I progressi nello sviluppo del software hanno comportato profondi cambiamenti, passando da approcci codificati manualmente ad approcci più simili a quelli meccanici. Probabilmente la tecnologia più trasformativa emersa da questa evoluzione sono le piattaforme Low-Code/No-Code (LCNC), il cui unico scopo è rendere lo sviluppo più semplice e veloce.
Lo tsunami delle richieste di velocità sviluppo di applicazioni sulla scia della trasformazione digitale ha alimentato la crescita delle piattaforme LCNC. Con questa ondata, ha portato una forza ancora più potente: l’intelligenza artificiale generativa, altrimenti nota come Gen AI, che ha cambiato il modo in cui gli sviluppatori (principianti ed esperti) interagiscono con le piattaforme LCNC.
Questo articolo discute in che modo l’intelligenza artificiale sta guidando l’innovazione nello sviluppo di software low-code, per quanto riguarda gli aspetti e le implicazioni tecnologiche.
1. Sinergia tra gen AI e sviluppo low-code
Le piattaforme low-code forniscono le interfacce grafiche e i componenti predefiniti; pertanto, è un’opportunità per lo sviluppatore di concentrarsi sull’assemblaggio delle applicazioni piuttosto che sulla codifica faticosa da zero. Tuttavia, queste piattaforme richiedono ancora un processo decisionale su architettura, logica e orchestrazione del flusso di lavoro.
È qui che entra in gioco la generazione AI: aumentando le capacità delle piattaforme low-code automatizzando processi decisionali più complessi e persino generando porzioni di logica applicativa in modo autonomo.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la progettazione di applicazioni
Una delle intersezioni più significative tra Gen AI e sviluppo low-code avviene attraverso la PNL. Gli sviluppatori possono interagire con le piattaforme LCNC utilizzando query o prompt in linguaggio naturale.
Ad esempio, invece di abbozzare uno schema di database appropriato, un utente preferirebbe chiedere a uno strumento basato sull’intelligenza artificiale di “progettare uno schema di database per l’e-commerce” e lo strumento sarà in grado di presentare uno schema scalabile e ottimizzato. La struttura riduce effettivamente il tempo a disposizione degli utenti con un background tecnico inferiore per entrare nelle curve di apprendimento, ma accelererà anche il ciclo di sviluppo complessivo degli sviluppatori esperti.
2. AI generativa nella generazione e nell’incremento del codice
Consigli sui codici basati sull’intelligenza artificiale
La maggior parte delle piattaforme LCNC comporta ancora un certo grado di codifica manuale, soprattutto per funzionalità personalizzate. I modelli Gen AI come Codex di OpenAI o GitHub Copilot sono già integrati negli ambienti LCNC. Questi strumenti offrono suggerimenti intelligenti per frammenti di codice, funzioni di completamento automatico o generano interi blocchi di logica in base all’input dell’utente. L’idea è quella di ridurre al minimo le attività ripetitive, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su lavori più strategici e di alto valore.
Caso d’uso di esempio: microservizi con generazione automatica
Una delle tendenze più attuali del software moderno deriva dall’architettura dei microservizi: consente di costruire sistemi modulari e altamente scalabili, ma progettarli, codificarli e distribuirli è molto complesso. La Gen AI può automatizzare la generazione di microservizi all’interno di una piattaforma low-code interpretando i requisiti definiti dall’utente e generando interfacce di servizio, modelli di dati e persino test di script.
Ad esempio, specificando che un microservizio deve gestire l’autenticazione degli utenti, la Gen AI può creare automaticamente gli endpoint API, le connessioni al database e i protocolli di sicurezza richiesti.
IA nel rilevamento e nel debug degli errori
Il rilevamento degli errori e il debug in ambienti a basso codice possono essere complessi, soprattutto quando si ha a che fare con componenti generati automaticamente o personalizzati. L’intelligenza artificiale può aiutare a identificare potenziali insidie prima che diventino problemi critici. Strumenti che utilizzano apprendimento automatico i modelli addestrati su grandi set di dati di codice possono prevedere dove è più probabile che si verifichino problemi e suggerire soluzioni in modo proattivo.
3. Integrazione dei dati e automazione del flusso di lavoro
I maggiori punti critici nello sviluppo dell’applicazione riguarderebbero l’integrazione dei dati. La sfida più grande è provare a connettere diversi tipi di dati disparati, ad esempio da un database, un’API o un sistema legacy. Le piattaforme low-code semplificano questa attività con connettori predefiniti, ma rimane la sfida della normalizzazione, mappatura e sincronizzazione dei dati. La Gen AI svolge un ruolo fondamentale nell’automazione di questi processi.
Mappatura automatizzata dei dati
Tradizionalmente, l’integrazione dei dati implica la mappatura manuale dei campi dati da un sistema all’altro. La Gen AI può mappare in modo intelligente questi campi analizzando metadati, strutture di dati e modelli di utilizzo.
Ad esempio, quando si integra un sistema CRM con una piattaforma ERP, la Gen AI può prevedere le mappature dei campi appropriati (ad esempio nome del cliente, indirizzo, cronologia delle transazioni) sulla base di modelli storici, riducendo drasticamente i tempi di sviluppo.
Automazione ottimizzata del flusso di lavoro
Allo stesso modo, la Gen AI migliora l’automazione del flusso di lavoro. Le piattaforme low-code spesso includono motori di flusso di lavoro per definire e automatizzare i processi aziendali. La Gen AI può generare automaticamente flussi di lavoro basati su descrizioni di alto livello di un processo aziendale. Ad esempio, supponiamo che una compagnia assicurativa voglia illustrare il flusso di lavoro dell’elaborazione dei sinistri. La Gen AI produrrebbe un flusso di processo praticabile contenente le procedure di verifica dei documenti, le fasi di approvazione coinvolte e i relativi avvisi ai clienti.
4. Progettazione dell’esperienza utente (UX).
Prototipazione basata sull’intelligenza artificiale e generazione dell’interfaccia utente
Quindi, di solito è il collo di bottiglia nello sviluppo: UI intuitive e attraenti. La Gen AI può aiutare a farlo generando prototipi basati sulle specifiche dell’utente che descrivono un aspetto ideale per l’interfaccia utente. Invece di trascinare e rilasciare i componenti all’interno di un’interfaccia low-code, possono descrivere ciò che hanno in mente per l’interfaccia utente in linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale renderà un’interfaccia utente interattiva e reattiva.
Esempio: creazione di moduli dinamici
Immagina uno scenario in cui un’azienda deve raccogliere il feedback dei clienti tramite un modulo dinamico. Descrivendo i requisiti del modulo, come i campi per i dettagli del cliente, le valutazioni e il feedback, la Gen AI non solo può generare il modulo ma anche ottimizzarne il layout in base ai modelli di interazione dell’utente. Potrebbe suggerire campi modulo adattivi, logica condizionale (ad esempio, se la valutazione è inferiore a 3, chiedere commenti aggiuntivi) e meccanismi di convalida, il tutto mantenendo un design reattivo per diversi dispositivi.
5. Collaborazione in tempo reale e controllo della versione
Le piattaforme low-code sono generalmente adottate da vari team, inclusi analisti aziendali, sviluppatori e product manager. Garantire una collaborazione fluida tra i membri del team, in particolare quando sono coinvolte più versioni di un’applicazione, è un’altra area in cui la Gen AI offre valore.
Intelligenza artificiale per il controllo della versione e la risoluzione dei conflitti di fusione
I tradizionali sistemi di controllo della versione (ad esempio Git) gestiscono bene i conflitti di codice, ma la stessa complessità si verifica nelle piattaforme a basso codice quando più utenti apportano modifiche ai flussi di lavoro, agli elementi dell’interfaccia utente o alla logica. I modelli Gen AI possono rilevare in anticipo potenziali conflitti di unione prevedendo aree di sovrapposizione in base alla cronologia di utilizzo e suggerendo risoluzioni automatizzate dei conflitti.
Inoltre, monitorando i cambiamenti in tempo reale, l’intelligenza artificiale può offrire consigli sugli approcci migliori per combinare o riconciliare questi cambiamenti, garantendo una collaborazione fluida.
6. Sicurezza e conformità
Le preoccupazioni relative alla sicurezza stanno emergendo ancora più frequentemente poiché le piattaforme low-code stanno diventando sempre più popolari negli ambienti aziendali. La Gen AI introduce nuovi livelli di sicurezza identificando in modo proattivo le vulnerabilità nel codice generato o nei flussi di lavoro delle applicazioni.
IA per il controllo della sicurezza
Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale addestrati su pratiche di codifica sicure possono analizzare il codice generato automaticamente in tempo reale, segnalando le aree che potrebbero comportare rischi per la sicurezza. Che si tratti di vulnerabilità SQL injection, utilizzo non sicuro delle API o tecniche di crittografia improprie, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono offrire suggerimenti in tempo reale e persino correggere automaticamente il codice non sicuro prima che raggiunga la produzione.
Controlli di conformità automatizzati
Le applicazioni devono soddisfare diversi requisiti stabiliti dalle normative, che si tratti dell’HIPAA nel mondo della sanità o del GDPR in quello finanziario. La generazione AI può aiutare sviluppatori a basso codice controllando automaticamente le applicazioni generate rispetto alle regole di conformità.
Ad esempio, se un utente crea un modulo per raccogliere dati personali, l’intelligenza artificiale può contrassegnare i campi che richiedono la crittografia o avvisare l’utente se mancano meccanismi di consenso, garantendo che la conformità normativa sia integrata nell’applicazione fin dall’inizio.
7. Scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni
Scalabilità basata sull’intelligenza artificiale
La scalabilità di un’applicazione implica non solo l’aumento della sua capacità di gestire il traffico, ma anche l’ottimizzazione dei processi di backend, delle interazioni del database e dell’orchestrazione dei microservizi. Gli strumenti Gen AI possono monitorare continuamente le prestazioni delle applicazioni e suggerire ottimizzazioni in tempo reale.
Se una piattaforma low-code genera un’app Web, la Gen AI potrebbe analizzare il carico del server, la latenza dell’API o l’utilizzo della memoria e consigliare modifiche come l’indicizzazione del database, il bilanciamento del carico o i meccanismi di memorizzazione nella cache.
Test delle prestazioni
Tradizionalmente, test delle prestazioni prevede l’esecuzione di stress test e l’analisi dei registri per identificare i colli di bottiglia. La Gen AI può automatizzare questo processo generando traffico utente sintetico basato su modelli di utilizzo storici e prevedendo potenziali problemi di prestazioni prima che si verifichino in un ambiente reale. Questo approccio proattivo garantisce che le applicazioni sviluppate su piattaforme low-code siano scalabili e affidabili.
La generazione AI darà forma alle applicazioni low-code
Veloce IA generativa sta diventando uno dei fattori chiave per la crescita futura dello sviluppo di software low-code. Migliorando eliminando la necessità dell’intervento umano e ottimizzando le decisioni, la Gen AI consente ulteriormente agli sviluppatori e agli utenti non tecnici di sviluppare applicazioni che nemmeno applicazioni robuste e scalabili potrebbero eguagliare, in modo più competente che mai. Quindi l’automazione guidata dall’intelligenza artificiale e gli ambienti user-friendly e low-code inizierebbero a inaugurare una nuova era per l’innovazione sulle tele digitali.
Credito immagine in primo piano: Goran Ivos