Generative AI vs NoCode nello Sviluppo Web un nuovo cambiamento di paradigma.
Generative AI vs NoCode a new paradigm shift in web development.
Le tendenze nello sviluppo web hanno visto un continuo affinamento ed evoluzione. La battaglia per la supremazia tra Generative AI e le piattaforme NoCode sta aumentando, con ognuna che presenta i suoi punti di forza unici sui campi di battaglia principali dello sviluppo web: il backend e il frontend.
Il Backend: La Dominanza di Generative AI
Il backend è l’infrastruttura tecnologica, la potenza invisibile che forma l’essenza di qualsiasi applicazione o sito web.
Con NoCode, anche se non è necessario digitare codice manualmente, è comunque necessario stabilire una logica per le operazioni di backend, tipicamente effettuata configurando manualmente un’interfaccia utente grafica, un tipo di lavoro che non è altrettanto incline all’automazione della generazione di testo.
- Come utilizzare la funzione CONCATENA in Excel? [Spiegato con esempi]
- Migliori strumenti di assistenza alle vendite AI per il 2023.
- Perché è necessario conoscere gli agenti AI autonomi
Qui, Generative AI ha guadagnato terreno significativo.
L’introduzione recente di ChatGPT è un ottimo esempio.
Con ChatGPT, è emerso un nuovo alba nello sviluppo web, accelerando significativamente il tempo di sviluppo complessivo accelerando tre aspetti critici dello sviluppo web:
- Sviluppo del Codice: La collaborazione tra AI e sviluppatori umani semplifica drasticamente il processo di creazione del codice di backend. Ciò porta a una generazione di codice più efficiente e rapida, poiché il potere dell’AI si combina con la creatività umana per creare una robusta base di codice in una frazione del tempo tradizionale.
- Test dell’applicazione: La portata di questa collaborazione dinamica si estende anche ai test dell’applicazione. Con strumenti alimentati da AI come ChatGPT, il processo di test diventa agile e rapido. Non solo possono essere identificati potenziali problemi più velocemente, ma anche il codice di test stesso può essere generato automaticamente. Ciò accelera notevolmente la fase di test, garantendo una verifica completa ed efficiente della funzionalità e della robustezza dell’applicazione.
- Risoluzione dei problemi dei bug: Infine, il compito di risoluzione dei problemi e correzione dei bug è accelerato. La capacità di ChatGPT di identificare e isolare rapidamente i problemi consente agli sviluppatori di concentrare il loro tempo sulla creazione di soluzioni anziché cercare laboriosamente il problema.
Questo paradigma di sviluppo alimentato da AI rivoluziona lo sviluppo web, mescolando armoniosamente la creatività umana con l’efficienza e la velocità dell’AI. Dalla fase di codifica iniziale alla correzione finale dei bug, questo approccio porta a un ciclo di sviluppo significativamente più efficiente, riducendo drasticamente il tempo di commercializzazione.
Il Frontend: Il Punto di Forza di NoCode, Ma Per Quanto Tempo?
Il frontend, la parte visuale di qualsiasi applicazione o sito web, è dove NoCode ha tradizionalmente eccelso. Consente uno sviluppo rapido dell’interfaccia utente, fornendo ai developer un feedback visivo diretto attraverso la sua interfaccia WYSIWYG (“what you see is what you get”). Tuttavia, c’è anche un cambiamento di tendenza qui, con la combinazione di esseri umani e AI che dimostra sempre più efficienza nella progettazione del codice frontend.
Ma la domanda più critica che sorge è: in futuro avremo ancora bisogno di una GUI per le nostre applicazioni? Il bisogno tradizionale di NoCode, low-code e WYSIWYG si basa sia sull’utente che sul creatore dell’applicazione che sono umani. Tuttavia, poiché gli agenti AI diventano sempre più gli utenti delle applicazioni, potremmo assistere a un cambiamento verso applicazioni “headless”, in cui le automazioni diventano gli utenti e una GUI non è più necessaria.
Nuovi Paradigmi: LangChain e AutoGPT
Ciò ci porta a nuovi paradigmi nello sviluppo di applicazioni, guidati da framework come LangChain e AutoGPT. Questi framework consentono agli sviluppatori di creare applicazioni AI in grado di prendere decisioni autonome e risolvere problemi complessi concatenando prompt in un Large Language Model (LLM), come OpenAI o Google Bard. Possono integrare API per funzionalità aggiuntive e utilizzare database di vettori per la memoria.
In una demo di AutoGPT datata 16 aprile 2023, un programma AI ha dimostrato la sua capacità di apprendere un nuovo concetto (AutoGPT stesso nell’esempio) navigando in Internet, cercando informazioni e raccogliendole. Ciò presenta una possibilità entusiasmante: applicazioni in grado di apprendere, evolvere e adattarsi in modo indipendente, simboleggiando un cambiamento verso un paradigma di sviluppo basato sull’AI.
Applicazioni Basate sull’AI: Il Futuro?
In questo nuovo paradigma, potremmo non avere più bisogno di GUI o, se lo facciamo, potrebbero essere semplici interfacce di chat in cui gli esseri umani possono supervisionare, istruire e parlare con gli agenti AI che svolgono il lavoro effettivo. Il compito principale degli sviluppatori di applicazioni sarebbe quindi orchestrare LLM per l’intelligenza, database di vettori per la memoria e integrazioni API per funzionalità aggiuntive.
Come chiede Peter Thiel nel suo libro, Da Zero a Uno, “Puoi creare una tecnologia innovativa invece di miglioramenti incrementali?” Questa domanda risuona ancora più vera oggi.
Conclusione
La lotta tra l’AI Generativa e il NoCode nello sviluppo web è più di una battaglia per la supremazia. Rappresenta un cambiamento di scenario in cui il nostro approccio alla creazione di applicazioni sta evolvendo, da un paradigma incentrato sull’essere umano a uno incentrato sull’AI. Il futuro potrebbe non consistere nel creare GUI visivamente più accattivanti, ma nell’ideare applicazioni intelligenti in grado di imparare, adattarsi e lavorare autonomamente.
Fammi sapere cosa ne pensi su LinkedIn o contribuisci al nostro prossimo eBook sulle Tendenze dello Sviluppo Software nel 2023.
