IA generativa + low-code: 4 cose da sapere

Attualmente, gli sviluppatori stanno compiendo miracoli con la creazione in tempi record di applicazioni che apportano vere trasformazioni nei settori, migliorano i processi aziendali e consentono la massima produttività. Tutto questo utilizzando due strumenti: l'intelligenza artificiale (IA) generativa e il low-code.

La combinazione di IA generativa e low-code consente agli sviluppatori di creare applicazioni potenti a un ritmo completamente nuovo, rendendo questi dipendenti più produttivi e preziosi che mai e riducendo sia i tempi che i costi del processo di sviluppo.

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Negli ultimi tempi, gli strumenti dell’IA generativa hanno ricevuto la massima attenzione della stampa grazie al lancio di ChatGPT, il chatbot basato sull’ampio modello di linguaggio di OpenAI. Cos'è, però, l'IA generativa? Semplificando, questi strumenti creano contenuti quali testo, codice, immagini e persino video attraverso metodi statistici. Per citare solo alcuni esempi, ChatGPT genera testo, Dall-E e Midjourney generano immagini e Synthesia genera video. Nella fase di sviluppo, l'IA generativa crea un codice a partire da una richiesta scritta in linguaggio naturale, come ad esempio: "Scrivi una funzione Java che ordina record di dati su uno schermo in ordine decrescente". L’output consiste in un codice.

Nella fase di sviluppo, l'IA generativa crea un codice a partire da una richiesta scritta in linguaggio naturale

Il low-code è un tipo di sviluppo che consente di creare applicazioni e flussi di lavoro per processi completi end-to-end attraverso un'interfaccia visiva drag-and-drop. Si delinea un flusso di lavoro utilizzando diagrammi di modelli di processi aziendali, dopodiché si aggiungono componenti attraverso la funzione drag-and-drop. Lo strumento low-code genera quindi il codice sottostante in modo che sia efficace, performante e sicuro. Da ciò nascono applicazioni e flussi di lavoro per processi completi end-to-end.

Esaminiamo quattro aspetti fondamentali da sapere sulla modalità di interazione tra IA generativa e strumenti low-code.

Lo sviluppo low-code è rapido, ma l'intelligenza artificiale accelera ulteriormente il processo. È come aggiungere un booster di azoto ad un motore già potente e potenziato.

Inoltre, attraverso il low-code si compensano i limiti dell'IA generativa. Ad esempio, l'IA generativa è in grado di scrivere codici, ma solitamente si tratta di parti di codice per applicazioni semplici. Il low-code, soprattutto se nativo all’interno di una più ampia piattaforma di automazione dei processi basata sull’IA, offre strumenti di sviluppo di livello enterprise con best practice integrate per la sicurezza, la performance, la compatibilità trasversale, l'assenza di bug e altro ancora. Ciò significa che è possibile creare rapidamente molto più di un semplice codice: consente di creare velocemente applicazioni e automazioni su scala aziendale.

Passiamo ad un altro esempio che illustra i punti di forza e le criticità insiti in questi strumenti. Un problema comune dell'IA generativa è rappresentato dalle allucinazioni, un termine di fantasia che si riferisce al caso in cui un algoritmo fornisce con disinvoltura una risposta errata in base a previsioni sulla parola, il numero o l'elemento di codice successivo all’interno di una sequenza. Tali previsioni non sono necessariamente esatte, pertanto, gli sviluppatori sono costretti ad individuare e correggere questi problemi e per farlo devono disporre delle conoscenze necessarie. Questo determina un rallentamento del processo di sviluppo senza fornire le protezioni offerte per natura dal low-code. Sebbene quest’ultimo non sia scevro da allucinazioni, il loro numero è notevolmente inferiore e può essere quasi azzerato grazie a modelli ben concepiti, in quanto i loro componenti sono precostituiti e difficili da scomporre.

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Dopo un’introduzione teorica, passiamo ai fatti e vediamo alcuni esempi di cosa si può ottenere combinando l'IA generativa con il low-code:

• Formulazione completa di testi: combinando l’IA generativa ed il low-code, è possibile implementare facilmente chatbot nell’ambito di un processo più ampio, come la gestione di semplici richieste del servizio clienti o la generazione di e-mail che verranno esaminate da operatori umani prima dell'invio.

• Creazione di un'interfaccia a partire da un PDF: come accennato sopra, l'IA generativa può anche elaborare progetti. Abbinandola al low-code, è possibile generare un'interfaccia o un modulo completo da un PDF con un corretto codice di lavorazione e senza la necessità di verificare la presenza di allucinazioni.

• Generazione di un flusso di lavoro: vediamo un’altra possibilità. È possibile fornire a una piattaforma low-code le istruzioni per creare un flusso di lavoro per un’attività, come, ad esempio, la gestione della fatturazione. In pochi secondi verrà generato un flusso di lavoro, con tanto di codice di lavorazione e un diagramma per illustrare il modello del processo aziendale. Se il flusso di lavoro presenta delle imperfezioni, è possibile rispondere chiedendo al sistema di rivedere il modello del processo e ricreare il relativo codice sottostante. Partendo da questo risultato, è possibile utilizzare altro low-code oppure strumenti di automazione dei processi per completare l'automazione.

• Analisi elaborate autonomamente: grazie a una piattaforma dei processi basata sull'IA e che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per interrogare le fonti di dati, i team possono creare report nel giro di pochi secondi. Fornisce, inoltre, la possibilità di offrire spunti pratici su come modificare rapidamente i processi e migliorare le business operations attraverso lo sviluppo low-code. Questo sottolinea l'importanza di ricorrere ad una piattaforma e le potenzialità offerte dall’uso congiunto dell’IA e del low-code.

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Negli ultimi decenni, lo sviluppo di applicazioni non è più prerogativa solo delle persone laureate in informatica, ma si è esteso anche agli sviluppatori autodidatti, a chi ha frequentato bootcamp ed agli utenti sviluppatori.

L’intelligenza artificiale e il low-code, sia utilizzati singolarmente che in combinazione, ampliano ulteriormente la partecipazione allo sviluppo di applicazioni, democratizzandolo. L'intelligenza artificiale generativa consente ai nuovi programmatori di creare codici rudimentali. Anche se è ancora necessaria una certa esperienza per garantire che il codice sia privo di errori, funzioni bene e segua le best practice di sicurezza, l’IA può rappresentare un punto di partenza per le persone e far risparmiare molto tempo agli sviluppatori esperti.

Il low-code democratizza lo sviluppo sia per gli sviluppatori professionisti che per gli utenti sviluppatori. Un utente sviluppatore può creare applicazioni e automazioni complete semplicemente trascinando elementi in un modello di processi aziendali, mentre uno sviluppatore professionista può elaborare processi per i partner aziendali utilizzando un linguaggio comune condiviso. Il vantaggio del low-code rispetto all'IA, come già menzionato, sta nel fatto che i componenti della funzione drag-and-drop sono precostituiti. Il low-code non presenta gli errori tipici dell’intelligenza artificiale come le allucinazioni, i problemi di sicurezza o i cali di prestazioni.

L'IA generativa abbinata al low-code contribuisce ulteriormente alla democratizzazione dello sviluppo. Prendiamo l'esempio precedente della generazione di un flusso di lavoro. Combinando l’IA generativa ed il low-code, un nuovo sviluppatore low-code potrebbe lavorare in collaborazione con un team aziendale, generare un flusso di lavoro con il linguaggio naturale, raccogliere feedback e quindi aggiornare rapidamente il diagramma del flusso di lavoro con un'altra query in linguaggio naturale.

Con la democratizzazione dello sviluppo data dall'IA generativa e dal low-code, diventa importante mantenere una governance solida. Fortunatamente, il low-code offre misure protettive naturali per la prevenzione dei problemi. Una buona piattaforma per i processi basata sull'intelligenza artificiale dispone di componenti low-code preconfezionati, impedendo così agli sviluppatori di implementare codici vulnerabili in termini di sicurezza o con dipendenze inaffidabili o non note oppure di applicare codici che riducono le prestazioni complessive o la manutenibilità della soluzione. In questo modo si evitano molti dei problemi che possono derivare da codici nati con il solo uso dell’IA generativa.

Il low-code generato dall’IA e creato su una piattaforma per i processi basata sull'intelligenza artificiale offre ancora più garanzie. Una piattaforma di livello enterprise offre funzionalità che definiscono e applicano autorizzazioni, garantendo un'adeguata governance di tutte le soluzioni digitali create sulla piattaforma, ad esempio definendo chi può modificare o utilizzare un artefatto, controllando la modularità e la propagazione delle funzionalità e definendo la privacy degli elementi dei dati.

Una solida piattaforma dei processi basata sull'intelligenza artificiale pone anche dei limiti di sicurezza attorno al processo di implementazione per garantire che il codice venga opportunamente testato e non presenti delle falle in fase operativa. Questo è il motivo per cui è fondamentale adottare un approccio basato su piattaforma. Strumenti che impediscono l'insorgere di problemi sono già disponibili.

Il low-code è ampiamente diffuso in tutto il mondo, è consolidato. Le piattaforme dei processi basate sull'intelligenza artificiale di livello enterprise dispongono di potenti strumenti integrati che rendono lo sviluppo molto più semplice. Mentre l'IA generativa consente tempi più rapidi che mai, questi due strumenti insieme rendono possibile lo sviluppo da parte degli utenti sviluppatori e una governance solida.

Si tratta di una simbiosi potente che porta ad un netto miglioramento dello sviluppo e ad una vera e propria rivoluzione dei processi end-to-end.

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