Die Auswirkungen der GenAI werden wahrscheinlich in absehbarer Zukunft und darüber hinaus spürbar sein.Doch für die Technologien, die mit ihnen in Zusammenhang stehen, ist nicht alles nur Untergang und Finsternis.
Der GenAI-Paradigmenwechsel ist besonders spannend für komplementäre Technologien wie Low-Code-Entwicklung. Zusammen führen Low-Code- und GenAI-Entwicklung Unternehmen weg von ressourcenintensiven traditionellen Codierungsanforderungen. Denken Sie:
- Kürzere Zeitpläne
- Weniger Risiko
- Erhöhte Innovation
Low-Code verwendet Modellierung, Vorlagen und visuelles Design als produktive Entwicklungsabstraktion. GenAI erstellt Code und App-Komponenten basierend auf schriftlichen oder mündlichen Anweisungen der Entwickler. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein von GenAI erstelltes Low-Code-Modell leichter zu verstehen und zu verbessern ist als Tausende von Zeilen KI-generierter traditioneller Code.
Das Erstellen von GenAI-Möglichkeiten in einem Low-Code-Kontext reduziert den Zeit- und Kostenaufwand. Entwickler haben mehr Zeit und können sich auf übergeordnete Belange konzentrieren. Das führt zu höherer Qualität und Konsistenz.
Schnellere, intelligentere Entwicklung
Mit Low-Code können Unternehmen die Softwareentwicklung visuell darstellen und KI-erweiterte Anwendungen mit einfacher Drag-and-Drop-Funktion.
GenAI erzielt ähnliche Ergebnisse, jedoch auf völlig andere Weise. Low-Code bietet modellbasierte Entwicklung und Technologieabstraktion (visuelle Bausteine). GenAI nutzt große Sprachmodelle Anhand umfangreicher Datensätze trainiert, um auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen einzigartige, kontextbezogene Ausgaben zu generieren.
Technologen streiten sich, ob GenAI ein Paradigmenwechsel oder ein Werkzeug ist Entwickler verwenden, um die Codierung zu verbessern und zu vereinfachen. Die Wahrheit liegt wahrscheinlich irgendwo dazwischen.
In jedem Fall verändert sich die Softwareentwicklung aufgrund von GenAI rasant. Die Erwartungen haben sich geändert zu:
- Personalisiertere, robustere Erlebnisse
- Für mehr Unternehmen zugänglich
- Kürzere Entwicklungsfenster
GenAI: Der ultimative Skalen-Booster?
Eine Sache, die GenAI anders macht, ist die Skalierbarkeit. Beispielsweise generieren Meta Llama 3-Abfragen bedingte Ausgaben durch die Interaktion mit einem Modell, das auf über 15 Billionen Sprachtoken. Das sind genug Wörter und Zeichen, um die Leute fragen zu lassen, ob wir über genügend Daten verfügen, um neue Modelle zu trainieren.
„Interagieren“ bedeutet hier, dass GenAI fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen nutzt, um:
- Muster finden
- Neues Verhalten verallgemeinern
- Erstellen Sie kontextbezogene und menschliche Ergebnisse
Diese bedingten Ausgaben werden als schriftlicher oder visueller Inhalt, Code oder Daten geliefert.
Darüber hinaus erstellt GenAI Inhalte autonom – es sei denn, Sie zählen die Eingabeaufforderung mit. Mit guten Daten können Sie eine Eingabeaufforderung eingeben und eine kontextbezogen genaue, relevante Antwort erhalten. Diese Antwort kann die Form von Text, Bildern und sogar vollständigen Domänenmodellen annehmen.
Zu Anwendungsfällen und Ethik gehen die Meinungen auseinander, doch die endgültigen Auswirkungen auf die Zeitpläne der Geschäftsprozesse werden nicht zu leugnen sein.
GenAI im gesamten SDLC
Generative KI-gestützte Entwicklungsplattformen können den gesamten Softwareentwicklungszyklus bereichern (SDLC)Dazu gehören sowohl traditionelle Codierung und Low-Code. Beispielsweise kann GenAI Code für die herkömmliche Implementierung validieren und die Bereitstellung von Softwareanwendungen über eine Low-Code-Schnittstelle automatisieren.
Traditionelles Programmieren geht jedoch oft mit längeren Zeitplänen, höheren Risiken und langsameren Innovationszyklen einher. Dies schmälert den Wert von GenAI für Unternehmen, die darauf angewiesen sind. GenAI kann die Produktivität steigern, aber nicht alle Probleme der traditionellen Entwicklung lösen. Diese Probleme reichen von technischen Schulden bis hin zu Silos in der Spezialisierung von Fähigkeiten.
Hier sind sechs Beispiele für die Auswirkungen von GenAI innerhalb des SDLC:
- Recherche und Anforderungserfassung: Beschleunigen Sie die Entdeckung mit prädiktiver Analytik und promptbasierten Tools.
- Design: Legen Sie den Grundstein für Schema, Taxonomie und Architektur und unterstützen Sie beim UX-Prototyping.
- Entwicklung: KI-gestützte Anwendungsentwicklungstools (AIAD) wie Mendix KI-Assistent (Maia) kann vorschlagen, validieren und verbessern Sie Code.
- Testing: Generieren Sie Testfälle und automatisieren Sie die Qualitätssicherung mit GenAI.
- Einsatz: Optimieren Sie System- und Zeitstrategien, um die Bereitstellung zu automatisieren.
- Nach der Bereitstellung: Führen Sie eine Fehlersuche durch, planen Sie Wartungsarbeiten, verbessern Sie das Kundenerlebnis und bieten Sie Benutzersupport.
Verbinden Sie GenAI mit Low-Code
Geschäftsimmobilien erkennen, dass sie GenAI in ihre Systeme integrieren müssen, bevor sie davon profitieren. Getrennte, isolierte Ergebnisse – egal wie beeindruckend sie in ihrer Entwicklung sind – bleiben getrennt. Es ist weder üblich noch einfach, Zugang zu Technologien zu bieten, die alle folgenden Kriterien erfüllen:
- Integriert sich in bestehende Systeme und Cloud-Setups
- Setzt Copiloten ein und ermöglicht die KI-Integration über den gesamten Lebenszyklus
- Optimiert für zukünftige Innovationen
Glücklicherweise ist Low-Code anders.
Die Einbindung von KI in ein Low-Code-Framework ermöglicht unterschiedliche Funktionen und Ansätze, von ersten Bots bis hin zu maschinellem Lernen und intelligenten Apps. Low-Code-Plattformen kuratieren und verbinden die Technologien, die für eine effizientere Softwareentwicklung sorgen, darunter GenAI.
Low-Code verbindet umfangreiche, zeitsparende Apps und ermöglicht Entwicklern die schnelle Erstellung benutzerdefinierter Lösungen.
Die Kombination von GenAI mit Low-Code steigert die Produktivität und gibt Unternehmen mehr Flexibilität.
Die Vorteile sind:
- Erfahrenen Entwicklern mehr Zeit geben, um Geschäftsergebnisse zu verbessern
- Unterstützung aufstrebender Entwickler bei der Erzielung besserer Ergebnisse mit GenAI-Assistenten
- Bereitstellung einer Möglichkeit für Business-Technologen zur kontextbezogenen Zusammenarbeit
Ein großer Vorteil der Low-Code-Entwicklung besteht darin, dass sie Technologien integriert und gleichzeitig die Entwicklungsqualität beschleunigt und verbessert. Eine Low-Code-Plattform sollte es Entwicklern auch leichter machen, GenAI und andere technologische Innovationen in ihre Anwendungen zu integrieren. Bei der traditionellen Entwicklung ist das nicht der Fall.
Wenn Entwickler GenAI nutzen in Mit einer Low-Code-IDE verfügen sie über Tools, mit denen sie schneller bessere Modelle und Anwendungskomponenten erstellen können. Tools für die KI-gestützte Entwicklung (AIAD) fügen Kontrollen und Ausgleiche hinzu, schlagen Abkürzungen vor und können sogar Lösungen vorschlagen.
Low-Code-Plattformen verwenden ein visuelles Framework, da es die Softwareentwicklung erleichtert. In ähnlicher Weise können AIAD-Funktionen Entwickler anleiten und unterstützen und Code generieren. GenAI hilft dabei, die Erstellungsphase des Entwicklungsprozesses zu beschleunigen und zu verbessern. Aber das ist nur der Anfang. Möglichkeiten bestehen während Anforderungserfassung, Design, Codevalidierung, Qualitätssicherung und mehr.
Bleiben Sie sicher mit GenAI und Low-Code
Mit GenAI geht eine neue Welle von Fragen zu Sicherheit, Compliance und Datenschutz einher.
Low-Code-Plattformen sind für die Verbindung und Verwaltung einzelner GenAI-Anwendungen verantwortlich. Sie sollten daher auch Kontinuität gewährleisten, Compliance-Standards einhalten und Daten schützen.
Low-Code kann GenAI auch ermöglichen, indem es Entwicklern Folgendes ermöglicht:
- Planen, verwalten, implementieren und integrieren Sie Technologie
- Reduzieren Sie Datenmüll, Sicherheitsbedenken und Ausfallzeiten
Dies hilft bei der Skalierung und Führung.
Bereiten Sie sich auf die Zukunft und die Gegenwart vor
GenAI ist nicht neu, aber wir stehen noch am Anfang. Die Möglichkeiten, die GenAI allein bieten kann, sind aufregend. Aber in Kombination mit Low-Code sind GenAI-Lösungen realisierbar und schnell einsatzbereit.