelligente automatisering

AI kan worden gebruikt om low-code/no-code-platforms te verbeteren met intelligente automatiseringsmogelijkheden, zoals robotprocesautomatisering (RPA), waardoor het voor bedrijven gemakkelijker wordt om automatiseer workflows. Zo kunnen door AI aangedreven chatbots die zijn geïntegreerd in ontwikkelplatforms met weinig code, het testen en debuggen van code automatiseren, waardoor handmatige inspanningen worden verminderd en de efficiëntie wordt verbeterd. Ze kunnen fouten identificeren en oplossen door de code te analyseren en oplossingen voor te stellen, waardoor ontwikkelaars minder tijd en moeite hoeven te besteden.

Integratie van aangepaste AI-componenten

Met low-code/no-code-platforms kunnen ontwikkelaars aangepaste AI-componenten, zoals machine learning-modellen of algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, in hun applicaties integreren. Dit zou bedrijven in staat stellen AI-mogelijkheden te benutten die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften, zonder dat daarvoor uitgebreide codeerkennis nodig is. AutoML van Google en De aangepaste visie van Microsoft zijn voorbeelden van AI-services die kunnen worden geïntegreerd in low-code/no-code-platforms voor de ontwikkeling van aangepaste AI-modellen.

Conclusie

AI heeft het potentieel om de ontwikkeling van low-code/no-code te beïnvloeden, maar het is onwaarschijnlijk dat deze platforms of de werknemers die er apps mee ontwikkelen, volledig zullen worden vervangen. In plaats daarvan kunnen AI en low-code/no-code-oplossingen naast elkaar bestaan ​​en elkaar aanvullen, waardoor bedrijven krachtigere en efficiëntere manieren krijgen om applicaties te ontwikkelen. Door AI-mogelijkheden te integreren in low-code/no-code-platforms, kunnen softwareleveranciers en organisaties profiteren van de voordelen van beide technologieën en hun reis naar digitale transformatie voortzetten.

Organisaties die hun activiteiten digitaal willen ontwikkelen, moeten AI niet zien als een risico voor low-code/no-code-ontwikkeling, maar als een nuttige verbetering van hun toolset. Door gebruik te maken van de sterke punten van samenwerking tussen AI en low-code/no-code benaderingen, kunnen bedrijven hun applicatieontwikkelingsprocessen efficiënter maken, tijd en middelen besparen en innovatie in het hele bedrijf bevorderen.