КАК ОТВЕЧАТЬ НА ВОПРОСЫ GENAI С ПОМОЩЬЮ LOW-CODE
Современные технологии определяются инновациями и постоянными изменениями. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) стал самым ярким трендом последних лет. Его влияние на бизнес и ИТ-сферы будет ощущаться ещё долго, но это вовсе не угроза для других технологий. Напротив, GenAI открывает новые перспективы для low-code-платформ, которые становятся естественным дополнением к возможностям ИИ.
Совместное использование low-code и GenAI помогает компаниям уходить от ресурсоёмкой классической разработки и получать ключевые преимущества:
Low-code опирается на визуальное моделирование, шаблоны и готовые компоненты, которые упрощают разработку. GenAI же создаёт код и функциональные модули на основе текстовых или голосовых запросов разработчиков. В связке получается более понятная и управляемая модель, чем тысячи строк традиционного сгенерированного кода.
Использование GenAI в контексте low-code снижает затраты времени и денег, освобождая разработчиков для более стратегических задач. Это повышает качество и согласованность цифровых решений.
Совместное использование low-code и GenAI помогает компаниям уходить от ресурсоёмкой классической разработки и получать ключевые преимущества:
- более короткие сроки внедрения;
- снижение рисков;
- ускорение инноваций.
Low-code опирается на визуальное моделирование, шаблоны и готовые компоненты, которые упрощают разработку. GenAI же создаёт код и функциональные модули на основе текстовых или голосовых запросов разработчиков. В связке получается более понятная и управляемая модель, чем тысячи строк традиционного сгенерированного кода.
Использование GenAI в контексте low-code снижает затраты времени и денег, освобождая разработчиков для более стратегических задач. Это повышает качество и согласованность цифровых решений.
Быстрая и умная разработка
С помощью low-code компании могут наглядно проектировать приложения и создавать решения с поддержкой ИИ буквально методом drag-and-drop.
GenAI достигает схожих результатов, но иным путём.
Сегодня специалисты спорят: считать ли GenAI настоящим технологическим сдвигом или лишь инструментом, который упрощает работу разработчиков. Истина, скорее всего, где-то посередине.
В любом случае, процесс разработки ПО стремительно меняется под влиянием GenAI. Бизнес всё чаще ожидает:
GenAI достигает схожих результатов, но иным путём.
- Low-code предлагает модельно-ориентированную разработку и технологические абстракции (визуальные блоки).
- GenAI опирается на большие языковые модели, обученные на гигантских массивах данных, чтобы генерировать уникальные, контекстные ответы на запросы.
Сегодня специалисты спорят: считать ли GenAI настоящим технологическим сдвигом или лишь инструментом, который упрощает работу разработчиков. Истина, скорее всего, где-то посередине.
В любом случае, процесс разработки ПО стремительно меняется под влиянием GenAI. Бизнес всё чаще ожидает:
- персонализированные и более гибкие цифровые решения,
- доступность технологий для широкого круга компаний,
- сокращение сроков вывода продукта на рынок.
GenAI: фактор масштабирования?
Главное отличие Generative AI — это масштаб.
Например, модель Meta Llama 3 обучена на более чем 15 триллионах языковых токенов. Такой объём данных позволяет системе генерировать условные (контекстные) результаты на основе взаимодействия с пользователем.
По сути, GenAI использует передовые алгоритмы глубинного обучения, чтобы:
Эти результаты могут быть представлены в виде текста, изображений, кода или структурированных данных.
Ещё одно важное свойство — автономность генерации. Для получения ответа достаточно лишь корректного запроса (prompt). При наличии качественных данных GenAI выдаёт точный и релевантный результат: будь то текст, картинка или даже полноценная модель предметной области.
Разные компании и эксперты по-разному оценивают перспективы и этические аспекты применения GenAI. Однако одно очевидно: влияние на сроки и стоимость бизнес-процессов будет колоссальным.
Например, модель Meta Llama 3 обучена на более чем 15 триллионах языковых токенов. Такой объём данных позволяет системе генерировать условные (контекстные) результаты на основе взаимодействия с пользователем.
По сути, GenAI использует передовые алгоритмы глубинного обучения, чтобы:
- находить скрытые закономерности,
- формировать новые модели поведения,
- создавать осмысленные и «человеко-подобные» ответы.
Эти результаты могут быть представлены в виде текста, изображений, кода или структурированных данных.
Ещё одно важное свойство — автономность генерации. Для получения ответа достаточно лишь корректного запроса (prompt). При наличии качественных данных GenAI выдаёт точный и релевантный результат: будь то текст, картинка или даже полноценная модель предметной области.
Разные компании и эксперты по-разному оценивают перспективы и этические аспекты применения GenAI. Однако одно очевидно: влияние на сроки и стоимость бизнес-процессов будет колоссальным.
GenAI и жизненный цикл разработки ПО (SDLC)
Generative AI открывает новые возможности на всех этапах жизненного цикла разработки (SDLC) — как для классического программирования, так и для low-code / no-code подходов.
Основная проблема традиционной разработки: долгие сроки, высокие риски и затраты, медленные циклы инноваций. Всё это снижает ценность GenAI при использовании только в классическом кодинге.
Однако в сочетании с low-code GenAI превращается в мощный инструмент ускорения и автоматизации.
Примеры влияния GenAI на SDLC:
Таким образом, GenAI и low-code платформы (например, «Триафлай») формируют связку, которая охватывает все этапы разработки — от идей и проектирования до эксплуатации и поддержки.
Основная проблема традиционной разработки: долгие сроки, высокие риски и затраты, медленные циклы инноваций. Всё это снижает ценность GenAI при использовании только в классическом кодинге.
Однако в сочетании с low-code GenAI превращается в мощный инструмент ускорения и автоматизации.
Примеры влияния GenAI на SDLC:
- Исследования и сбор требований — ускорение аналитики за счёт предиктивных алгоритмов и работы с запросами.
- Проектирование — автоматическая генерация схем, таксономий и архитектурных моделей, помощь в UX-прототипировании.
- Разработка — AI-ассистенты (например, Mendix Maia) предлагают, проверяют и улучшают код.
- Тестирование — генерация тест-кейсов и автоматизация QA-процессов.
- Деплоймент — оптимизация стратегий внедрения и автоматизация развёртывания приложений.
- Постподдержка — поиск багов, планирование обслуживания, улучшение пользовательского опыта и автоматическая поддержка клиентов.
Таким образом, GenAI и low-code платформы (например, «Триафлай») формируют связку, которая охватывает все этапы разработки — от идей и проектирования до эксплуатации и поддержки.
Интеграция GenAI и low-code
Чтобы использовать потенциал Generative AI, бизнесу необходимо встроить его в существующие системы. Сам по себе AI-контент, не интегрированный с корпоративными процессами, остаётся изолированным и не приносит полной ценности.
Вызовы внедрения GenAI:
Как помогает low-code:
Low-code платформы (например, «Триафлай») предоставляют готовые инструменты для соединения разрозненных технологий, включая GenAI. Благодаря визуальной разработке и встроенным интеграциям:
Преимущества связки low-code + GenAI:
В отличие от традиционной разработки, low-code платформы делают интеграцию GenAI более простой и эффективной, открывая путь к масштабируемым и устойчивым цифровым решениям.
Вызовы внедрения GenAI:
- необходимость интеграции с существующими ИТ-системами и облачными платформами;
- организация сквозных AI-процессов на всех этапах разработки;
- обеспечение готовности инфраструктуры к будущим инновациям.
Как помогает low-code:
Low-code платформы (например, «Триафлай») предоставляют готовые инструменты для соединения разрозненных технологий, включая GenAI. Благодаря визуальной разработке и встроенным интеграциям:
- ускоряется создание умных приложений (smart apps), чат-ботов и решений на базе машинного обучения;
- упрощается подключение внешних API и сервисов;
- бизнес-технологи и разработчики могут работать в одной среде, совместно создавая решения.
Преимущества связки low-code + GenAI:
- экономия времени опытных разработчиков, которые могут сосредоточиться на бизнес-результатах;
- помощь начинающим специалистам через AI-ассистентов;
- повышение продуктивности и гибкости разработки;
- рост качества и скорости вывода приложений на рынок.
В отличие от традиционной разработки, low-code платформы делают интеграцию GenAI более простой и эффективной, открывая путь к масштабируемым и устойчивым цифровым решениям.
Безопасность и соответствие при использовании GenAI и low-code
С внедрением Generative AI встает вопрос защиты данных, соответствия требованиям регуляторов и управления рисками. Для корпоративных приложений эти аспекты критически важны.
Основные вызовы безопасности:
Роль low-code платформ:
Интеграция GenAI через low-code позволяет:
Таким образом, low-code становится не только катализатором внедрения AI, но и надежным инструментом для управления безопасностью и соответствием.
Основные вызовы безопасности:
- защита персональных и корпоративных данных;
- минимизация рисков утечек при работе с внешними AI-моделями;
- соблюдение отраслевых стандартов и регуляций (например, GDPR).
Роль low-code платформ:
- централизованно управлять подключением и использованием AI-сервисов;
- гарантировать непрерывность бизнес-процессов;
- поддерживать compliance на уровне всей экосистемы;
- снижать вероятность простоев и ошибок благодаря встроенным инструментам мониторинга и контроля.
Интеграция GenAI через low-code позволяет:
- планировать и масштабировать внедрение AI без ущерба для безопасности;
- управлять доступами и разграничивать роли пользователей;
- уменьшать операционные риски и расходы, связанные с поддержкой инфраструктуры.
Таким образом, low-code становится не только катализатором внедрения AI, но и надежным инструментом для управления безопасностью и соответствием.
GenAI и low-code: будущее разработки
Хотя технологии Generative AI уже активно применяются, их развитие только начинается. Потенциал этой связки в сочетании с low-code платформами открывает новые горизонты цифровой трансформации.
Что ждёт бизнес в ближайшие годы:
Роль low-code платформ (например, «Триафлай»):
Вывод:
GenAI и low-code вместе дают компаниям реальный инструмент для ускоренной цифровой трансформации, оптимизации бизнес-процессов и создания инновационных продуктов. Это не вопрос будущего — это конкурентное преимущество, доступное уже сегодня.
Что ждёт бизнес в ближайшие годы:
- быстрый запуск готовых AI-решений без необходимости долгих циклов традиционной разработки;
- появление новых бизнес-моделей, основанных на умных приложениях;
- снижение входного порога в ИТ-разработку — даже специалисты без глубоких знаний кода смогут создавать полноценные цифровые сервисы;
- усиление конкуренции: выигрывать будут компании, которые быстрее внедрят GenAI + low-code.
Роль low-code платформ (например, «Триафлай»):
- объединение технологий в единую экосистему;
- сокращение времени вывода продукта на рынок;
- возможность масштабировать решения в разных отраслях — от финансов и ритейла до промышленности и госсектора.
Вывод:
GenAI и low-code вместе дают компаниям реальный инструмент для ускоренной цифровой трансформации, оптимизации бизнес-процессов и создания инновационных продуктов. Это не вопрос будущего — это конкурентное преимущество, доступное уже сегодня.
Узнайте больше о возможностях платформы «Триафлай»
Раскройте потенциал данных вашего предприятия, благодаря no-code конструктору прикладных аналитических решений и другим продуктам