Az kodlu ve kodsuz pazar giderek büyüyor. Ek olarak, bu araçlara yapay zeka tabanlı yardımın eklenmesi, pazarın daha da fazla büyümesine yol açabilir.

Az kodlu ve kodsuz pazar, 2019’dan bu yana yıllık yaklaşık %21’lik bir büyüme oranıyla dünya çapında her yıl 13,2 milyar dolarlık bir ciroya karşılık geliyor. çalışmak Forrester analistinden John Bratincevic.

Ona göre bu büyüme, kurumsal geliştiricilerin %87’sinin düşük kodla ve kod araçları veya platformları olmadan çalışmasıyla “BT’de düşük kodun kurumsallaşmasından” kaynaklanıyor.

Gelişimi üretken kılmak

Sektördeki yeni geliştiricilerin 2030 yılına kadar bu pazarın büyüklüğünü üç katına çıkaracağını söyleyen kendisi şöyle devam ediyor: “Bilgi teknolojisi sektörü dışındaki işçiler arasındaki kalkınmanın demokratikleşmesi, herhangi bir yavaşlama belirtisi göstermiyor.”

Yapay zeka, bu pazarı önümüzdeki dört yıl içinde 50 milyar dolara kadar hızlandırabilecek temel faktördür. Bratincevic, yapay zekanın yeni geliştiricilerin daha fazla katılımına yol açacağını söylüyor.

Tersine şunları ekliyor: “Yapay zeka destekli geliştirme platformları (TuringBots), geleneksel kodlamayı o kadar verimli hale getirebilir ki, profesyonel geliştiriciler düşük kodları reddedip yüksek seviyeli kodlamaya geri dönebilir.

“Lehçeyi öğrenmelisin”

Yapay zekanın düşük kodlu ve kodsuz geliştirme üzerindeki etkisinin, yapay zeka ve düşük kodlu platformların entegrasyonuyla desteklenen sağlıklı büyüme ile kodlu ve kodsuz arasında bir yerde olabileceğini söylüyor.

Bununla birlikte, geliştiricinin bunu yapmaya istekli olduğu varsayılarak, AI uygulamalarını düşük kodlu platformlarla sunma yeteneğinin sorunlu olabileceği unutulmamalıdır. Yüksek düzeyde gelişim becerilerine hâlâ ihtiyaç duyulmaktadır. “Genel yapay zeka geliştirmek için kullanılan dilin gerçekten kolay olmadığını” vurguladı Rodrigo CoutinhoOutSystems’in kurucu ortağı ve yapay zeka başkanı olarak yakın zamanda dijital ses dosyası.

“Lehçeyi öğrenmelisin” diye ısrar ediyor. “Şu anda mühendislik dersleri almak zorundasınız çünkü makinenin ne söylediğinizi anlayabileceği bir şekilde öğrenmeniz gerekiyor. Kelimeler aynı olsa bile, onunla gerçekten konuştuğunuz gibi konuşmuyorsunuz. “.

Yapay zeka destekli geliştirme ile kodsuz veya kodsuz geliştirme arasında büyük bir ayrım vardır

Bu dil engeli, uzun zamandır duyurulan yazılım geliştirmenin demokratikleşmesini engelleme riski taşıyor ve şöyle devam ediyor: “C# veya JavaScript kadar karmaşık değil. Ancak geliştirebilmek için öğrenmeniz gereken bir dil.”

Yapay zeka destekli geliştirme ile kodlu veya kodsuz geliştirme arasında hala büyük bir ayrım olduğunu belirtmek de önemlidir. Coutinho, “Yapay zeka, geleneksel geliştiricilere büyük bir üretkenlik artışı sağladı ancak yine de ne yaptıklarını bilmeleri gerekiyor” diyor.

“Geleneksel kod için genel yapay zeka araçlarını kullanmak için yine de uzman olmanız gerekir. İşin çoğu makine tarafından yapılsa da, yine de oluşturulan işi okuyabilmeniz, anlayabilmeniz, “Uyarlayabilmeniz gerekir.” kendi ihtiyaçlarınıza göre değiştirin ve değiştirin. Uygulamanın ilk sürümünün yaptığı da tam olarak budur.”

“Neyi bilmediğini bilmiyorsun”

Bu nedenle, deneyimsiz geliştiricilerin uygulama oluşturmak için doğrudan üretken yapay zeka ile çalışmasının muhtemelen çok erken olduğunu kabul ediyor David Isbitski, Amazon Web Services’in baş geliştirici savunucusu.

Programlama konusunda bilginiz ve deneyiminiz olmadığı sürece “neyi bilmediğinizi bilemezsiniz.” Yapay zeka odaklı geliştirme yalnızca teknik deneyim gerektirmez, aynı zamanda kodun iş süreciyle neyin ve nasıl eşlenmesi gerektiğine dair bir anlayış da gerektirir.

Isbitski, “Bir süre kod yazdıysanız, bir işlemin nasıl yapılacağını bilirsiniz” diyor. “Bu süreci koda dönüştürebilirsiniz. Ancak daha önce hiç yazılım yazmamış biri ne soracağını bilemez.”

Teknoloji empatik bir asistan olarak kullanılabilir

Yapay zeka geliştirme sürecine girerken teknoloji empatik bir asistan olarak kullanılabilir. Isbitski, az kodlu bir ortamda ideal yapay zeka asistanının “düşünce sürecimi analiz edebileceğini” söylüyor. “Bu kodu bu şekilde yazdım, bu şekilde çalışacak ve bu şekilde etkinleştirildi. Sihir gibi geliyor. Bu, teşvik etmek ve her şeyin doğru olduğundan emin olmakla ilgili.”

Sonuçta ideal bir yapay zeka asistanı, yazılımın yazıldığı ve dağıtıldığı bağlamı daha iyi anlayabilir ve şöyle devam ediyor: “İnsanlar olarak tüm bunları, günün hangi gün olduğunu, iklimi ve yapay zekanın bilmediğini biliyoruz. Bunlar sonuç için önemli unsurlardır.Kodu yazarken bu konuşmaları yaptığınız için bu unsurları geri getirmek inanılmaz derecede güçlüdür.

Isbitski, yapay zeka destekli yazılım geliştirmenin amacının “insanların öğrenmesine ve gelişmesine olanak sağlamak” olduğunu söylüyor. “İnsanlara cevaplar vermek yerine, onları kendilerinin bulmasına fırsat vermeliyiz. Bu inanılmaz derecede güçlü bir eğitim aracıdır. Belki de bu genel yapay zekalar ve yüksek lisansların gerçekten bizim “kendimizi” yansıtması nedeniyledir.

“Her şeyin yolunda gitmesini sağlayacak ekip lideri sizsiniz”

Sonuçta yapay zekanın geliştiricilere yeni fırsatlar sunması bekleniyor.

“Yönetim ekiplerinde işin büyük kısmı, astlarının kodlarına bakmak ve bunların doğru olduğundan, gereksinimleri karşıladığından, iyi kalitede olduğundan vb. emin olmaktır. Bu, “Genel yapay zekanın geliştiricinin hayatı üzerinde yaratacağı etkilerden biri. Bireysel katkıda bulunan genel yapay zekadır ve siz de her şeyin yolunda gitmesini sağlayacak ekip liderisiniz.”


Kaynak : “ZDNet.com”



genel-15