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Inteligencia artificial generativa y low-code: 4 datos clave

Dan O'Keefe, Appian
June 27, 2023

El matemático griego Arquímedes dijo una vez: “Dadme una palanca lo bastante larga y un punto de apoyo sobre el que colocarla, y moveré el mundo”. Y tenía razón. Cuando se utilizan inteligentemente las herramientas adecuadas, se pueden mover mundos y lograr lo que a primera vista parece imposible.

Ahora mismo, los desarrolladores están haciendo lo imposible: crear aplicaciones en un tiempo récord que realmente transforman sectores, mejoran los procesos empresariales y aumentan drásticamente la productividad. Y lo están haciendo con dos herramientas: inteligencia artificial (IA) generativa y low-code.

La combinación de inteligencia artificial generativa y low-code permite a los desarrolladores crear aplicaciones potentes a un ritmo totalmente nuevo, lo que hace que estos empleados sean más productivos y valiosos que nunca y reduce tanto el tiempo como los costes del proceso de desarrollo.

¿Qué es la IA generativa y qué es el low-code?

Las herramientas de IA generativa han sido el principal foco de la prensa recientemente debido al lanzamiento de ChatGPT, el gran chatbot basado en modelos de lenguaje de OpenAI. Pero ¿qué es la IA generativa? En pocas palabras, estas herramientas crean contenidos como texto, código, imágenes e incluso vídeos mediante métodos estadísticos. ChatGPT genera texto, Dall-E y Midjourney generan imágenes, y Synthesia genera vídeos, por citar solo algunos ejemplos. En el trabajo de desarrollo, la IA generativa crea código a partir de un mensaje de texto en lenguaje natural del tipo: “Escriba una función Java que ordene los registros de datos de una pantalla en orden descendente”. El resultado es el código.

En el trabajo de desarrollo, la inteligencia artificial generativa crea código a partir de un texto en lenguaje natural.

Con respecto a qué es el low-code, se trata de un tipo de desarrollo que permite crear aplicaciones y workflows para procesos completos de principio a fin con una interfaz visual de arrastrar y soltar. Se utilizan diagramas de modelos de procesos de negocio para trazar un workflow y, a continuación, se añaden componentes de arrastrar y soltar. A continuación, la herramienta de low-code genera el código subyacente de forma eficaz, eficiente y segura. El resultado son aplicaciones y workflows para procesos integrales.

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Inteligencia artificial generativa y low-code: 4 datos clave

Exploremos cuatro cosas esenciales que hay que saber sobre cómo funcionan juntas la IA generativa y las herramientas de low-code.

1. La inteligencia artificial generativa acelera el desarrollo low-code.

El desarrollo low-code es rápido. La IA generativa acelera aún más las cosas. Es como añadir nitro a un motor ya potente y potenciado.

Además, el low-code compensa muchas de las limitaciones de la IA generativa. Por ejemplo, la IA generativa puede escribir código, pero normalmente sólo en fragmentos para aplicaciones sencillas. El low-code, especialmente cuando es nativo de una plataforma de automatización de procesos impulsada por IA más amplia, ofrece herramientas de desarrollo de nivel empresarial con prácticas recomendadas integradas de seguridad, rendimiento, compatibilidad cruzada, ausencia de errores y mucho más. Esto significa que puede crear mucho más que código rápidamente: puede crear aplicaciones y automatizaciones a escala empresarial rápidamente.

He aquí otro ejemplo de las fortalezas y debilidades complementarias de estas herramientas. Un problema común con la IA generativa son las alucinaciones, un término elegante para cuando un algoritmo proporciona con seguridad una respuesta errónea a partir de predicciones sobre la siguiente palabra, número o elemento de código en una secuencia. Estas predicciones no son necesariamente veraces. Los desarrolladores tienen entonces que localizar y depurar estos problemas, y contar con los conocimientos necesarios para hacerlo. Esto puede ralentizar el proceso de desarrollo sin la barrera protectora que el low-code ofrece de forma natural. Si bien en el low-code también se producen alucinaciones, son mucho menos frecuentes y pueden eliminarse casi por completo con modelos bien adaptados porque los componentes están preconstruidos y es más difícil que se produzcan problemas con el low-code.

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2. La inteligencia artificial generativa y el low-code funcionan mejor juntos: 4 ejemplos.

Basta de explicaciones. Vamos a mostrar algunos ejemplos de lo que se puede hacer con la inteligencia artificial generativa y el low-code combinados:

  • Completar texto: Gracias a la combinación de IA generativa y low-code, puede implementar fácilmente bots de chat en el contexto de un proceso más amplio, como atender solicitudes básicas de atención al cliente o generar correos electrónicos para que los empleados humanos los revisen antes de enviarlos.

  • Construir una interfaz a partir de un PDF: Como se mencionó anteriormente, la IA generativa también puede construir diseños. Puede emparejarla con low-code para generar una interfaz completa o un formulario a partir de un PDF, con el código de trabajo adecuado y sin necesidad de comprobar si hay alucinaciones.

  • Generar un workflow: Aquí tiene otra opción: proporcione a una plataforma low-code instrucciones para construir un workflow para un área como la gestión de facturación. Generará el workflow, con código de trabajo y un diagrama de modelo de proceso de negocio visual para representar el proceso completo, en cuestión de segundos. Si el workflow no es perfecto, puede responder pidiendo al sistema que actualice el modelo de proceso y que vuelva a construir el código subyacente. A partir de ahí, puede utilizar otras herramientas de low-code o de automatización de procesos para completar la automatización.

  • Análisis de autoservicio: Con una plataforma de procesos impulsada por IA que utilice el procesamiento del lenguaje natural para consultar fuentes de datos, su equipo podrá crear informes en cuestión de segundos. También podrá ofrecer ideas prácticas sobre cómo cambiar rápidamente los procesos y mejorar las operaciones empresariales mediante el desarrollo de low-code. Esto subraya la importancia de un enfoque de plataforma y el poder del uso conjunto de la inteligencia artificial generativa y el low-code.

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3. La inteligencia artificial generativa y el low-code pueden democratizar el desarrollo.

En las últimas décadas, el desarrollo de aplicaciones se ha extendido más allá de los titulados en informática para incluir a desarrolladores autodidactas, graduados de bootcamps y desarrolladores ciudadanos.

La inteligencia artificial y el low-code democratizarán aún más la participación en el desarrollo de aplicaciones, tanto por separado como combinados. La IA generativa permite a los nuevos programadores crear código rudimentario. Aunque sigue siendo necesaria la experiencia para garantizar que el código no contenga errores, funcione bien y siga las prácticas recomendadas de seguridad, puede servir para empezar, y la IA generativa ha supuesto un gran ahorro de tiempo para los desarrolladores experimentados.

El low-code democratiza el desarrollo para desarrolladores profesionales y ciudadanos. Un desarrollador ciudadano puede crear aplicaciones y automatizaciones completas simplemente arrastrando y soltando elementos en un modelo de proceso empresarial, y un desarrollador profesional puede trazar procesos para socios empresariales en un lenguaje común compartido. La ventaja del low-code sobre la inteligencia artificial, como se ha mencionado anteriormente, es que los componentes de arrastrar y soltar están preconstruidos. Con el low-code, no hay que preocuparse por errores de IA como alucinaciones, problemas de seguridad o pérdidas de rendimiento.

La IA generativa combinada con el low-code contribuye aún más a la democratización del desarrollo. Tomemos el ejemplo anterior de la generación de workflows. Con la inteligencia artificial generativa y el low-code combinados, un nuevo desarrollador de low-code podría trabajar con un equipo empresarial, generar un workflow con lenguaje natural, recabar opiniones y, a continuación, actualizar rápidamente el diagrama del workflow con otra consulta en lenguaje natural.

4. Necesitará un control de la calidad del código y de la gobernanza.

A medida que la inteligencia artificial generativa y el low-code democratizan el desarrollo, es importante mantener una sólida gobernanza. Por suerte, el low-code ofrece barreras de protección naturales para evitar problemas. Los componentes de low-code de una buena plataforma de procesos impulsados por IA están prefabricados, lo que impide que los desarrolladores desplieguen código con vulnerabilidades de seguridad o dependencias desconocidas o poco fiables, o que apliquen código que degrade el rendimiento general o la capacidad de mantenimiento de la solución. Esto evita muchos de los problemas que pueden surgir al utilizar IA generativa únicamente para el código.

El low-code generado por IA y creado en una plataforma de procesos potenciada por IA ofrece aún más barreras. Una plataforma de nivel empresarial ofrece funciones que definen y aplican la autorización, y garantizan una gobernanza adecuada, en torno a cualquier solución digital creada en la plataforma, como la definición de quién puede modificar o utilizar un artefacto, el control de la modularidad y la propagación de capacidades funcionales, y la definición de la privacidad de los elementos de datos.

Una sólida plataforma de procesos impulsada por IA también ofrece barreras de protección integradas en torno al proceso de implementación, para garantizar que el código se prueba adecuadamente y no causará ningún problema en la producción. Por eso es fundamental adoptar un enfoque de plataforma. Ya existen herramientas para evitar que surjan problemas.

Inteligencia artificial generativa y low-code: un nuevo nivel de posibilidades.

El low-code ya tiene experiencia. Está consolidado. Las plataformas de procesos basadas en IA de nivel empresarial incorporan potentes herramientas que facilitan enormemente el desarrollo. Como la IA generativa acelera las cosas como nunca antes, ambas herramientas juntas permiten el desarrollo ciudadano y una gobernanza sólida.

Se trata de una poderosa simbiosis que conduce a una mejora espectacular del desarrollo y a una verdadera revisión de los procesos integrales.

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¿Qué es lo próximo para la IA generativa y el low-code?

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