Oggi le organizzazioni devono fare di più con meno. Il ritmo dell'innovazione è aumentato in modo esponenziale, ma le risorse rimangono le stesse (o si riducono). Tra carenza di talenti, lunghi cicli di sviluppo che si basano sui linguaggi di programmazione tradizionali e team tecnologici che sono già in una situazione di estrema difficoltà, molte aziende hanno problemi operativi evidenti che non riescono a risolvere con le risorse attuali.
Tuttavia, due tecnologie offrono una soluzione, promettendo uno sviluppo rapido e un time to value ultra-rapido per gli investimenti:
IA. L'intelligenza artificiale (IA) ha un'ampia gamma di applicazioni: dall'utilizzo dell'IA generativa e dell'elaborazione del linguaggio naturale per creare codice o interfacce all'IA basata sulle decisioni che consente una maggiore orchestrazione dei processi e l'elaborazione dei dati.
Low-code. Gli strumenti low-code accelerano i processi di sviluppo grazie alle interfacce visive. Inoltre, tengono sotto controllo l'IA consentendo una solida governance che riduce il rischio insito nello sviluppo generativo basato sull'IA.
Insieme, IA e low-code costituiscono una combinazione potente che consente agli sviluppatori e agli utenti non tecnici con esperienza di programmazione limitata o nulla di creare applicazioni di valore.
Oggi parleremo di quattro cose da sapere sull'IA e sullo sviluppo low-code, dalle applicazioni delle tecnologie ai motivi per cui le due cose funzionano in modo così sinergico.
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1. È possibile creare moduli automaticamente.
Le applicazioni sono costruite su moduli e la loro creazione richiede tempo. In genere, è necessario utilizzare le tradizionali tecniche di programmazione manuale che coinvolgono lo sviluppo front-end ed i CSS per lo stile del modulo, la codifica back-end per elaborare i dati, il lavoro sul database per memorizzarli correttamente e mettere a punto le prestazioni e molto altro ancora.
Oppure si può semplicemente caricare un modulo PDF in Appian.
Con la nuova funzione AI Copilot di Appian, disponibile con il lancio della versione 23.3, puoi caricare un PDF e far sì che Appian generi un modulo ben progettato che funzioni perfettamente all'interno delle tue applicazioni:
Con Appian puoi generare un'interfaccia da un modulo PDF in pochi secondi e tutto il lavoro extra verrà svolto per te. È fondamentale creare interfacce solide per favorire l'adozione da parte degli utenti. Seguendo i solidi principi del design UX, le persone possono svolgere i loro compiti in modo rapido, con un conseguente risparmio di tempo e di costi.
2. È possibile ridurre il tempo dedicato all'elaborazione di documenti e contenuti.
Quanto tempo pensi che la tua organizzazione dedichi all’elaborazione dei documenti (archiviarli, inviarli alle persone giuste e inserire i dati nel sistema corretto)? Centinaia di ore di lavoro? Migliaia? E per quanto riguarda la correzione degli errori?
L'intelligenza artificiale può gestire molte di queste cose per te. Ad esempio, in Appian AI Skill Designer è possibile creare modelli privati e personalizzati addestrati sui tuoi dati. Appian AI Skills copre una serie di attività, tra cui:
Classificazione dei documenti: l'intelligenza artificiale è in grado di comprendere e classificare automaticamente il tipo di documento ricevuto, dalle bollette ai documenti fiscali, ai moduli medici e altro ancora. In questo modo è facile sapere come indirizzare al meglio le informazioni.
Estrazione dei documenti: l'intelligenza artificiale può estrarre informazioni critiche da un documento e prepararle per l'uso nelle applicazioni. Se combinata con la classificazione dei documenti, questa soluzione consente di automatizzare la maggior parte dell'elaborazione dei documenti, liberando il personale per altre attività e riducendo gli errori di inserimento manuale dei dati.
Classificazione delle e-mail: è inoltre possibile creare un modello di intelligenza artificiale che classifichi le e-mail in arrivo, in modo da poterle indirizzare al team o al lavoratore appropriato. È sufficiente caricare un campione rappresentativo di e-mail e il sistema si addestra sui dati. Grazie a questa abilità dell’IA, con l’indirizzamento al gruppo appropriato si può risparmiare una notevole quantità di tempo.
È sufficiente creare queste abilità, quindi trascinarle e rilasciarle sulla struttura low-code per farle diventare parte di un processo. Inoltre, è possibile regolare e modificare facilmente le abilità per ottimizzare le prestazioni del modello ogni volta che se ne ha bisogno.
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3. Low-code e IA generativa offrono velocità senza rischi.
McKinsey osserva che l'IA generativa potrebbe migliorare drasticamente la velocità di sviluppo, ma richiede funzionalità aggiuntive per massimizzare davvero i benefici ed evitare i potenziali rischi. Con la sola intelligenza artificiale generativa, gli sviluppatori devono comprendere la tecnologia, i linguaggi di codifica e le infrastrutture di programmazione con cui stanno lavorando per essere in grado di generare risultati rapidi e farlo senza introdurre errori o addirittura vulnerabilità della sicurezza.
Le piattaforme che offrono sviluppo e progettazione low-code rendono questo problema irrisolvibile. Con una governance integrata e una solida infrastruttura di sicurezza, l'inserimento dell'IA generativa in un contesto più ampio di low-code consente di raggiungere la velocità desiderata con una qualità di gran lunga superiore e minori rischi.
Prendiamo ad esempio il caso di un'organizzazione che opera in un settore altamente regolamentato come quello dei servizi finanziari. Con la sola IA generativa, l'IA crea il codice, ma è necessario controllarlo per assicurarsi che sia conforme alle normative più recenti e non introduca vulnerabilità che potrebbero portare a una violazione dei dati. Ciò richiede una grande esperienza che l'IA generativa da sola non è in grado di fornire. Una piattaforma solida con molteplici certificazioni di conformità e sicurezza riduce le barriere della conoscenza e può aiutarti a evitare potenziali rischi aziendali. Questo è solo un esempio, ma una solida piattaforma di processi basati sull'IA che includa il low-code offre una quantità significativa di strumenti aggiuntivi che potenziano l'IA generativa e aiutano a realizzarne il pieno potenziale.
4. Puoi orchestrare processi completi.
Creare un'applicazione o implementare una tecnologia non è l'obiettivo finale, ma fornire valore aziendale lo è. Questo è l'obiettivo della trasformazione digitale: cambiare il modo in cui le organizzazioni fanno business in modo da produrre un ROI massiccio.
Sulla base del punto precedente, che riguarda la combinazione di IA generativa e low-code in una piattaforma, le piattaforme di processo basate sull'IA consentono di orchestrare processi completi end-to-end utilizzando più strumenti di hyperautomation. Puoi creare soluzioni per gestire piccole attività, come la gestione delle fatture, o attività più estese, come un intero processo di fatturazione. Le migliori piattaforme forniscono questa potenza, dove l'intelligenza artificiale è solo uno strumento tra tanti, tra cui la Robotic Process Automation (RPA), le integrazioni API, le regole di business e altro ancora.
È tutta una questione di piattaforma.
Low-code e IA sono moltiplicatori di forza sia per i team di sviluppo che per le unità aziendali. Quando si inseriscono il low-code e l'IA nel contesto di una più ampia piattaforma di processi basata sull'IA, si ottengono altri strumenti per accelerare lo sviluppo e i processi aziendali. Considera ad esempio alcuni di questi strumenti:
Data fabric: un'architettura data fabric consente di unificare i dati provenienti da più sistemi per consentire un accesso facile e sicuro ai dati aziendali e offrire una visione a 360° dell’azienda.
Strumenti di automazione dei processi: una buona piattaforma offrirà molteplici strumenti integrati per collegare persone, sistemi, bot, IA e regole di business nell'automazione dei processi end-to-end. Questo aiuta non solo a velocizzare lo sviluppo, ma offre anche la possibilità di velocizzare l'intera azienda con processi operativi fino al 95% più veloci.
Process mining: le funzionalità di process mining consentono di estrarre i dati generati dalle soluzioni per identificare automaticamente i colli di bottiglia, le non conformità dei processi e la causa principale dei problemi che ostacolano gli obiettivi di trasformazione digitale.
Total experience: invece di dover avere una conoscenza approfondita del codice su tutti i dispositivi, una buona piattaforma offrirà la possibilità di progettare esperienze piacevoli e trasparenti su dispositivi desktop e mobili.
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