GenAI의 파장은 가까운 미래와 그 이후에도 계속 느껴질 가능성이 높습니다.하지만 이와 교차하는 기술에 대해서만 암울한 전망만 있는 것은 아니다.

GenAI 패러다임 전환은 특히 다음과 같은 보완 기술에 대해 매우 흥미롭습니다. 로우 코드 개발. 함께, 로우코드와 GenAI 개발은 기업을 리소스 집약적인 기존 코딩 요구 사항에서 벗어나게 합니다. 다음을 생각해보세요.

• 더 짧은 타임라인
• 덜 위험
• 향상된 혁신

로우코드는 모델링, 템플릿, 그리고 시각적 디자인을 생산적인 개발 추상화로 사용합니다. GenAI는 개발자의 서면 또는 구두 지시를 기반으로 코드와 앱 구성 요소를 생성합니다. GenAI가 구축한 로우코드 모델은 수천 줄의 AI 생성 기존 모델보다 이해하고 개선하기가 더 쉽습니다. 암호.

로우코드 컨텍스트 내에서 GenAI 기회를 만들면 시간과 비용에 대한 투자가 줄어듭니다. 시간이 더 많은 개발자는 상위 수준의 관심사에 집중할 수 있습니다. 그 결과 품질과 일관성이 향상됩니다.

더 빠르고 스마트한 개발

로우코드를 사용하면 기업은 소프트웨어 개발을 시각적으로 표현하고 빌드할 수 있습니다. AI 증강 애플리케이션 드래그 앤 드롭으로 간편하게 사용할 수 있습니다.

GenAI는 비슷한 결과를 달성하지만 완전히 다른 방식으로 달성합니다. 로우코드는 모델 기반 개발 및 기술 추상화(시각적 빌딩 블록)를 제공합니다. GenAI는 대규모 언어 모델을 활용합니다. 방대한 데이터 세트를 기반으로 훈련을 거쳐 프롬프트에 따라 고유하고 상황에 맞는 출력을 생성합니다.

기술 전문가들은 GenAI가 패러다임의 전환인지, 아니면 개발자들이 코딩을 향상시키고 단순화하기 위해 사용하는 도구인지 논쟁을 벌이고 있습니다. 진실은 그 중간 어딘가에 있을 가능성이 높습니다.

어쨌든, GenAI로 인해 소프트웨어 개발이 빠르게 변화하고 있습니다. 기대치는 다음과 같이 바뀌었습니다.

• 더욱 개인화되고 강력한 경험
• 더 많은 기업이 접근 가능
• 더 짧은 개발 기간

GenAI: 궁극의 스케일 부스터?

GenAI를 차별화하는 한 가지는 규모입니다. 예를 들어, Meta Llama 3 쿼리는 XNUMX개 이상의 모델에서 훈련된 모델과 상호 작용하여 조건부 출력을 생성합니다. 15조개의 언어 토큰. 사람들이 새로운 모델을 훈련할 만큼 충분한 데이터가 있는지 궁금해할 만큼 충분한 단어와 문자입니다.

여기서 "상호 작용"은 GenAI가 고급 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 다음을 수행한다는 것을 의미합니다.

• 패턴 찾기
• 새로운 행동을 일반화하다
• 문맥적이고 인간적인 출력을 만듭니다.

이러한 조건부 출력은 서면 또는 시각적 콘텐츠, 코드 또는 데이터로 제공됩니다.

또한 GenAI는 프롬프트를 세지 않는 한 자율적으로 콘텐츠를 생산합니다. 좋은 데이터가 있으면 프롬프트를 입력하고 상황에 맞게 정확하고 관련성 있는 응답을 받을 수 있습니다. 해당 응답은 텍스트, 이미지, 심지어 완전한 도메인 모델의 형태를 취할 수 있습니다.

사용 사례와 윤리에 대한 의견은 다양하지만, 비즈니스 프로세스 일정에 미치는 최종 영향은 부인할 수 없습니다.

SDLC 전반의 GenAI

생성형 AI 지원 개발 플랫폼은 전체 소프트웨어 개발 수명 주기에 이점을 제공할 수 있습니다. (SDLC). 여기에는 기존 코딩과 로우코드. 예를 들어, GenAI는 기존 구현을 위한 코드를 검증하고 로우코드 인터페이스를 통해 소프트웨어 애플리케이션 배포를 자동화할 수 있습니다.

그러나 전통적인 코딩은 종종 더 긴 타임라인, 더 높은 위험, 더 느린 혁신 주기와 동일시됩니다. 이는 GenAI에 의존하는 기업에 대한 GenAI의 가치를 떨어뜨립니다. GenAI는 생산성을 높일 수 있지만 기존 개발 방식에 내재된 모든 문제를 해결할 수는 없습니다.. 이러한 문제는 기술 부채부터 기술 세트 전문화 사일로까지 다양합니다.

SDLC 내에서 GenAI가 미치는 영향에 대한 여섯 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 연구 및 요구 사항 수집: 예측 분석과 프롬프트 기반 도구를 사용하여 발견을 가속화합니다.
2. 디자인 : UX 프로토타입 제작을 지원하여 스키마, 분류법, 아키텍처의 기초를 마련합니다.
3. 개발: AI 지원 애플리케이션 개발(AIAD) 도구 등 Mendix AI 어시스턴트(Maia) 코드를 제안하고, 검증하고, 개선할 수 있습니다.
4. 테스트 : GenAI를 사용하여 테스트 사례를 생성하고 품질 보증을 자동화하세요.
5. 전개: 배포를 자동화하기 위해 시스템 및 타이밍 전략을 최적화합니다.
6. 배포 후: 버그 분류를 수행하고, 유지 관리 일정을 계획하고, 고객 경험을 개선하고, 사용자 지원을 제공합니다.

GenAI를 로우코드로 연결하세요

기업들은 GenAI를 활용하기 전에 자사 시스템에 통합해야 한다는 사실을 인지하고 있습니다. 단절되고 고립된 결과물은 세대를 거듭할수록 아무리 인상적일지라도 여전히 단절되어 있습니다. 다음 요건을 모두 충족하는 기술에 대한 접근성을 제공하는 것은 흔하지도 않고 쉽지도 않습니다.

• 기존 시스템 및 클라우드 설정과 통합
• 조종사를 배치하고 전체 수명 주기 AI 통합을 허용합니다.
• 미래 혁신을 위해 최적화

다행히도, 로우코드는 다릅니다.

AI를 로우코드 프레임워크에 적용하면 초기 봇부터 머신 러닝, 스마트 앱까지 다양한 기능과 접근 방식이 가능해집니다. 로우코드 플랫폼은 GenAI를 포함하여 소프트웨어 개발 효율성을 높이는 기술을 선별하여 연결합니다..

로우코드는 광범위하고 시간을 절약해주는 앱을 연결하여 개발자가 맞춤형 솔루션을 신속하게 만들 수 있도록 해줍니다.

GenAI를 로코드와 결합하면 생산성이 향상되고 기업은 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다.

장점은 다음과 같습니다 :

• 경험이 풍부한 개발자에게 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 더 많은 시간 제공
• GenAI 어시스턴트를 사용하여 신규 개발자가 더 나은 결과를 낼 수 있도록 지원
• 비즈니스 기술자에게 상황에 맞게 협업할 수 있는 방법 제공

로우코드 개발의 가장 큰 장점은 기술을 통합하는 동시에 개발 품질을 촉진하고 향상시킨다는 것입니다. 로우코드 플랫폼은 개발자가 GenAI 및 기타 기술 혁신을 애플리케이션에 통합하는 것을 더 쉽게 만들어야 합니다. 기존 개발은 그렇지 않습니다.

개발자가 로우코드 IDE에서 GenAI를 활용하면 더 나은 모델과 애플리케이션 구성 요소를 더 빠르게 개발할 수 있는 도구를 확보하게 됩니다. AI 지원 개발(AIAD) 도구는 견제와 균형을 강화하고, 지름길을 제시하며, 심지어 해결책까지 제시할 수 있습니다.

로우코드 플랫폼은 소프트웨어 개발 부담을 덜어주기 때문에 시각적 프레임워크를 사용합니다. 마찬가지로 AIAD 기능은 개발자를 안내하고 지원하고 코드를 생성할 수 있습니다. GenAI는 개발 프로세스의 구축 단계를 신속히 진행하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 하지만 그것은 시작에 불과합니다. 기회는 요구 사항 수집, 설계, 코드 검증, 품질 보증 등.

GenAI와 로우코드로 보안을 유지하세요

GenAI와 함께 보안, 규정 준수, 데이터 보호에 대한 새로운 문제가 생겨났습니다.

로우코드 플랫폼은 개별 GenAI 애플리케이션을 연결하고 관리하는 역할을 합니다. 따라서 연속성을 보장하고, 규정 준수 표준을 유지하고, 데이터를 보호해야 합니다.

로우코드는 개발자에게 다음과 같은 기능을 제공하여 GenAI를 활성화할 수도 있습니다.

• 기술 계획, 관리, 배포 및 통합
• 쓰레기, 보안 문제 및 다운타임을 줄이세요

이것은 규모를 확장하는 데 도움이 됩니다   통치.

미래와 현재를 준비하세요

GenAI는 새로운 것은 아니지만 아직 초기 단계입니다. GenAI가 그 자체로 보여줄 수 있는 가능성은 흥미진진합니다. 하지만 로우코드와 결합하면 GenAI 솔루션은 실현 가능하며 빠르게 출시할 준비가 되었습니다.