GenAIの波紋は、近い将来、そしてそれ以降も感じられるだろう。しかし、それらと交差するテクノロジーに関しては、すべてが悲観的というわけではありません。
GenAIのパラダイムシフトは、次のような補完的な技術にとって特に刺激的です。 ローコード開発ローコード開発と GenAI 開発を組み合わせることで、企業はリソースを大量に消費する従来のコーディング要件から脱却できます。次の点を考慮してください。
- タイムラインの短縮
- リスクが少ない
- イノベーションの増加
ローコードでは、モデリング、テンプレート、ビジュアルデザインといった開発の抽象化を生産性の高い開発手法として活用します。GenAIは、開発者からの書面または口頭の指示に基づいてコードとアプリコンポーネントを生成します。 GenAIで構築されたローコードモデルは、AIで生成された従来の数千行のコードよりも理解しやすく、改善しやすい。 コード.
ローコードのコンテキスト内で GenAI の機会を創出することで、時間とコストの負担が軽減されます。開発者はより多くの時間を割くことができ、より高レベルの問題に集中できます。その結果、品質と一貫性が向上します。
より速く、よりスマートな開発
ローコードを使用すると、企業はソフトウェア開発を視覚的に表現し、構築することができます。 AI拡張アプリケーション ドラッグアンドドロップのシンプルさ。
GenAI は同様の結果を実現しますが、その方法はまったく異なります。ローコードは、モデルベースの開発とテクノロジの抽象化 (視覚的なビルディング ブロック) を提供します。 GenAIは大規模な言語モデルを活用する 膨大なデータセットでトレーニングされ、プロンプトに基づいて独自のコンテキスト出力を生成します。
技術者たちは、GenAIがパラダイムシフトなのか、それとも開発者がコーディングを強化・簡素化するために使用するツールなのかを議論しています。真実はその中間にあると言えるでしょう。
いずれにせよ、GenAI によりソフトウェア開発は急速に変化しています。 期待は次のように変化しました。
- よりパーソナライズされた、堅牢なエクスペリエンス
- より多くの企業にアクセス可能
- 開発期間の短縮
GenAI: 究極のスケールブースター?
GenAIの特徴の3つは規模です。例えば、Meta Llama XNUMXクエリは、XNUMX以上の言語でトレーニングされたモデルと対話することで条件付き出力を生成します。 15兆の言語トークンこれは、新しいモデルをトレーニングするのに十分なデータがあるかどうか疑問に思うのに十分な単語と文字数です。
ここでの「インタラクション」とは、GenAI が高度なディープラーニング アルゴリズムを活用して次のことを実現することを意味します。
- パターンを見つける
- 新しい行動を一般化する
- 文脈に沿った人間的な出力を作成する
これらの条件付き出力は、書面または視覚的なコンテンツ、コード、またはデータとして配信されます。
さらに、GenAI はプロンプトを除いてコンテンツを自律的に生成します。適切なデータがあれば、プロンプトを入力すると、コンテキストに正確で関連性のある応答を受け取ることができます。その応答は、テキスト、画像、さらには完全なドメイン モデルの形式を取ることができます。
ユースケースと倫理に関する意見は異なりますが、ビジネス プロセスのタイムラインへの最終的な影響は否定できません。
SDLC全体にわたるGenAI
ジェネレーティブAI対応開発プラットフォームは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にメリットをもたらします。 （SDLC）。これには従来のコーディングと ローコード。たとえば、GenAI は従来の実装のコード検証や、ローコード インターフェースによるソフトウェア アプリケーションの展開の自動化を行うことができます。
しかし、従来のコーディングでは、多くの場合、タイムラインが長くなり、リスクが高くなり、イノベーション サイクルが遅くなります。そのため、GenAI に依存している企業にとって、GenAI の価値は低下します。 GenAIは生産性を向上させることができるが、従来の開発に固有の問題をすべて解決できるわけではない。これらの問題は、技術的負債からスキルセットの専門化のサイロ化まで多岐にわたります。
以下は、SDLC における GenAI の影響を示す 6 つの例です。
- 調査と要件収集: 予測分析とプロンプトベースのツールで発見を加速します。
- デザイン： スキーマ、分類法、アーキテクチャの基礎を築き、UX プロトタイピングを支援します。
- 開発： AI支援アプリケーション開発（AIAD）ツールなど Mendix AIアシスタント（Maia) コードを提案、検証、改善することができます。
- テスト： GenAI を使用してテストケースを生成し、品質保証を自動化します。
- 展開： システムとタイミング戦略を最適化して、展開を自動化します。
- 展開後: バグのトリアージ、メンテナンスのスケジュール設定、顧客エクスペリエンスの向上、ユーザー サポートの提供を実行します。
GenAIをローコードで接続
企業は、GenAIを自社システムに統合しなければ、そのメリットを享受できないことを認識しています。分断されサイロ化されたアウトプットは、その生成がどれほど優れていても、依然として分断されたままです。以下のすべての要件を満たすテクノロジーへのアクセスを提供することは、一般的でも容易でもありません。
- 既存のシステムやクラウド設定と統合
- 副操縦士を導入し、ライフサイクル全体のAI統合を可能にする
- 将来のイノベーションに向けて最適化
ありがたいことに、ローコードは違います。
AI をローコード フレームワークに適応させることで、初期のボットから機械学習やスマート アプリまで、さまざまな機能やアプローチが可能になります。 ローコードプラットフォームは、GenAIを含むソフトウェア開発の効率化を実現するテクノロジーをキュレートして接続します。.
ローコードは、膨大な時間を節約できるアプリを接続し、開発者がカスタム ソリューションを迅速に作成できるようにします。
GenAI とローコードを組み合わせることで生産性が向上し、企業の柔軟性が向上します。
利点は次のとおりです。
- 経験豊富な開発者にビジネス成果の向上のための時間を与える
- GenAIアシスタントで新進開発者がより良い成果を出せるよう支援
- ビジネステクノロジストに状況に応じたコラボレーションの方法を提供する
ローコード開発の大きな利点は、技術を統合しながら開発品質を迅速化し、向上できることです。ローコード プラットフォームでは、開発者が GenAI やその他の技術革新をアプリケーションに組み込むことも容易になります。従来の開発では同じことは言えません。
開発者がローコードIDEでGenAIを活用すると、より優れたモデルとアプリケーションコンポーネントをより迅速に作成するためのツールが得られます。AI支援開発（AIAD）ツールは、チェックとバランス機能を追加し、ショートカットを提案し、さらにはソリューションを提案することもできます。
ローコードプラットフォームは、ソフトウェア開発の負担を軽減するためにビジュアルフレームワークを使用します。同様に、AIAD機能は開発者をガイドして支援し、コードを生成します。GenAIは、開発プロセスの構築段階を迅速化し、改善するのに役立ちます。しかし、それはほんの始まりに過ぎません。 要件収集、設計、コード検証、品質保証など.
GenAIとローコードでセキュリティを確保
GenAI の登場により、セキュリティ、コンプライアンス、データ保護に関する新たな疑問が生じます。
ローコード プラットフォームは、個々の GenAI アプリケーションの接続と管理を担当します。そのため、継続性を確保し、コンプライアンス標準を維持し、データを保護する必要があります。
ローコードにより、開発者が以下のことを実行できるようになり、GenAI も実現できます。
- テクノロジーの計画、管理、導入、統合
- スラッシュ、セキュリティ上の懸念、ダウンタイムを削減
これはスケールアップに役立ちます ガバナンス
将来と現在に備える
GenAI は新しいものではありませんが、まだ初期段階です。GenAI が単独で提供できる可能性は刺激的です。しかし、ローコードと組み合わせることで、GenAI ソリューションは実現可能になり、すぐに開始できるようになります。