Pasar low-code dan no-code sangatlah besar dan akan semakin besar. Terlebih lagi, penambahan bantuan berbasis AI pada alat-alat ini dapat menghasilkan pertumbuhan pasar yang lebih besar.
Pasar low-code dan no-code bernilai $13,2 miliar secara global, dengan tingkat pertumbuhan sekitar 21% per tahun sejak 2019, menurut riset oleh analis Forrester John Bratincevic. Dia mengatakan pertumbuhan ini berasal dari “pelembagaan kode rendah di TI,” dengan 87% pengembang perusahaan bekerja dengan alat atau platform kode rendah dan tanpa kode. Pengembang warga akan melipatgandakan ukuran pasar ini pada tahun 2030, lanjutnya: “Demokratisasi pembangunan terhadap pekerja di luar TI tidak menunjukkan tanda-tanda melambat.”
Juga: Cara menggunakan ChatGPT untuk menulis kode
AI adalah faktor kunci yang dapat membantu mempercepat pasar ini — hingga $50 miliar dalam empat tahun ke depan. AI akan mendorong lebih banyak keterlibatan pengembang warga, kata Bratincevic. Sebaliknya, ia menambahkan: “Platform pengembangan yang dilengkapi AI (TuringBots) dapat menjadikan pengkodean tinggi tradisional menjadi sangat produktif sehingga pengembang profesional menolak kode rendah dan beralih kembali ke kode tinggi.”
Dampak AI terhadap pengembangan rendah dan tanpa kode mungkin berada di antara keduanya, katanya – dengan pertumbuhan yang sehat didorong oleh integrasi AI dan platform rendah dan tanpa kode.
Juga: Oke, jadi ChatGPT baru saja men-debug kode saya. Nyata
Namun, perlu dicatat bahwa kemampuan untuk menghadirkan aplikasi AI dengan platform berkode rendah — dengan asumsi masyarakat atau pengembang profesional siap melakukannya — dapat menjadi masalah. Keterampilan pengembangan tingkat tinggi masih diperlukan. “Bahasa yang digunakan untuk mengembangkan gen AI sebenarnya bukan bahasa Inggris,” Rodrigo Coutinhosalah satu pendiri dan pemimpin AI di OutSystems, baru-baru ini menunjukkan siniar dihosting oleh Amazon Web Services.
“Anda memang perlu mempelajari dialeknya,” desaknya. “Saat ini, Anda memerlukan kursus di bidang teknik, karena Anda perlu belajar sedemikian rupa sehingga mesin dapat memahami apa yang Anda katakan. Meskipun kata-katanya sama, Anda tidak benar-benar berbicara dengannya seperti yang Anda lakukan pada mesin. orang.”
Hambatan bahasa ini mungkin menghambat demokratisasi pengembangan perangkat lunak yang telah lama digembar-gemborkan, lanjutnya: “Ini tidak serumit C# atau JavaScript. Namun ini adalah bahasa yang perlu Anda pelajari agar dapat berkembang.”
Penting juga untuk dicatat bahwa masih ada perbedaan besar antara pengembangan yang dibantu AI dan pengembangan rendah dan tanpa kode. “Gen AI memberikan peningkatan produktivitas yang besar bagi pengembang tradisional, namun mereka tetap perlu mengetahui apa yang mereka lakukan,” kata Coutinho.
“Untuk menggunakan alat gen AI untuk kode tradisional, Anda tetap harus menjadi ahli. Meskipun banyak pekerjaan yang dilakukan oleh mesin, Anda tetap harus bisa membaca karya yang dibuat, memahaminya, mengadaptasinya. sesuai kebutuhan Anda, dan ubahlah. Versi pertama aplikasi hanya itu.”
Juga: Cara menggunakan ChatGPT untuk membuat aplikasi
Oleh karena itu, mungkin terlalu dini bagi pengembang yang tidak berpengalaman untuk bekerja secara langsung dengan AI generatif untuk membangun aplikasi, setuju David Isbitski, advokat pengembang utama di Amazon Web Services, yang bergabung dengan Coutinho di podcast. Kecuali Anda familiar dan berpengalaman dengan pemrograman, “Anda tidak tahu apa yang tidak Anda ketahui”. Pengembangan yang didukung AI tidak hanya membutuhkan pengalaman teknis, namun juga pemahaman tentang apa dan bagaimana kode perlu dipetakan ke dalam proses bisnis.
“Jika Anda telah melakukan coding selama beberapa waktu, Anda sebagai manusia pasti tahu bagaimana melakukan suatu proses,” kata Isbitski. “Anda dapat mengubah proses itu menjadi kode. Namun seseorang yang belum pernah menulis perangkat lunak sebelumnya tidak akan tahu harus bertanya apa.”
Saat AI memasuki alur kerja pengembangan, teknologi tersebut mungkin dimanfaatkan sebagai asisten yang berempati. Asisten AI yang ideal dalam lingkungan kode rendah “dapat menganalisis proses berpikir saya,” kata Isbitski. “Beginilah cara saya menulis kode ini, inilah yang akan dilakukannya, dan beginilah cara mengaktifkannya. Tampaknya ajaib. Ini memberikan semangat dan memastikan segala sesuatunya benar.”
Pada akhirnya, asisten AI yang ideal dapat lebih memahami konteks di mana perangkat lunak sedang ditulis dan diterapkan, lanjutnya: “Sebagai manusia, kita mengetahui semua hal ini, hari apa ini, iklim dunia, yang belum dimiliki AI. diketahui. Ini adalah hal-hal yang penting untuk keluaran. Mengembalikan hal tersebut, saat Anda melakukan percakapan ini saat menulis kode, sangatlah ampuh.
Juga: Cara menulis perintah ChatGPT yang lebih baik
Tujuan pengembangan perangkat lunak yang dibantu AI adalah untuk “memungkinkan orang belajar dan meningkatkan diri mereka sendiri,” kata Isbitski. “Daripada hanya memberikan jawaban kepada orang lain, berikan mereka kesempatan untuk menjawab sendiri. Ini sangat berguna sebagai alat pengajaran. Mungkin karena generasi AI dan LLM ini benar-benar merupakan cerminan dari kita.”
Pada akhirnya, pengembangan yang dilengkapi AI akan memberikan peluang baru bagi pengembang. “Dalam tim pemimpin, sebagian besar tugas mereka adalah melihat kode yang dibuat oleh juniornya dan memastikan kode tersebut baik-baik saja, memenuhi persyaratan, memiliki kualitas, dan sebagainya,” kata Coutinho. “Itulah salah satu dampak gen AI terhadap kehidupan pengembang. Kontributor individu adalah gen AI, dan Anda adalah pemimpin tim yang akan memastikan semuanya baik-baik saja.”
