Já se passaram mais de duas décadas desde que desenvolvi meu primeiro aplicativo de baixo código. Desde então, tenho visto os recursos da plataforma evoluirem para tornar mais fácil para os desenvolvedores de software e para os desenvolvedores cidadãos criar e aprimorar aplicativos. Low-code e no-code podem ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos com mais rapidez, permitir que usuários corporativos convertam planilhas em fluxos de trabalho e ajudar os departamentos de TI a acelerar a modernização de aplicativos. Além dos aplicativos, essas plataformas podem acelerar o desenvolvimento de integrações, painéis, fluxos de dados de IoT e outros recursos.
As evoluções na tecnologia muitas vezes impulsionam mudanças no desenvolvimento e na modernização de aplicativos. Por exemplo, o lançamento de smartphones e lojas de aplicações exigiu a mudança para estratégias de desenvolvimento que priorizam os dispositivos móveis, enquanto a infraestrutura em nuvem permitiu que muitas empresas não tecnológicas melhorassem as aplicações e desenvolvessem capacidades analíticas. Agora, estamos nos estágios iniciais de observação do mesmo padrão com IA generativa. A questão é: como a genAI impactará a adoção e o uso de plataformas de baixo código?
Como a genAI impacta o desenvolvimento de software
Recentemente escrevi sobre 10 maneiras pelas quais a IA generativa transformará o desenvolvimento de software. Um dos meus argumentos foi que os geradores de código atuais podem evoluir o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) para um processo de fabricação onde os desenvolvedores solicitam componentes de aplicativos e os montam em aplicativos e serviços. Isso pode parecer futurista, mas os geradores de código já estão causando um impacto significativo. O GitHub descobriu que 88% dos desenvolvedores relataram maior produtividade, 74% focados em um trabalho mais satisfatório e mais de 87% disseram que concluíram tarefas mais rapidamente usando o GitHub Copilot.
Atualmente, plataformas low-code e no-code são usadas para simplificar o desenvolvimento, ampliar o número de pessoas que podem desenvolver aplicações e desenvolver as habilidades necessárias para personalizar as experiências do usuário. Então, como a genAI impactará essas plataformas?
“No futuro, todos estarão gerando software, mas simplesmente não perceberão que é isso que estão fazendo”, afirma Jon Kennedy, vice-presidente sênior de engenharia da Quickbase. “Por exemplo, se você souber fazer as perguntas certas a um copiloto, poderá fazer com que ele crie rapidamente um aplicativo ou implante uma solução.”
Embora as consultas e solicitações em linguagem natural permitam que os desenvolvedores de software gerem código e melhorem a produtividade, as plataformas de baixo código e sem código estão adicionando seus próprios recursos de desenvolvimento copiloto.
“A codificação se tornará quase totalmente automatizada e os designers de UX se tornarão os desenvolvedores front-end de fato”, diz David Brooks, vice-presidente sênior e evangelista principal da Copado. “Em vez de ferramentas gráficas como Figma para simular a UI, eles trabalharão com ferramentas genAI para gerar protótipos de UI funcionais na estrutura de escolha da empresa.”
Os geradores de código substituirão as plataformas de baixo código?
A pesquisa do GitHub mostra que os usuários aceitam 30% do código sugerido pelo Copilot e que desenvolvedores menos experientes têm uma vantagem maior com IA. Isso leva alguns a acreditar que a genAI pode significar o fim das plataformas de baixo código.
“O low code está morrendo nas empresas e a IA irá matá-lo”, diz Anand Kulkarni, CEO e fundador da Crowdbotics. “A grande questão é: por que você usaria low-code quando pode usar IA para criar código completo com o mesmo esforço?”
Michael Beckley, cofundador e CTO da Appian, vê as coisas de forma diferente. “Não, os geradores de código são parte do problema. Os copilotos de IA facilitam a criação de muitos aplicativos, o que apenas aumenta a necessidade de uma plataforma de baixo código para conectar e controlar todos eles, garantindo que você não crie silos de dados e problemas de segurança.”
Beckley tem uma visão mais ampla de como a genAI expandirá a necessidade de low-code e seus casos de uso. “O low-code facilita a implantação de assistentes de IA, mas a IA é tão boa quanto seus dados. As plataformas de baixo código estão evoluindo para incluir estruturas de dados para criar IAs privadas que podem acessar todos os seus dados e manter seus segredos.”
Outra resposta vem de Manish Rai, vice-presidente de marketing de produto da SnapLogic. “A IA e o aprendizado de máquina abriram caminho para maneiras novas e inovadoras de tornar a automação de processos de negócios e a integração de dados e aplicativos mais fáceis de implementar, mais acessíveis a usuários não técnicos e mais eficientes.”
Em última análise, as organizações precisam de maiores inovações em IA, experiências mais personalizadas, ciclos de desenvolvimento mais curtos e maior valor comercial proporcionado pelos investimentos em software. O aumento das expectativas e do escopo provavelmente levará os líderes de tecnologia a desenvolver recursos de software com opções de código e de baixo código.
Sid Misra, vice-presidente de marketing de produtos da SAP, enfatiza o potencial de combinar desenvolvimento low/no-code com IA e tecnologia móvel para aplicações inovadoras. “O desenvolvimento com baixo/sem código, quando integrado à IA, permite a prototipagem rápida e o desenvolvimento de soluções sofisticadas, transcendendo as limitações tradicionais. Na área da saúde, por exemplo, os desenvolvedores aproveitam essas ferramentas para criar rapidamente aplicativos que melhoram significativamente o diagnóstico da doença de Parkinson, utilizando IA para detectar padrões para diagnósticos mais precisos e rápidos.”
Como a genAI impulsionará os conjuntos de habilidades dos desenvolvedores?
GenAI pode gerar código, casos de teste, documentação e outros artefatos necessários para desenvolver software. Como isso afetará as habilidades para construir capacidades de software com plataformas de baixo código e sem código?
Dinesh Varadharajan, diretor de produtos da Kissflow, afirma: “A codificação mudará da sintaxe tradicional para a consciência contextual e construções inteligentes, capacitando os usuários empresariais a criar aplicativos com poucas habilidades de programação”.
Se os desenvolvedores estão codificando menos, que outras habilidades se tornarão mais importantes?
“Os conjuntos de habilidades evoluirão para abranger uma combinação de experiência em codificação tradicional, juntamente com a proficiência na utilização de plataformas de baixo/sem código, compreensão de como integrar tecnologias de IA e colaboração eficaz em equipes que usam essas ferramentas”, diz Ed Macosky, chefe de produto e diretor de tecnologia da Boomi. “A combinação de low code com copilotos permitirá que os desenvolvedores aprimorem suas habilidades e se concentrem no suporte aos resultados de negócios, em vez de gastar a maior parte de seu tempo aprendendo diferentes linguagens de codificação.”
Armon Petrossian, CEO e cofundador da Coalesce, acrescenta: “Haverá uma ênfase maior no pensamento analítico, na resolução de problemas e no design thinking, com menos carga na barreira técnica de resolução desses tipos de problemas”.
Hoje, os geradores de código podem produzir sugestões de código, linhas únicas de código e pequenos módulos. Os desenvolvedores ainda devem avaliar o código gerado para ajustar as interfaces, compreender as condições de limite e avaliar os riscos de segurança. Mas como seria o desenvolvimento de software à medida que a solicitação, a geração de código e os assistentes de IA em low-code melhoram?
“À medida que as interfaces de programação se tornam conversacionais, há uma convergência entre plataformas de baixo código e ferramentas do tipo copiloto”, afirma Srikumar Ramanathan, diretor de soluções da Mphasis. “O conjunto de habilidades em evolução faz com que os desenvolvedores adotem os princípios da IA, enquanto os desenvolvedores cidadãos se concentram na lógica de negócios, com o objetivo de melhorar a qualidade por meio da eficiência colaborativa orientada pela IA e de soluções personalizadas.”
A qualidade do software melhorará ou piorará?
À medida que mais pessoas com diferentes conjuntos de habilidades utilizam assistentes de IA para construir e aprimorar software, devemos esperar que a qualidade do software e as experiências do usuário final melhorem ou piorem? Uma questão relacionada é se veremos defeitos liberados para produção, dívida técnica crescente e maiores vulnerabilidades de segurança à medida que a IA permitir que mais pessoas liberem mais código.
“Já estamos vendo muitos aplicativos criados por não-desenvolvedores proliferarem nas organizações, por isso sabemos que é um processo simples”, diz Kennedy, da Quickbase. “Isso é empolgante, mas requer alguma cautela: à medida que esses aplicativos e copilotos se tornam comuns, as organizações devem garantir que a facilidade de criar ‘um aplicativo para isso’ não leve à expansão que pode prejudicar a produtividade ou introduzir riscos de segurança.”
Uma resposta pode vir de plataformas de baixo código que estendem testes, governança e outras proteções às suas capacidades de assistência de IA.
“Os desenvolvedores estão usando IA generativa juntamente com ferramentas como low-code para criar aplicações em velocidades sem precedentes e fazer mais com os mesmos recursos”, afirma Sílvia Rocha, VP de engenharia da OutSystems. “As proteções integradas dessas tecnologias promovem a experimentação e, ao mesmo tempo, eliminam os riscos de privacidade e segurança associados aos modelos públicos de IA.”
Os assistentes de IA provavelmente ajudarão as equipes de desenvolvimento a mudar para a esquerda, preenchendo as lacunas entre a escrita de requisitos e a geração de artefatos de desenvolvimento. “A GenAI também tem a oportunidade de realizar a maioria das tarefas diretamente a partir de uma história de usuário bem escrita. Em vez de usar ferramentas personalizadas de objeto/campo, um copiloto pode criar os metadados necessários e inseri-los diretamente na plataforma”, diz Brooks, do Copado.
Mas voltando à realidade de hoje, onde código gerado por IA não significa código sem defeitos, com segurança clara, sem custos ou sem humanos. “Há uma grande necessidade de um ser humano qualificado para verificar o resultado da genAI, seja escrevendo linhas de código ou gerando fluxos de trabalho sem código”, diz Ben Dechrai, defensor do desenvolvedor do Sonar.
As organizações criarão mais aplicações com genAI?
À medida que as linhas de montagem de fabricação, o design de dispositivos eletrônicos e os projetos de construção foram simplificados, surgiram oportunidades de crescimento e expansão nessas indústrias. O mesmo provavelmente se aplica ao desenvolvimento de software, e genAI é a próxima evolução.
“Nos últimos anos, vimos como o SDLC tradicional está sendo ofuscado pela plataforma de aplicativos de baixo código”, disse Varun Goswami, vice-presidente de gerenciamento de produtos da Newgen Software. “Essa mudança simplificou significativamente os ciclos de vida, permitindo que as empresas agilizem suas estratégias de entrada no mercado. Hoje, com o advento da IA generativa no desenvolvimento de aplicações, o ciclo de vida não apenas evoluiu; ele voou.”
Muitas empresas serão beneficiadas se esta previsão se confirmar, embora eu acredite que as plataformas de baixo código e sem código serão de maior valor e importância na construção, teste e extensão de software desenvolvido com assistentes de IA.
