Как ИИ расширит возможности nocode и lowcode платформ в 2025 году
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) в lowcode/nocode (LCNC) платформах применяется прежде всего для автоматизации и упрощения этапов разработки цифровых продуктов. Также AI сокращает дистанцию между создателями и пользователями приложений - первые видят в моменте, чем (не)довольны вторые. И что можно улучшить.
В этой статье посмотрим, как ИИ расширит возможности LCNC-платформ в 2025 году.
Аналитики Statista уверены, что глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта будет динамично расти в период с 2023 по 2030 год. И увеличится с почти 45 млрд долларов в прошлом году до более чем 400 млрд долларов к 2030 году.
Для чего сейчас применяют ИИ в NoCode и LowCode платформах?
В настоящее время возможности генеративного искусственного интеллекта применяются в LCNC-продуктах для решения различных задач. Вот основные из них:
Генерация контента
При помощи машинного интеллекта пользователи платформ nocode и lowcode уже собирают тексты, изображения и даже интерфейсы цифровых продуктов без глубоких знаний в разработке или дизайне. ИИ автоматически генерирует описания продуктов, статьи, маркетинговые материалы, а также визуальный контент, такой как логотипы или элементы UI. Например, AI-помощник Tilda может выдать описания для всех разделов сайта по заданным заказчиком словам (будь это студия красоты или нотариат). Эта возможность упрощает и ускоряет процесс создания цифровых продуктов, снижает затраты и делает разработку доступной для малого и среднего бизнеса.
Упрощение и автоматизация разработки
Также машинный интеллект упрощает и автоматизирует разработку для пользователей, не обладающих глубокими техническими знаниями. ИИ создает код, применяя естественные языковые команды. Пользователь описывает, какая функция ему нужна, - например, автоматический переход к выбору способа доставки при клике на корзину с товарами. А ИИ автоматически генерирует соответствующий код или блоки логики. В этой цепочке все меньше нужно ручное программирование.
Предсказательная аналитика
Кроме того, ИИ интегрирован в инструменты предсказательной аналитики, которые помогают исследовать большие объемы данных и давать рекомендации на основе прогнозов. Бизнесу это помогает принимать более информированные решения, ускоряя процессы разработки и внедрения новых решений. Получается, что ИИ в LCNC-платформах повышает доступность технологий, снижая барьеры для входа и увеличивая скорость инноваций.
ИИ в lowcode и nocode - что дальше?
Что точно будут делать при помощи ИИ в разработке без кода в ближайшее время? Давайте поразмышляем.
Автоматизировать разработку и улучшать качество кода
Разработчики активно занимаются этим уже сейчас, а в будущем автоматизация разработки посредством AI станет повсеместной. Применяться она будет на всех этапах, от прототипа до тестирования и внедрения.
Посредством машинного интеллекта можно быстро генерировать настраиваемый код. Кроме того, ИИ обучается на человеческом поведении, и это позволит продолжить развитие инструментов без написания кода, выходя за рамки заранее созданных шаблонов и инструментов перетаскивания.
AI помогает улучшать качество кода. Когда программу создает человек, ошибки неизбежны. У роботов с этим дела обстоят гораздо лучше. И чем больше они учатся, тем меньше ошибок допускают. Сегодня есть инструменты на базе ИИ, облегчающие процесс разработки. DeepCoder, например, использует машинный интеллект для автоматической генерации кода для веб-сайтов как внешнего, так и внутреннего интерфейса. А проект Listening применяет возможности GenAI для программирования веб- и других приложений.
Также с ИИ можно создавать код для адаптивного дизайна. И экономить много времени и усилий при создании веб-сайтов, которые хорошо выглядят на всех устройствах.
Через машинный интеллект хорошо прогонять готовые продукты и тестировать на каждом этапе вплоть до выхода в продакшн.
Улучшать пользовательский опыт
Искусственный интеллект помогает улучшать пользовательский опыт. Сразу в нескольких направлениях:
- Создание понятных и адаптивных интерфейсов без участия профессиональных дизайнеров. Например, Uizard автоматически генерирует дизайн пользовательского интерфейса на основе набора пользовательских требований.
- Изучение поведения пользователей с целью понять, какие элементы интерфейса привлекают больше внимания, какие функции чаще используются. С AI можно оптимизировать интерфейс, сделав его более удобным и понятным, а потребителей - более довольными.
- Анализ эмоциональной реакции пользователей. С помощью распознавания лица и других биометрических данных, AI может определить эмоциональное состояние пользователя и адаптировать интерфейс соответствующим образом. Например, если система обнаруживает негативную эмоцию, она может предложить решение проблемы или персонализированный контент для поднятия настроения.
- Создание персонализированного контента на основе анализа интересов и предпочтений. Если пользователь часто читает статьи о фотографии, на конкретном сайте ему предложат услуги, связанные с темой. ADI Wix уже использует ИИ для создания персонализированного дизайна веб-сайтов на основе предпочтений пользователя, отрасли и контента.
- Сборка прототипов и макетов. AI может создавать различные варианты дизайна или компонентов интерфейса на основе заданных параметров. Например, с помощью графического редактора AutoDraw можно создавать иллюстрации для сайта или другого проекта, абсолютно не умея рисовать. Это позволяет экономить время дизайнера и ускорять процесс разработки.
Интегрироваться с внешними сервисами
ИИ будет совершенствоваться в том, чтобы улучшать интеграцию с другими сервисами и платформами. Это позволит создавать более сложные и функциональные приложения без специальных знаний. Ниже собрали примеры востребованных интеграций.
- Оптимизация цепочек поставок: ИИ анализирует данные в реальном времени и прогнозирует спрос, помогая логистическим платформам и ритейлерам оптимизировать управление запасами. Например, Amazon использует ИИ для прогнозирования потребностей складов и автоматического пополнения запасов.
- Рекомендации по покупкам: ИИ интегрируется с e-commerce платформами для анализа поведения покупателей и предлагает товары, которые могут их заинтересовать. Например, этот функционал активно используется платформой Shopify.
- Маркетинговые кампании: AI помогает автоматизировать маркетинг, анализируя данные с различных платформ (соцсети, веб-сайты, email). Например, платформа HubSpot использует ИИ для анализа эффективности рекламных кампаний и оптимизации взаимодействия с клиентами на всех этапах воронки продаж.
- Обработка естественного языка (NLP) для анализа данных: машинный интеллект анализирует текстовые данные из множества источников, таких как социальные сети или отзывы клиентов, и интегрирует результаты анализа с CRM или маркетинговыми платформами. Например, системы типа Salesforce Einstein используют NLP для анализа отзывов клиентов и автоматической классификации запросов.
- Умные системы поддержки клиентов: ИИ интегрируется с системами поддержки для автоматического ответа на часто задаваемые вопросы или направления сложных запросов к соответствующим специалистам. Например, Zendesk применяет ИИ для анализа запросов и автоматического распределения их между агентами службы поддержки.
Повышать продуктивность команды
Команды, работающие с nocode и lowcode платформами, с ИИ могут повышать продуктивность работы. Что можно улучшить с AI?
- Автоматизацию задач и качество кода. Об этом мы говорили выше.
- Принятие решений - через рекомендации по выбору архитектуры, оптимизации процессов и улучшению пользовательского интерфейса.
- Обучение и поддержку: встроенные ИИ-ассистенты могут консультировать членов команды и помогать решать возникающие проблемы в реальном времени.
- Анализ данных: ИИ может обрабатывать большие объемы данных, собранных из приложений, для выявления возможностей улучшения и оптимизации бизнес-процессов.
Резюме
С ИИ удобно. Раньше мы думали, что можно отдать ему механические задачи и спокойно наслаждаться творчеством. А теперь выясняется, что думать и создавать машина тоже может неплохо. И с каждым месяцем цифровые проекты с ИИ будут получаться все лучше. Однако наслаждаясь преимуществами работы с робото-помощником, нужно не забывать об ответственности. Важно соблюдать осторожность при сборе и анализе данных пользователей, заботиться о безопасности. Ну и учитывать, что AI тоже может ошибаться. Он основан на алгоритмах и данных, которые могут быть неполными или предвзятыми. Поэтому нужно использовать AI как инструмент, а не как единственный источник информации.
Больше интересного из мира Nocode - на нашем канале в Телеграм.
Да, тут кстати недавно новость вышла, что российские программисты стали в 60 раз чаще за два года использовать в работе ИИ. И навыки теряются: https://www.cnews.ru/news/top/2024-09-24_rossijskie_programmisty
А мы так видим, что не теряются навыки, а новые приобретаются. Ведь грамотно ставить задачи ИИ и использовать полученный код от нейросетки - кривых рук не терпит )