Während Entwickler die Besonderheiten der generativen KI kennenlernen, werden auch Nicht-Entwickler folgen
Die vollständige, formelle Einführung KI-gestützter Tools kann jedoch einige Zeit dauern.
Generative künstliche Intelligenz (KI) und andere KI-basierte Programmiertools machen sich einen Namen - bedeutet das, dass sie die ultimativen Low-Code- und No-Code-Tools sind? Ja, aber es kann einige Zeit dauern, bis wir ihr volles Potenzial als Produktivitäts-Super-Booster für Entwickler und schließlich auch für Nicht-Entwickler ausschöpfen.
Entwickler beschäftigen sich bereits intensiv mit generativer KI. Ein Drittel der Befragten einer aktuellen Umfrage von O'Reilly geben an, Umgebungen wie GitHub Copilot und ChatGPT zu verwenden - mit einer Einschränkung. „Wir vermuten, dass diese Schätzung die tatsächliche Nutzung von Copilot herabsetzt“, schlägt der Autor der Umfrage, Mike Loukides, vor. „Wir sind sicher, dass viele Programmierer mit diesen Tools experimentieren oder sie für persönliche Projekte verwenden, auch wenn sie Copilot oder ChatGPT nicht beruflich verwenden.“
Eine vollständige formelle Übernahme kann jedoch einige Zeit in Anspruch nehmen. Das größte Problem für Entwickler, die mit neuen Tools arbeiten, ist die Schulung (34 %), und weitere 12 % gaben an, dass das größte Problem die Benutzerfreundlichkeit sei, wie die Umfrage zeigt. „Zusammengenommen ist das fast die Hälfte aller Befragten (46 %). Das war eine Überraschung, da viele dieser Tools eigentlich Low- oder No-Code sein sollen. Es gibt eine Lernkurve, und die scheint steiler zu sein als bei uns.“ haben es erraten. Es ist auch erwähnenswert, dass 13 % der Befragten sagten, dass die Tools die Probleme, mit denen Entwickler konfrontiert sind, nicht effektiv lösen konnten.“
Produktivitätstools - und insbesondere die Nachfolger von Tools wie Copilot - „erneuern die Softwareentwicklung auf radikale Weise“, heißt es in dem Bericht. „Softwareentwickler profitieren von diesen Tools, aber lassen Sie sich nicht von der Begeisterung täuschen: Diesen Wert gibt es nicht umsonst. Niemand wird sich mit ChatGPT zusammensetzen und Folgendes eingeben: „Generieren Sie eine Unternehmensanwendung für den Verkauf von Schuhen“ und Kommen Sie mit etwas Wertvollem heraus. Jeder hat seine eigene Lernkurve, und es ist leicht zu unterschätzen, wie steil diese Kurve sein kann.
Sobald Entwickler den mit generativer KI entwickelten Code beherrschen, können Sie damit rechnen, dass er seinen Weg in die Bürgerentwicklergruppe findet. Generative KI hat großes Potenzial, die Art und Weise, wie Software erstellt, getestet und bereitgestellt wird, zu verändern - und der Low- und No-Code-Bewegung eine neue Dimension hinzuzufügen. „Wir sind begeistert vom Potenzial der generativen KI für die No-Code-Automatisierung“, sagt Katherine Kostereva, CEO von Creatio. „Wir gehen davon aus, dass es in den kommenden Jahren zu einer massiven Verbreitung von Anwendungsfällen für generative und dialogorientierte KI kommen wird.“
Die Konvergenz von No-Code und generativer KI eröffnet Entwicklern und Nicht-Entwicklern gleichermaßen Möglichkeiten, visuelle Drag-and-Drop-Tools einzusetzen, fährt Kostereva fort. „Generative KI ergänzt und beschleunigt den No-Code-Entwicklungsprozess, indem sie basierend auf der Texteingabe des Benutzers automatisch Vorlagen, Komponenten oder sogar ganze Anwendungen vorab generiert. Auf diese Weise wird dem No-Code-App-Ersteller Zeit und Zeit gespart Aufwand, grundlegende Anforderungen in den Prototypen umzusetzen.“
Generative KI „bietet vielfältige Möglichkeiten, Apps mit neuen Funktionen und Anwendungsfällen zu erweitern“, sagt sie. „Sie können beispielsweise ganz einfach eine Funktion hinzufügen, um automatisch menschenähnliche Textantworten zu generieren, historische Daten in Ihrer App zu analysieren oder die KI-Unterstützung zu nutzen, um Entscheidungsempfehlungen zu generieren.“
Wenn es um durch generative KI vorangetriebene Veränderungen im Low-Code- und No-Code-Bereich geht, können wir mit einer beschleunigten Entwicklung rechnen. „Tools, die generative KI nutzen, werden die Erstellung von Anwendungen mit No-Code-Methoden beschleunigen“, sagt Kostereva. Benutzer werden mehr Zeit damit verbringen, das erwartete Ergebnis zu beschreiben, als jeden Schritt, der sie dorthin führt, akribisch darzulegen.“