Los avances en el desarrollo de software han tenido cambios profundos desde enfoques codificados a mano a enfoques más parecidos a las máquinas. Probablemente la tecnología más transformadora que surgió de esta evolución son las plataformas Low-Code/No-Code (LCNC), cuyo único propósito es hacer que el desarrollo sea más fácil y rápido.
El tsunami de exigencias de mayor rapidez desarrollo de aplicaciones a raíz de la transformación digital ha impulsado el crecimiento de las plataformas LCNC. Con esta ola, trajo una fuerza aún más potente: la IA generativa, también conocida como Gen AI, que cambió la forma en que los desarrolladores (novatos y expertos) interactúan con las plataformas LCNC.
Este artículo analiza cómo la IA generacional está impulsando la innovación en el desarrollo de software de código bajo, con respecto a los aspectos tecnológicos y sus implicaciones.
1. Sinergia entre la generación de IA y el desarrollo low-code
Las plataformas de código bajo brindan las interfaces gráficas y los componentes prediseñados; por lo tanto, es una oportunidad para que el desarrollador se concentre en crear las aplicaciones en lugar de codificar laboriosamente desde cero. Sin embargo, estas plataformas aún requieren la toma de decisiones sobre arquitectura, lógica y orquestación del flujo de trabajo.
Aquí es donde interviene la Gen AI: aumenta las capacidades de las plataformas de código bajo al automatizar la toma de decisiones más complejas e incluso generar partes de la lógica de la aplicación de forma autónoma.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el diseño de aplicaciones
Una de las intersecciones más importantes entre la generación de IA y el desarrollo de código bajo es a través de la PNL. Los desarrolladores pueden interactuar con las plataformas LCNC mediante consultas o indicaciones en lenguaje natural.
Por ejemplo, en lugar de esbozar un esquema de base de datos apropiado, un usuario preferiría pedirle a una herramienta impulsada por IA que «diseñara un esquema de base de datos para el comercio electrónico», y la herramienta podrá presentar un esquema optimizado y escalable. En realidad, la instalación reduce el tiempo que los usuarios con menos experiencia técnica tienen para entrar en las curvas de aprendizaje, pero también acelerará el ciclo general de desarrollo de los desarrolladores experimentados.
2. IA generativa en la generación y aumento de código
Recomendaciones de código impulsadas por IA
La mayoría de las plataformas LCNC todavía implican cierto grado de codificación manual, especialmente para funciones personalizadas. Los modelos de IA de generación, como el Codex de OpenAI o GitHub Copilot, ya se están integrando en entornos LCNC. Estas herramientas ofrecen sugerencias inteligentes para fragmentos de código, funciones de autocompletar o generan bloques completos de lógica en función de la entrada del usuario. La idea es minimizar las tareas repetitivas, permitiendo a los desarrolladores centrarse en trabajos más estratégicos y de alto valor.
Caso de uso de ejemplo: microservicios de generación automática
Una de las tendencias más populares del software moderno proviene de la arquitectura de microservicios: permite construir sistemas modulares y altamente escalables, pero diseñarlos, codificarlos e implementarlos es muy complejo. Gen AI puede automatizar la generación de microservicios dentro de una plataforma de código bajo interpretando los requisitos definidos por el usuario y generando interfaces de servicio, modelos de datos e incluso scripts de prueba.
Por ejemplo, al especificar que un microservicio debe gestionar la autenticación del usuario, Gen AI puede crear automáticamente los puntos finales API, las conexiones de bases de datos y los protocolos de seguridad necesarios.
IA en detección y depuración de errores
La detección y depuración de errores en entornos con poco código puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de componentes personalizados o generados automáticamente. La Gen AI puede ayudar a identificar posibles obstáculos antes de que se conviertan en problemas críticos. Herramientas que utilizan aprendizaje automático Los modelos entrenados en grandes conjuntos de datos de código pueden predecir dónde es más probable que surjan problemas y sugerir soluciones de manera proactiva.
3. Integración de datos y automatización del flujo de trabajo.
Los mayores puntos débiles en el desarrollo de aplicaciones serían la integración de datos. El mayor desafío es intentar conectar diferentes tipos de datos dispares, como los de una base de datos, una API o un sistema heredado. Las plataformas de código bajo simplifican esta tarea con conectores prediseñados, pero el desafío de la normalización, el mapeo y la sincronización de datos persiste. La Gen AI juega un papel fundamental en la automatización de estos procesos.
Mapeo de datos automatizado
Tradicionalmente, la integración de datos implica asignar manualmente campos de datos de un sistema a otro. Gen AI puede mapear de manera inteligente estos campos analizando metadatos, estructuras de datos y patrones de uso.
Por ejemplo, al integrar un sistema CRM con una plataforma ERP, Gen AI puede predecir las asignaciones de campos apropiadas (por ejemplo, nombre del cliente, dirección, historial de transacciones) en función de patrones históricos, lo que reduce drásticamente el tiempo de desarrollo.
Automatización optimizada del flujo de trabajo
De manera similar, Gen AI mejora la automatización del flujo de trabajo. Las plataformas de código bajo suelen incluir motores de flujo de trabajo para definir y automatizar procesos comerciales. Gen AI puede generar automáticamente flujos de trabajo basados en descripciones de alto nivel de un proceso comercial. Por ejemplo, supongamos que una empresa de seguros quiere ilustrar el flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones. La generación de IA produciría un flujo de proceso viable que contendría procedimientos de verificación de documentos, etapas de aprobación involucradas y sus correspondientes avisos a los clientes.
4. Diseño de experiencia de usuario (UX)
Creación de prototipos y generación de UI impulsados por IA
Por lo tanto, suele ser el cuello de botella en el desarrollo: UI intuitivas y atractivas. Gen AI puede ayudar a lograrlo generando prototipos basados en especificaciones del usuario que describen una apariencia ideal para la interfaz de usuario. En lugar de arrastrar y soltar componentes dentro de una interfaz de código bajo, pueden describir lo que tienen en mente para la interfaz de usuario en lenguaje natural, y la IA generará una interfaz de usuario interactiva y responsiva.
Ejemplo: creación de formulario dinámico
Imagine un escenario en el que una empresa necesita recopilar comentarios de los clientes a través de un formulario dinámico. Al describir los requisitos del formulario, como campos para detalles del cliente, calificaciones y comentarios, Gen AI no solo puede generar el formulario sino también optimizar su diseño en función de los patrones de interacción del usuario. Podría sugerir campos de formulario adaptables, lógica condicional (por ejemplo, si la calificación es inferior a 3, solicite comentarios adicionales) y mecanismos de validación, todo ello manteniendo un diseño responsivo para diferentes dispositivos.
5. Colaboración en tiempo real y control de versiones
Las plataformas de código bajo generalmente son adoptadas por varios equipos, incluidos analistas de negocios, desarrolladores y gerentes de productos. Garantizar una colaboración fluida entre los miembros del equipo, especialmente cuando se trata de varias versiones de una aplicación, es otra área donde la Gen AI ofrece valor.
IA para control de versiones y resolución de conflictos de fusión
Los sistemas de control de versiones tradicionales (por ejemplo, Git) manejan bien los conflictos de código, pero la misma complejidad surge en plataformas de código bajo cuando varios usuarios realizan cambios en los flujos de trabajo, los elementos de la interfaz de usuario o la lógica. Los modelos Gen AI pueden detectar posibles conflictos de fusión antes al predecir áreas de superposición basadas en el historial de uso y sugerir resoluciones de conflictos automatizadas.
Además, al rastrear los cambios en tiempo real, la IA puede ofrecer recomendaciones sobre los mejores enfoques para combinar o conciliar estos cambios, asegurando una colaboración fluida.
6. Seguridad y cumplimiento
Las preocupaciones de seguridad están surgiendo ahora con mayor frecuencia a medida que las plataformas de código bajo se vuelven cada vez más populares en entornos empresariales. Gen AI introduce nuevas capas de seguridad al identificar de forma proactiva vulnerabilidades en el código generado o en los flujos de trabajo de las aplicaciones.
IA para auditorías de seguridad
Por ejemplo, los modelos de IA entrenados en prácticas de codificación segura pueden analizar código generado automáticamente en tiempo real, señalando áreas que pueden plantear riesgos de seguridad. Ya sean vulnerabilidades de inyección SQL, uso inseguro de API o técnicas de cifrado inadecuadas, las herramientas impulsadas por IA pueden ofrecer sugerencias en tiempo real e incluso corregir automáticamente el código inseguro antes de que llegue a producción.
Comprobaciones de cumplimiento automatizadas
Las aplicaciones deben cumplir varios requisitos establecidos por las regulaciones, ya sea HIPAA en el mundo de la atención médica o en las finanzas, GDPR. La IA de generación puede ayudar desarrolladores de código bajo verificando automáticamente las aplicaciones generadas con respecto a las reglas de cumplimiento.
Por ejemplo, si un usuario crea un formulario para recopilar datos personales, la IA puede marcar campos que requieren cifrado o alertar al usuario si faltan mecanismos de consentimiento, garantizando que el cumplimiento normativo esté integrado en la aplicación desde el principio.
7. Optimización del escalado y del rendimiento
Escalabilidad impulsada por IA
Escalar una aplicación implica no solo aumentar su capacidad para manejar el tráfico, sino también optimizar los procesos de backend, las interacciones de la base de datos y la orquestación de microservicios. Las herramientas Gen AI pueden monitorear continuamente el rendimiento de las aplicaciones y sugerir optimizaciones en tiempo real.
Si una plataforma de código bajo genera una aplicación web, Gen AI podría analizar la carga del servidor, la latencia de la API o el uso de la memoria y recomendar ajustes como indexación de bases de datos, equilibrio de carga o mecanismos de almacenamiento en caché.
Pruebas de rendimiento
Tradicionalmente, pruebas de rendimiento Implica realizar pruebas de estrés y analizar registros para identificar cuellos de botella. Gen AI puede automatizar este proceso generando tráfico de usuarios sintético basado en patrones de uso históricos y prediciendo posibles problemas de rendimiento antes de que ocurran en un entorno real. Este enfoque proactivo garantiza que las aplicaciones desarrolladas en plataformas de código bajo sean escalables y confiables.
La IA de generación dará forma a las aplicaciones de código bajo
Rápido IA generativa se está convirtiendo en uno de los impulsores clave para el crecimiento futuro en el desarrollo de software de código bajo. Al mejorar al eliminar la necesidad de intervención humana y optimizar las decisiones, Gen AI permite aún más a los desarrolladores y usuarios no técnicos desarrollar aplicaciones que ni siquiera las aplicaciones robustas y escalables podrían igualar, de manera más eficiente que nunca. Por lo tanto, la automatización impulsada por la IA y los entornos fáciles de usar y con poco código comenzarían a marcar el comienzo de una nueva era para la innovación en los lienzos digitales.
Crédito de la imagen destacada: Goran Ivos
