Han pasado más de dos décadas desde que desarrollé mi primera aplicación de código bajo. Desde entonces, he visto evolucionar las capacidades de la plataforma para facilitar tanto a los desarrolladores de software como a los desarrolladores ciudadanos la creación y mejora de aplicaciones. El código bajo y sin código pueden ayudar a los desarrolladores crear aplicaciones más rápidopermite a los usuarios empresariales convertir hojas de cálculo en flujos de trabajoy ayudar a los departamentos de TI acelerar la modernización de aplicaciones. Más allá de las aplicaciones, estas plataformas pueden acelerar el desarrollo de integraciones, paneles de control, flujos de datos de IoT y otras capacidades.
La evolución de la tecnología a menudo impulsa cambios en el desarrollo y la modernización de aplicaciones. Por ejemplo, el lanzamiento de teléfonos inteligentes y tiendas de aplicaciones requirió un giro hacia estrategias de desarrollo que prioricen los dispositivos móviles, mientras que la infraestructura en la nube permitió a muchas empresas no tecnológicas mejorar las aplicaciones y desarrollar capacidades de análisis. Ahora estamos en las primeras etapas de ver el mismo patrón con la IA generativa. La pregunta es: ¿cómo afectará la genAI a la adopción y el uso de plataformas low-code?
Cómo la genAI impacta el desarrollo de software
Hace poco escribí sobre Diez formas en que la IA generativa transformará el desarrollo de software. Uno de mis puntos fue que los generadores de código actuales pueden hacer evolucionar el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) hacia un proceso de fabricación en el que los desarrolladores solicitan componentes de aplicaciones y los ensamblan en aplicaciones y servicios. Puede que suene futurista, pero Los generadores de código ya están teniendo un impacto significativo.. GitHub descubrió que el 88 % de los desarrolladores informaron una mayor productividad, el 74 % se centró en un trabajo más satisfactorio y más del 87 % dijo que completaron las tareas más rápido usando GitHub Copilot.
Actualmente, las plataformas con y sin código se utilizan para simplificar el desarrollo, ampliar la cantidad de personas que pueden desarrollar aplicaciones y desarrollar las habilidades necesarias para personalizar las experiencias de los usuarios. Entonces, ¿cómo afectará la genAI a estas plataformas?
«En el futuro, todo el mundo generará software, pero no se darán cuenta de que es lo que están haciendo», afirma Jon Kennedy, vicepresidente senior de ingeniería de Base rápida. «Por ejemplo, si sabe cómo hacer las preguntas correctas a un copiloto, puede hacer que cree rápidamente una aplicación o implemente una solución».
Si bien las consultas y las indicaciones en lenguaje natural permiten a los desarrolladores de software generar código y mejorar la productividad, las plataformas con o sin código están agregando sus propias capacidades de desarrollo copiloto.
«La codificación se automatizará casi por completo y los diseñadores de UX se convertirán en los desarrolladores front-end de facto», dice David Brooks, vicepresidente senior y evangelista principal de Copado. «En lugar de herramientas gráficas como Figma para simular la interfaz de usuario, trabajarán con herramientas genAI para generar prototipos de interfaz de usuario que funcionen en el marco elegido por la empresa».
¿Los generadores de código reemplazarán a las plataformas de código bajo?
La investigación de GitHub muestra que los usuarios aceptan el 30% del código que sugiere su Copilot y que los desarrolladores menos experimentados tienen una mayor ventaja con la IA. Esto lleva a algunos a creer que la genAI puede significar el fin de las plataformas de código bajo.
«El código bajo está muriendo en la empresa y la IA lo acabará», afirma Anand Kulkarni, director ejecutivo y fundador de Crowdbotica. «La gran pregunta es: ¿por qué querrías usar código bajo cuando puedes usar IA para crear código completo con el mismo esfuerzo?»
Michael Beckley, cofundador y director de tecnología de Apio, ve las cosas de otra manera. “No, los generadores de códigos son parte del problema. Los copilotos de IA facilitan la creación de muchas aplicaciones, lo que solo aumenta la necesidad de una plataforma de código bajo para conectarlas y gobernarlas todas y garantizar que no se creen silos de datos ni problemas de seguridad”.
Beckley tiene una visión más amplia de cómo la genAI ampliará la necesidad de código bajo y sus casos de uso. “El código bajo facilita la implementación de asistentes de IA, pero la IA es tan buena como sus datos. Las plataformas de código bajo están evolucionando para incluir estructuras de datos para crear IA privadas que puedan acceder a todos sus datos y guardar sus secretos”.
Otra respuesta proviene de Manish Rai, vicepresidente de marketing de productos de SnapLogic. «La IA y el aprendizaje automático han allanado el camino para formas nuevas e innovadoras de hacer que la automatización de procesos de negocio y la integración de datos y aplicaciones sean más fáciles de implementar, más accesibles para usuarios no técnicos y más eficientes».
En última instancia, las organizaciones necesitan mayores innovaciones en IA, experiencias más personalizadas, ciclos de desarrollo más cortos y un mayor valor comercial generado por las inversiones en software. Es probable que el aumento de las expectativas y el alcance impulsen a los líderes tecnológicos a crear capacidades de software con opciones tanto de código como de código bajo.
Sid Misra, SAVIA vicepresidente de marketing de productos, enfatiza el potencial de combinar el desarrollo sin código o sin código con inteligencia artificial y tecnología móvil para aplicaciones innovadoras. “El desarrollo con poco o ningún código, cuando se integra con la IA, permite la creación rápida de prototipos y el desarrollo de soluciones sofisticadas, trascendiendo las limitaciones tradicionales. En el sector sanitario, por ejemplo, los desarrolladores aprovechan estas herramientas para crear rápidamente aplicaciones que mejoren significativamente el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson, utilizando IA para detectar patrones y lograr diagnósticos más precisos y rápidos”.
¿Cómo impulsará la genAI las habilidades de los desarrolladores?
GenAI puede generar código, casos de prueba, documentación y otros artefactos necesarios para desarrollar software. ¿Cómo afectará eso a las habilidades para desarrollar capacidades de software con plataformas de código bajo y sin código?
Dinesh Varadharajan, director de producto de flujo de besosdice, «La codificación pasará de la sintaxis tradicional a la conciencia contextual y las construcciones inteligentes, lo que permitirá a los usuarios empresariales crear aplicaciones con pocas habilidades de programación».
Si los desarrolladores codifican menos, ¿qué otras habilidades se vuelven más importantes?
«Las habilidades evolucionarán para abarcar una combinación de experiencia en codificación tradicional, junto con la competencia en el uso de plataformas con poco o sin código, la comprensión de cómo integrar tecnologías de inteligencia artificial y la colaboración efectiva en equipos que utilizan estas herramientas», dice Ed Macosky, jefe de producto y oficial de tecnología en boomi. «La combinación de código bajo junto con copilotos permitirá a los desarrolladores mejorar sus habilidades y centrarse en respaldar los resultados comerciales, en lugar de dedicar la mayor parte de su tiempo a aprender diferentes lenguajes de codificación».
Armon Petrossian, director ejecutivo y cofundador de Juntarseagrega, «Habrá un mayor énfasis en el pensamiento analítico, la resolución de problemas y el pensamiento de diseño con menos carga sobre la barrera técnica para resolver este tipo de problemas».
Hoy en día, los generadores de código pueden producir sugerencias de código, líneas individuales de código y módulos pequeños. Los desarrolladores aún deben evaluar el código generado para ajustar las interfaces, comprender las condiciones límite y evaluar los riesgos de seguridad. Pero, ¿cómo podría ser el desarrollo de software a medida que mejoren las indicaciones, la generación de código y los asistentes de inteligencia artificial en código bajo?
«A medida que las interfaces de programación se vuelven conversacionales, hay una convergencia entre las plataformas de código bajo y las herramientas de tipo copiloto», dice Srikumar Ramanathan, director de soluciones de énfasis. «El conjunto de habilidades en evolución hace que los desarrolladores adopten los principios de la IA, mientras que los desarrolladores ciudadanos se centran en la lógica empresarial, con el objetivo de mejorar la calidad a través de la eficiencia colaborativa impulsada por la IA y soluciones personalizadas».
¿Mejorará o empeorará la calidad del software?
A medida que más personas con diferentes habilidades aprovechan los asistentes de IA para crear y mejorar software, ¿deberíamos esperar que la calidad del software y las experiencias del usuario final mejoren o empeoren? Una pregunta relacionada es si veremos defectos liberados en la producción, una creciente deuda técnica y mayores vulnerabilidades de seguridad a medida que la IA permita a más personas publicar más código.
«Ya estamos viendo que proliferan en las organizaciones muchas aplicaciones creadas por no desarrolladores, por lo que sabemos que es un proceso simple», dice Kennedy de Quickbase. «Esto es emocionante, pero conlleva cierta precaución: a medida que estas aplicaciones y copilotos se vuelven comunes, las organizaciones deben garantizar que la facilidad de crear ‘una aplicación para eso’ no conduzca a una expansión que pueda socavar la productividad o introducir riesgos de seguridad».
Una respuesta puede provenir de plataformas de bajo código que extienden las pruebas, la gobernanza y otras barreras a sus capacidades de asistencia de IA.
“Los desarrolladores están utilizando IA generativa junto con herramientas como low-code para crear aplicaciones a velocidades sin precedentes y hacer más con los mismos recursos”, afirma Sílvia Rocha, vicepresidenta de ingeniería de OutSystems. «Las barreras de seguridad integradas en estas tecnologías fomentan la experimentación y al mismo tiempo eliminan los riesgos de privacidad y seguridad asociados con los modelos públicos de IA».
Los asistentes de IA probablemente ayudarán a los equipos de desarrollo a avanzar hacia la izquierda al cerrar las brechas entre los requisitos de redacción y la generación de artefactos de desarrollo. “GenAI también tiene la oportunidad de realizar la mayoría de las tareas directamente a partir de una historia de usuario bien escrita. En lugar de utilizar herramientas personalizadas de objetos/campos, un copiloto puede crear los metadatos necesarios e insertarlos directamente en la plataforma”, dice Brooks de Copado.
Pero volvamos a la realidad actual, donde el código generado por IA no significa un código sin defectos, con seguridad clara, gratuito o sin humanos. «Existe una gran necesidad de que un humano calificado verifique el resultado de genAI, ya sea escribiendo líneas de código o generando flujos de trabajo sin código», dice Ben Dechrai, defensor de desarrolladores de Sonar.
¿Las organizaciones crearán más aplicaciones con genAI?
A medida que las líneas de montaje, el diseño de dispositivos electrónicos y los proyectos de construcción se simplificaron, se abrieron oportunidades de crecimiento y expansión en estas industrias. Probablemente ocurra lo mismo con el desarrollo de software, y la genAI es la próxima evolución.
«En los últimos años, hemos visto cómo el SDLC tradicional está siendo eclipsado por la plataforma de aplicaciones de código bajo», afirma Varun Goswami, vicepresidente de gestión de productos de Software Newgen. “Este cambio ha simplificado significativamente los ciclos de vida, permitiendo a las empresas acelerar sus estrategias de comercialización. Hoy en día, con la llegada de la IA generativa al desarrollo de aplicaciones, el ciclo de vida no sólo ha evolucionado; ha alzado el vuelo”.
Muchas empresas se beneficiarán si esta predicción resulta cierta, aunque creo que las plataformas con o sin código serán de mayor valor e importancia a la hora de crear, probar y ampliar el software desarrollado con asistentes de IA.
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