L'I.A. sostituirà il Low-Code? No, anzi, ne supporterà la diffusione
Non c’è ombra di dubbio che questo sia l’anno dell’Intelligenza Artificiale, o per lo meno, della diffusione dell’utilizzo dell’I.A. a livello globale anche tra i non-esperti di informatica, con l’ascesa di strumenti come ChatGPT, Bard o altri sistemi[1]che stanno continuando ad emergere in questo periodo.
Sicuramente la caratteristica che colpisce tutti gli utilizzatori è la capacità generativa, cioè la possibilità di generare “nuovi” oggetti digitali grazie alla ricerca, composizione e rielaborazione di oggetti precedenti (ad esempio, testi, immagini o audio, ma anche script e pagine web), solo scrivendo con linguaggio naturale in una interfaccia semplice come una chat.
Ma con l’avvento dell’AI, cosa ne sarà del Low-Code?
E’ la domanda che gli esperti di settore si sono posti: i sistemi intelligenti generativi potranno sostituire le tecnologie Low-Code con i loro linguaggi e strumenti visuali?
Secondo Forrester no[2]: l’'azienda di consulenza esperta del mercato Low-Code ha avviato una ricerca che finora ha dato risultati decisamente interessanti a riguardo.
I risultati della ricerca di Forrester[3]mostrano come l’utilizzo di TuringBots[4] (così definisce i sistemi di Intelligenza Artificiale legati allo sviluppo di applicazioni) in realtà aiuteranno la diffusione del Low-Code, soprattutto tra i non esperti di sviluppo, perché, grazie all’integrazione con le piattaforme e la loro semplicità di utilizzo, invoglieranno molti citizen developers o business technologist ad usare questi sistemi.
Non solo: l’I.A. non sostituirà i linguaggi Low-Code, perché quest’ultimi saranno ancora necessari per i pro developers al fine di realizzare le applicazioni aziendali, dal momento che il solo linguaggio naturale non è sufficiente per definire applicazioni (anche molto) complesse.
Ma il linguaggio naturale sarà integrato tra le funzionalità del Low-Code e diventerà un metodo complementare insieme all’approccio visuale.
Non a caso, infatti, nello schema che riassume il Next Generation Modern Software Development di Forrester[5]il Low-Code è tra le tecnologie citate per lo sviluppo delle soluzioni e i TuringBot possono essere integrati in ogni fase del ciclo di sviluppo.
Il futuro? Sviluppo più rapido con le integrazioni
Aggiungiamo a quanto descritto da Forrester che, secondo la nostra esperienza di platform vendor, il Low-Code non ha ancora raggiunto la sua massima diffusione tra gli sviluppatori (Gartner ha previsto che l’adozione araggiungerà il 70% nel 2025[6]) perché ancora molti team di sviluppo sono focalizzati sul controllo completo del codice e non vedono il vantaggio della creazione del codice ripetitivo da parte delle piattaforme Low-Code, rispetto alla scrittura di ogni riga di programmazione. Questo limite è ancora più evidente se pensiamo a dei sistemi di I.A. che generano automaticamente il codice delle applicazioni a partire dalle istruzioni date dagli sviluppatori, che vorrebbe dire demandare lo sviluppo completamente ai sistemi intelligenti.
Ciò non significa che gli sviluppatori non vogliano adottare l’I.A., ma che quest’ultima si integrerà con le altre tecnologie, come le piattaforme Low-Code, per ottenere risultati migliori in meno tempo, come nell’esempio di questo articolo di BCG[7](nella sezione“Building and Maintaining Apps”), che descrive un aumento di produttività di sviluppo del 40% di una azienda grazie all’uso di sistemi di intelligenza artificiale.
Secondo gli esperti, con l’aumentare della diffusione dell’A.I, si può giungere a nuovi livelli di sviluppo, che oggi sono in fase di sperimentazione: si passerà per l’AI-Augmented Software Development[8],che supporterà gli sviluppatori e quindi si giungerà all’Ai-Driven Development, in cui l’A.I sarà l’interfaccia principale per lo sviluppo. Sarà anche il momento in cui vedremo la diffusione pervasiva delle tecnologie intelligenti in tutte le funzioni aziendali e potremo assistere ad una rivoluzione di business che porterà alle AI-Driven companies[9]che implementeranno gli AI-Driven business model.
Il percorso verso la completa diffusione (e il completo controllo) dell’Intelligenza Artificale è ancora lungo…ma non troppo! Nel suo Hype Cycle[10]Gartner prevede, ad esempio, che l’I.A. generativa (quella che abbiamo conosciuto con ChatGPT) raggiungerà la maturità produttiva entro 5/10 anni anche se ora è nel periodo di “Peak of Inflated Expectations” e gli occhi sono tutti puntati su questa tecnologia, con aspettative altissime.
Le aziende non possono ignorare questi nuovi strumenti che semplificano e rendono più moderno lo sviluppo di applicazioni perché, riprendendo il titolo del blog post di Forrester “The Next Generation Of Modern Software Development Is Here: Embrace It Or Die”[11].
Leggi il post sul Digital Food Planning con l’uso di Machine Learning >
Fonti
[1] https://www.searchenginejournal.com/chatgpt-alternatives/482939/
[2] https://www.forrester.com/blogs/new-research-will-ai-kill-the-low-code-market/
[3] https://www.forrester.com/blogs/new-research-will-ai-kill-the-low-code-market/
[4] https://www.forrester.com/blogs/watch-out-for-turingbots-a-new-generation-of-software-development/
[5] https://www.forrester.com/blogs/the-next-generation-of-modern-software-development-is-here/
[7] https://www.bcg.com/publications/2023/how-cio-can-leverage-gen-ai-for-software-development
[8] https://www.gartner.com/en/articles/set-up-now-for-ai-to-augment-software-development
[9] https://www.linkedin.com/pulse/how-become-ai-driven-company-today-processes-fabio-moioli/
[11] https://www.forrester.com/blogs/the-next-generation-of-modern-software-development-is-here