O low-code permite que, mesmo sem profundo conhecimento a respeito de programação, uma pessoa desenvolva softwares por meio de abordagem estruturada em interface gráfica (em vez de codificação manual). Vale observar que, de acordo com o Gartner, o mercado mundial de tecnologias de baixo código chegará a 26,9 bilhões de dólares este ano — um aumento de 20% em relação a 2022. Tal estimativa, no entanto, foi feita antes do boom das soluções de IA.
Para todos os efeitos, de acordo com especialistas, a união de Inteligência Artificial (IA) generativa (como o ChatGPT, por exemplo) ao low-code levará o processo de desenvolvimento de softwares a um novo patamar ao automatizar tarefas — além de acelerá-lo exponencialmente por meio da criação de sistemas inteligentes que aprendem (e se adaptam) ao longo do tempo. Conheça algumas características (e vantagens) dessa tendência emergente:
- design automatizado – é possível economizar tempo e esforço por meio da automatização do processo de design nas interfaces de usuário, uma vez que a IA pode oferecer alternativas com base em determinados critérios e preferências;
- mais produtividade – os desenvolvedores podem criar softwares de modo mais ágil. Assim, é possível elevar a produtividade da equipe e permitir que possam se concentrar em atividades mais complexas e estratégicas;
- mais eficiência – a utilização de IA generativa na abordagem low-code reduz o tempo de depuração ao auxiliar a identificação e correção de erros nos códigos gerados — melhorando, assim, a qualidade geral do software;
- reutilização de código – a IA auxilia a identificar partes do código que podem ser reutilizadas em diferentes projetos — otimizando, assim, o processo de desenvolvimento de modo geral;
- prototipagem rápida – A IA generativa pode acelerar o processo de prototipagem — e permitir que os desenvolvedores testem diferentes designs e funcionalidades rapidamente;
- documentação automatizada – ao auxiliar a criação de documentação baseada na lógica e estrutura do código, os desenvolvedores podem entender e modificar o software com mais facilidade no futuro;
- menor time-to-market – ao reduzir o prazo necessário para desenvolvimento, as organizações podem lançar seus produtos no mercado com mais rapidez — obtendo, assim, vantagem competitiva sobre a concorrência;
- aprimoramento contínuo: a IA generativa permite que os sistemas low-code aprendam com as interações dos usuários e, assim, adaptem-se para aprimorar design e funcionalidades constantemente para oferecer experiências mais personalizadas aos usuários;
- redução de custos – uma vez que as empresas utilizam menos recursos e o desenvolvimento de softwares é mais ágil, os custos associados a tal processo são significativamente menores.
Pontos a considerar
A união de IA generativa às plataformas low-code traz, portanto, uma série de benefícios, em diversos sentidos, para companhias. Há, não obstante, algumas questões que devem ser consideradas em relação a esse modelo. Por exemplo:
- treinamento de modelos de IA – a IA generativa necessita modelos de machine learning complexos, que precisam ser treinados com grandes volumes de dados — e tal processo pode ser um demorado;
- integração com outros sistemas – a integração com plataformas low-code e sistemas de TI existentes pode apresentar riscos de compatibilidade e requerer uma grande quantidade de trabalho de desenvolvimento;
- complexidade e controle: em casos específicos, a IA generativa pode ter dificuldade em lidar com requisitos complexos facilmente gerenciáveis por desenvolvedores humanos;
- privacidade e segurança: com a necessidade de acesso a grandes volumes de dados, a privacidade e a segurança precisam ser rigorosamente gerenciadas — principalmente se contêm informações pessoais ou sensíveis.
É o fim da linha para desenvolvedores?
Sob tal cenário (ao contrário do que se possa imaginar), os desenvolvedores passarão a ser mais valorizados, pois poderão se debruçar sobre demandas mais complexas e ligadas ao core business de empresas e organizações. Segundo Hyoun Park, analista principal da Amalgam Insights, “os recursos de codificação da IA generativa serão mais úteis para desenvolvedores que trabalham em projetos maiores, que procuram atalhos para dar suporte a solicitações comoditizadas ou de bom senso”.
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