Narzędzia low-code i no-code a AI. Synergia czy pogłębianie kryzysu w branży IT?

W ostatnim czasie procesy tworzenia aplikacji i modeli AI ulegają coraz większym zmianom. Podążają one w kierunku redukcji roli programowania w ich projektowaniu oraz obniżania progu wejścia w te obszary. Częściowo za tę sytuację odpowiadają narzędzia typu no-code oraz low-code.

Narzędzia low-code i no-code a AI. Synergia czy pogłębianie kryzysu w branży IT?

Już od swoich początków sztuczna inteligencja była dziedziną informatyki i jako taka cechowała się wysokim progiem wejścia. Była pomyślana przede wszystkim jako techniczne rozwiązania eksperckie przeznaczone dla specjalistów biegle posługujących się językami programowania – w tym przypadku głównie Pythonem, ale też R, Julią czy Scalą.

Ostatnio obserwujemy jednak pewne zmiany w podejściu do tworzenia aplikacji i modeli AI. Zmiany te idą w stronę redukcji roli programowania w wykonywaniu tychże zadań, a co za tym idzie – w stronę obniżenia technicznych wymagań i progu wejścia w te obszary. Odpowiedzialne za te zmiany są narzędzia typu no-code oraz low-code (NCLC) i właśnie im oraz konsekwencjom ich istnienia dla rynku IT i AI przyjrzymy się w tym tekście.

Uzyskaj pełny dostęp do magazynu

Zarejestruj się bezpłatnie, by uzyskać dostęp do całości tego artykułu.

Zarejestruj się
Masz już konto?

Świetnie! Twoja rejestracja się powiodła.

Witaj z powrotem!

Twoja rejestracja w Digitized - magazyn dla ludzi w cyfrowym świecie zakończyła się sukcesem.

Sukces! Sprawdź swoje konto e-mail w poszukiwaniu magicznego linku do logowania.

Sukces! Twoje informacje rozliczeniowe zostały zaktualizowane.

Twoje informacje rozliczeniowe nie zostały zaktualizowane.