Возможно, неопытным разработчикам еще рано напрямую работать с генеративным ИИ (GenAI). Но когда ИИ будет встроен в платформы low-code, эта технология может стать ценным помощником, отмечают опрошенные порталом ZDNet эксперты.

Рынок low-code и no-code уже велик и будет становиться еще больше. Более того, добавление в эти инструменты помощи на основе ИИ может привести к еще большему росту рынка.

Согласно исследованию аналитика Forrester Джона Братинчевича, мировой рынок low-code и no-code оценивается в 13,2 млрд. долл., и начиная с 2019 г. он рос примерно на 21% в год. По его словам, этот рост обусловлен «институционализацией low-code в ИТ»: 87% корпоративных разработчиков уже работают с инструментами и платформами low-code и no-code. Гражданские разработчики утроят размер этого рынка к 2030 г., продолжает он: «Демократизация разработки для работников вне ИТ не показывает никаких признаков замедления».

ИИ является ключевым фактором, который может способствовать дальнейшему ускорению этого рынка — до уровня в 50 млрд. долл. в течение следующих четырех лет. ИИ приведет к увеличению числа гражданских разработчиков, утверждает Братинчевич. И наоборот, добавляет он, «платформы разработки с поддержкой ИИ (TuringBots) могут сделать традиционный кодинг настолько продуктивным, что профессиональные разработчики откажутся от low-code и вернутся к нему».

По его мнению, влияние ИИ на развитие разработки low-code и no-code может оказаться где-то посередине — здоровый рост будет стимулироваться интеграцией ИИ и платформ low-code и no-code.

В то же время возможность создания ИИ-приложений на платформах low-code — даже при условии, что гражданский или профессиональный разработчик готов к этому — может быть проблематичной. По-прежнему требуется высокий уровень квалификации. «Язык, который используется для разработки GenAI, на самом деле не является естественным, — отмечает Родриго Коутиньо, соучредитель и руководитель направления ИИ компании OutSystems. — Вам нужно выучить диалект. При нынешнем состоянии технологии вам понадобится пройти обучение по инженерному делу, чтобы машина могла понимать, что вы говорите. Хотя слова те же самые, вы не можете говорить с ней так, как с человеком».

Этот языковой барьер может помешать долгожданной демократизации разработки ПО, продолжает он: «Он не такой сложный, как C# или JavaScript. Но это язык, который нужно выучить, чтобы иметь возможность заниматься разработкой».

Важно также отметить, что до сих пор существует значительное различие между разработкой с помощью ИИ и разработкой с использованием low-code и no-code. «GenAI значительно повысил производительность традиционных разработчиков, но они по-прежнему должны знать, что делают, — говорит Коутиньо. — Чтобы использовать инструменты GenAI для работы с традиционным кодом, все равно нужно быть экспертом. Даже если большую часть работы делает машина, вам все равно нужно уметь читать созданное ею, понимать его, адаптировать под свои нужды и изменять. Это не более чем первая версия приложения».

Поэтому неопытным разработчикам, вероятно, еще рано напрямую работать с GenAI для создания приложений, соглашается Дэвид Исбитски, главный специалист по работе с разработчиками Amazon Web Services. Если вы не знакомы с программированием и не имеете опыта, «вы не знаете того, чего не знаете». Разработка с использованием ИИ требует не только технического опыта, но и понимания того, что и как нужно сопоставить с бизнес-процессами.

«Если вы какое-то время занимались кодированием, вы как человек знаете, как выполнить тот или иной процесс, — говорит Исбитски. — Вы можете перенести этот процесс в код. Но тот, кто раньше не писал ПО, не поймет, о чем спрашивать».

Когда ИИ станет частью рабочего процесса разработки, технологию можно будет использовать в качестве отзывчивого помощника. Идеальный ИИ-помощник в среде low-code «cможет анализировать мой мыслительный процесс, — говорит Исбитски. — Понимать, как я написал этот код, что он будет делать, и как он будет задействован. Это похоже на волшебство. Это поддержка и забота о том, чтобы все было правильно».

Цель разработки ПО с помощью ИИ — «позволить людям учиться и самосовершенствоваться, — отмечает он. — Вместо того чтобы просто давать людям ответы, дайте им возможность самим прийти к ним. Это невероятно мощный инструмент обучения. Возможно, потому, что эти GenAI и большие языковые модели (LLM) действительно являются отражением нас самих».

В конечном счете разработка с использованием ИИ должна привести к появлению новых возможностей для разработчиков. «У руководителей команд большая часть работы заключается в том, чтобы просматривать код своих джунов и убеждаться, что он в порядке, соответствует требованиям, имеет должное качество и т. д., — говорит Коутиньо. — Это одно из тех влияний, которые GenAI окажет на жизнь разработчика. GenAI — это отдельный контрибутор, а вы — тимлид, который должен следить за тем, чтобы все было в порядке».