AI와 로우코드: 함께 걸어온 길, 함께 만들어갈 미래

AI가 발전함에 따라 현대 기업에게는 기회도 커집니다.

하지만 기업이 이점을 활용하기 전에 소프트웨어 개발의 AI익숙하지 않은 기술로 어떻게 구축하고 빠르게 변화하는 기술을 어떻게 유지할지 고민해야 합니다. 인프라 및 전문성 문제로 인해 하이코드 솔루션을 개발하는 기업의 AI 기회는 제한될 수 있습니다.

로우코드 소프트웨어 개발은 정교한 AI 기술에 대한 장벽을 낮춥니다. 커넥터와 사전 구축된 구성 요소는 AI 혁신에 대한 접근성을 개선합니다.

로우코드와 AI는 공통의 목표와 상호 이익을 공유합니다. 그래서 두 가지가 잘 어울리는 것 같습니다. A 최근 설문 조사 로우코드 사용자의 85%가 AI와 로우코드가 혁신을 가속화하는 데 도움이 된다고 밝혔습니다.

로우코드와 AI의 공유 역사

AI와 로우코드 도구에는 역사가 있습니다. 예를 들어 AI 지원 개발은 다음에서 사용할 수 있습니다. Mendix 2018년부터입니다. 이는 최근의 생성적 AI 혁명보다 앞선 시기입니다.

더 많은 역사가 의미하는 바는 다음과 같습니다.

AI와 같이 빠르게 발전하는 기술의 경우 실험 시간이 중요합니다.

성공적인 로우코드 개발 플랫폼은 빠르게 움직이는 기술에 발맞춰 나아갑니다. 이러한 기본적인 요구 사항은 로우코드 혁신을 주도합니다. 또한 AI와 GenAI 통합이 레거시 및 사용자 지정 엔터프라이즈 설정과 함께 작동하도록 보장합니다.

로우코드 기술은 또한 프로세스를 완료하기 쉽게 만들어야 합니다. 이는 다음에서 나올 수 있습니다.

시각적 개발은 또한 기존 코딩보다 빠르게 움직이고 새로운 기술을 통합하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 최첨단 솔루션에 대한 더 쉬운 액세스와 개선된 커뮤니케이션은 개발자가 더 광범위한 AI 기회를 포착하는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션 개발에서는 거의 발전이나 혁신이 배제되지 않습니다. AI가 성숙해짐에 따라 새로운 기능과 솔루션이 제공되기 시작합니다. 기업과 공급업체는 기술 내에서 이러한 발전을 활용할 방법을 모색합니다.

결론? 새로운 기술이 더 빨리 등장할수록 빠른 접근과 통합이 더욱 중요해집니다.

로우코드는 향상된 속도와 접근성이라는 아이디어를 기반으로 구축되었습니다. 따라서 AI와의 파트너십은 여러 면에서 매우 합리적입니다.

애플리케이션 및 소프트웨어 개발은 AI의 자연스러운 사용 사례입니다. 마찬가지로, 로우코드 플랫폼은 AI를 개발자의 도구 팔레트에 통합하는 자연스러운 수단입니다.

로우코드 AI 소프트웨어 개발 도구는 다음과 같습니다.

AIAD 자동화, 실시간 코드 품질 권장 사항 등을 통해 소프트웨어 개발을 간소화하고 향상시킵니다. 계속 진화하는 로우코드 챗봇 어시스턴트는 AIAD의 한 예입니다.

기계 학습 구조화된 데이터 입력으로 시작합니다. 이는 패턴을 발견하고 출력을 생성하기 위해 모델로 훈련됩니다. 머신 러닝을 통해 기업은 미래 성과에 대한 더 나은 예측을 하고 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AIAA 애플리케이션을 더 스마트하게 만드는 것을 포함합니다. 여기에는 다양한 서비스에 대한 커넥터, ML 모델 임베딩 등이 포함됩니다.

GenAI는 개발 질의에 답하고, 작업을 완료하고, 요청을 처리하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터 세트에서 패턴을 찾아 이전에 학습한 상호작용을 기반으로 미래 예측을 합니다. AI의 가능성은 엄청납니다.

그러나 전통적인 개발 방식은 혁신을 늦추는 기술 부채와 개발 장애에 취약합니다.

반면, 로코드는 혁신을 초고속으로 이끕니다.

로우코드와 AI는 애플리케이션 및 소프트웨어 개발에서 목표를 일치시켰습니다. 이 둘은 LLM 및 기타 AI/ML 혁신을 통합하여 기업이 이점을 얻을 수 있도록 도울 수 있는 오랜 관계를 맺고 있습니다.