Gordon Van Huizen, SVP de Strategie la Mendix – Seria de interviuri

Gordon Van Huizen este SVP de Strategie la Mendix, principalul furnizor de soluții low-code, o afacere Siemens. În acest rol, Van Huizen identifică și explorează strategii pentru avansurile tehnologice emergente și lucrează pentru a incubă inovațiile de produs în cadrul Mendix, toate cu focus pe modul în care aceste tehnologii pot avea impact și pot aduce valoare clienților.

Mendix este o platformă de dezvoltare a aplicațiilor low-code lider, proiectată pentru a permite companiilor să construiască, să implementeze și să îmbunătățească continuu software-ul critic pentru misiune, cu un minim de codare manuală. Platforma oferă un mediu de dezvoltare inteligent (IDE) alimentat de inteligență artificială, unelte de guvernanță, integrări încorporate și opțiuni de implementare în cloud, permițând atât dezvoltatorilor profesioniști, cât și celor non-tehnici (citizen developers) să colaboreze. Ca parte a Siemens, Mendix pune accentul pe scalabilitate, guvernanță robustă și pregătire pentru întreprinderi și a fost recunoscut în mod repetat ca lider în cvadrantul magic al soluțiilor low-code.

Cum modifică inteligența artificială (AI) în mod durabil ciclul de viață al dezvoltării software (SDLC), în special în medii low-code și no-code?

AI este pe cale să schimbe radical ciclul de viață al dezvoltării software, mai ales pe măsură ce folosim din ce în ce mai mult limbajul natural. În loc să scriem linii de cod, organizațiile încep să definească și să construiască software doar prin descrierea așteptărilor. Acesta devine mai mult despre exprimarea intenției și purtarea unui dialog cu unelte inteligente care pot lua acea intenție și transforma-o în cod, interfețe și chiar teste.

Pe măsură ce AI continuă să se integreze în SDLC, cred că vom începe să vedem cât de puternică este acea schimbare. Comunicarea a ceea ce dorim, mai degrabă decât a modului în care să îl construim, va deveni mai naturală și, sincer, va fi mai durabilă decât scrierea codului în modul tradițional. În cele din urmă, codul așa cum îl știm astăzi ar putea dispărea în fundal. Și nu numai atât, ne îndreptăm către un model complet nou de software care nu numai că este construit de AI, dar este și inteligent în sine. Schimbarea este mare și entuziasmantă și, probabil, cea mai semnificativă schimbare în software pe care o vom vedea în viețile noastre.

Care este rolul pe care îl vedeți pentru AI Agentic în dezvoltarea de aplicații viitoare și cum ar trebui dezvoltatorii și arhitecții de platforme să se pregătească pentru provocările de observabilitate?

Pe măsură ce AI Agentic reimaginează SDLC, nu vedem doar o dezvoltare mai rapidă, mai ieftină și de calitate superioară, ci și o dezvoltare care devine mai accesibilă. Oamenii pot deveni creativi și experimentali fără a fi nevoiți să fie experți în codare; tot ce trebuie să poată face este să exprime clar ceea ce doresc. Cu toate acestea, toată acea putere vine cu complexitate. Software-ul pe care îl construim astăzi este mai avansat ca oricând, ceea ce aduce provocări noi, mai ales pe măsură ce platformele multi-agente continuă să apară. Interoperabilitatea devine o durere de cap, deoarece aplicațiile sunt în mod natural distribuite și adesea implică unelte de la alți furnizori și stive tehnologice. Acolo este unde platformele low-code strălucesc cu adevărat.

Ele pot automatiza o mulțime de muncă de rutină pe partea de implementare, oferindu-vă în același timp o vedere clară asupra întregului sistem. Odată ce aveți acea strat de observabilitate în loc, puteți aduce AI în ecuație pentru a ajuta la înțelegerea a ceea ce se întâmplă. AI poate aduce la suprafață probleme precum scăderi de performanță sau ieșiri inexacte și poate explica cauza de bază în limbaj simplu. Acest tip de claritate este un factor de schimbare pentru ambele echipe de dezvoltare și operaționale. Toate acestea înseamnă că vom avea nevoie de low-code mai mult ca oricând, deoarece natura sa abordează direct aceste provocări.

Credeti că conceptul tradițional de “dezvoltator” evoluează din cauza low-code și AI? Care sunt abilitățile care vor fi cele mai critice în următorul deceniu?

Astăzi, dezvoltatorii de software și inginerii de AI sunt adesea văzuți ca două roluri separate, dar începem să vedem o suprapunere, atât prin dezvoltatorii care învață abilitățile necesare pentru ingineria AI, cât și prin echipele de fuziune care reunesc dezvoltatori, ingineri de AI, ingineri de date și chiar oameni de știință din domeniul datelor. Sincer, acest tip de colaborare este exact ceea ce avem nevoie în acest moment. Dar, da, conceptul tradițional de “dezvoltator” este cu siguranță în evoluție. Nu este decât o chestiune de timp până când dezvoltatorii de software vor deveni ingineri de AI. În cele din urmă, ingineria de AI nu este altceva decât inginerie de software; ea implică doar un set de unelte și concepte cu care mulți dezvoltatori nu au lucrat încă. Aceste abilități sunt învățabile, iar mulți dezvoltatori tradiționali vor găsi probabil această nouă direcție de lucru entuziasmantă. Ea deschide ușa către construirea de soluții mai inteligente și mai dinamice și aceasta este o direcție de creștere răsplătitoare.

Cum echilibrează Mendix accesibilitatea low-code cu complexitatea construirii de aplicații alimentate de AI?

Scopul Mendix este de a atenua complexitatea construirii de aplicații alimentate de AI, asigurându-se în același timp că ceea ce dezvoltatorii construiesc astăzi este pregătit pentru viitor. Vrem să facem lucrurile mai simple fără a înlătura flexibilitatea de care dezvoltatorii au nevoie. Noi folosim o abordare vizuală, astfel încât puteți vedea cu adevărat cum agenții și sistemele se potrivesc împreună, ca atunci când un agent declanșează altul. Cu uneltele low-code ale Mendix, arhitectura și comportamentul acestor sisteme alimentate de AI sunt prezentate într-un mod care nu se simte ca un sistem complex multi-agent. Pur și simplu, arată ca o aplicație curată și ușor de înțeles.

Cum permit platformele low-code, cum ar fi Mendix, persoanelor non-dezvoltatori să construiască soluții avansate conduse de AI și care sunt unele dintre cele mai bune exemple pe care le-ați văzut?

La Mendix, ne întâlnim cu dezvoltatorii, tehnologii de afaceri și dezvoltatorii non-tehnici acolo unde se află în ceea ce privește înțelegerea și nevoile lor pentru aplicații infuzate cu AI; uneltele platformei sunt ușor de învățat și utilizat de la început. Le ghidăm pe tot parcursul experienței, pas cu pas, până când încep să utilizeze low-code pentru a construi aplicații inteligente și alimentate de AI, care sunt la fel de avansate ca cele construite cu high-code. Ei încep prin a construi prompturi folosind constructorul nostru de prompturi low-code. Odată ce sunt confortabili cu aceasta, pot ancora aplicația lor infuzată cu AI cu date specifice afacerii sau soluției, folosind o bază de cunoștințe low-code încorporată. Și atunci când sunt gata pentru aceasta, pot chiar construi agenți de AI prin orchestrare low-code și utilizarea uneltelor.

Unul dintre cele mai bune exemple din lumea reală este platforma globală de salarizare nativă AI, construită pe Mendix, datascalehr. Salariul, mai ales în măsura în care variază de la țară la țară, este notoriu complex, cu reglementări, cerințe de conformitate și cantități uriașe de date în schimbare constantă. Folosind Mendix, fondatorii datascalehr au dezvoltat rapid o platformă de ultimă generație care utilizează AI pentru automatizare inteligentă, verificări de conformitate și asistență contextuală. Ceea ce este puternic aici este că tehnologii de afaceri și experții din domeniu — și nu doar dezvoltatorii profesioniști — au putut modela modul în care funcțiile de AI au fost încorporate, asigurându-se că soluția abordează direct nevoile clienților. Low-code face soluții sofisticate și conduse de AI atât accesibile, cât și pregătite pentru întreprinderi.

Ne puteți prezenta cum este utilizat AI în cadrul Mendix însuși — atât în ceea ce privește modul în care este construită platforma, cât și modul în care împuternicește utilizatorii?

„Creați cu Maia” este răspunsul Mendix atât pentru a infuza AI în procesul de dezvoltare a aplicațiilor, cât și pentru a permite clienților și partenerilor noștri să construiască aplicații inteligente și alimentate de AI. Lansat recent împreună cu ultima versiune a Mendix, Mendix 11, Maia permite utilizatorilor să creeze, să orchestreze și să implementeze agenți de AI și aplicații multi-agente pe tot parcursul ciclului de viață al dezvoltării software. Chiar înainte ca utilizatorii să înceapă să construiască, pot folosi Maia și limbajul natural pentru a se asigura că obiectivele, criteriile de succes și poveștile utilizatorilor sunt aliniate înainte de creare. „Creați cu Maia” ajută, de asemenea, la transformarea brainstorming-urilor, machetelor, diagramelor și cerințelor în planuri de proiect clare și acționabile. Apoi, odată ce software-ul inițial este creat, utilizatorii pot refina rapid software-ul respectiv cu viteza inerentă a low-code. Rezultatul este un număr mai mic de iterații, o livrare mai rapidă, o guvernanță mai puternică și software construit corect de la început.

Cum vedeați convergența dintre IT și OT evoluând atunci când sunt introduse unelte de AI și low-code în medii operaționale?

Puterea și acuratețea oricărei soluții de AI agentică se reduc la context; calitatea și volumul datelor sunt critice. De aceea, este esențial pentru cei din domeniul producției, energiei și altor segmente industriale să aibă o bază solidă de date care să combine atât datele IT, cât și cele OT. Din nefericire, datele OT nu sunt întotdeauna ușor de lucrat. De exemplu, ele sunt adesea nelabelate, fără metadate clare sau scheme care să le ghideze. Vestea bună este că există unelte specializate pentru transformarea datelor OT și completarea lor cu metadatele necesare, pregătindu-le pentru utilizare în cadrul aplicațiilor inteligente prin crearea de modele de date adecvate cu ajutorul AI. Odată încorporate, datele OT pot fi utilizate alături de și combinate cu datele IT pentru a oferi contextul necesar AI-ului generativ.

Ca fost analist Gartner și acum SVP de Strategie la Mendix, cum separați hype-ul AI de inovația cu adevărat transformativă atunci când modelați drumul produsului?

Separarea hype-ului AI de inovația adevărată necesită o abordare disciplinată și pragmatică, dar este o procedură pe care am rafinat-o pe măsură ce tendințele vin și pleacă. În primul rând, interacționez direct cu clienții și prospectele pentru a înțelege planurile și cerințele lor din lumea reală — adică, ceea ce au nevoie cu adevărat pentru a-și muta afacerea mai departe. Echipa de produs Mendix adoptă, de asemenea, o abordare de testare și învățare prin livrarea de prototipuri ale noilor capacități și apoi lucrând îndeaproape cu clienții pentru a colecta feedback și a valida dacă aceste inovații aduc cu adevărat valoare tangibilă. Așa cum puteți vedea, colaborarea este un mod cheie de a trece prin hype-ul AI, așa că lucrez, de asemenea, activ cu partenerii noștri existenți și explorez potențiali noi parteneri pentru a aduce perspective și expertiză suplimentare.

În cele din urmă, mă bazez pe experiența mea cu valurile actuale și anterioare de tehnologie emergentă, ținând o vedere atentă asupra nivelurilor de maturitate și curbelor de adoptare. Acest lucru ajută cu adevărat la filtrarea a ceea ce este speculativ versus ceea ce este probabil să câștige tracțiune, astfel încât putem prioritiza investițiile care vor conduce la un impact pe termen lung pentru clienții noștri.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre subiect ar trebui să viziteze Mendix.