Os avanços no desenvolvimento de software tiveram mudanças profundas, de abordagens codificadas manualmente para abordagens mais semelhantes a máquinas. Provavelmente a tecnologia mais transformadora que resultou desta evolução são as plataformas Low-Code/No-Code (LCNC), cujo único propósito é tornar o desenvolvimento mais fácil e rápido.
O tsunami de demandas por mais rapidez desenvolvimento de aplicativos na esteira da transformação digital alimentou o crescimento das plataformas LCNC. Com esta onda, trouxe uma força ainda mais potente: a IA generativa, também conhecida como Gen AI, que mudou a forma como os desenvolvedores (novatos e especialistas) interagem com as plataformas LCNC.
Este artigo discute como a geração AI está impulsionando a inovação no desenvolvimento de software de baixo código, no que diz respeito aos aspectos e implicações tecnológicas.
1. Sinergia entre geração de IA e desenvolvimento de low-code
As plataformas de baixo código fornecem as interfaces gráficas e os componentes pré-construídos; portanto, é uma oportunidade para o desenvolvedor se concentrar na montagem dos aplicativos, em vez de codificar laboriosamente do zero. No entanto, essas plataformas ainda exigem tomadas de decisão sobre arquitetura, lógica e orquestração de fluxo de trabalho.
É aqui que entra a Gen AI – aumentando os recursos das plataformas de baixo código, automatizando a tomada de decisões mais complexas e até mesmo gerando partes da lógica do aplicativo de forma autônoma.
Processamento de linguagem natural (PNL) para design de aplicativos
Uma das interseções mais significativas entre a Gen AI e o desenvolvimento de low-code é através da PNL. Os desenvolvedores podem interagir com plataformas LCNC usando consultas ou prompts em linguagem natural.
Por exemplo, em vez de esboçar um esquema de banco de dados apropriado, um usuário preferiria pedir a uma ferramenta orientada por IA para “projetar um esquema de banco de dados para comércio eletrônico”, e a ferramenta será capaz de apresentar um esquema escalável e otimizado. Na verdade, a facilidade reduz o tempo que os usuários com menos conhecimento técnico têm para entrar nas curvas de aprendizado, mas também acelerará o ciclo geral de desenvolvimento de desenvolvedores experientes.
2. IA generativa na geração e aumento de código
Recomendações de código baseadas em IA
A maioria das plataformas LCNC ainda envolve algum grau de codificação manual, especialmente para funcionalidades personalizadas. Modelos Gen AI, como Codex da OpenAI ou GitHub Copilot, já estão sendo integrados em ambientes LCNC. Essas ferramentas oferecem sugestões inteligentes para trechos de código, funções de preenchimento automático ou geram blocos inteiros de lógica com base na entrada do usuário. A ideia é minimizar tarefas repetitivas, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em trabalhos mais estratégicos e de alto valor.
Exemplo de caso de uso: microsserviços de geração automática
Uma das principais tendências de software moderno vem da arquitetura de microsserviços: ela permite a construção de sistemas modulares e altamente escaláveis, mas projetá-los, codificá-los e implantá-los é muito complexo. A Gen AI pode automatizar a geração de microsserviços em uma plataforma de baixo código, interpretando requisitos definidos pelo usuário e gerando interfaces de serviço, modelos de dados e até mesmo scripts de teste.
Por exemplo, ao especificar que um microsserviço deve gerenciar a autenticação do usuário, a Gen AI pode construir automaticamente os endpoints de API, conexões de banco de dados e protocolos de segurança necessários.
IA na detecção e depuração de erros
A detecção e depuração de erros em ambientes de baixo código podem ser desafiadoras, especialmente quando se lida com componentes gerados automaticamente ou personalizados. A Gen AI pode ajudar a identificar possíveis armadilhas antes que se tornem problemas críticos. Ferramentas que usam aprendizado de máquina modelos treinados em grandes conjuntos de dados de código podem prever onde os problemas têm maior probabilidade de surgir e sugerir correções de forma proativa.
3. Integração de dados e automação de fluxo de trabalho
Os maiores problemas no desenvolvimento de aplicativos seriam por meio da integração de dados. O maior desafio é tentar conectar diferentes tipos de dados díspares, como de um banco de dados, API ou sistema legado. As plataformas de baixo código simplificam essa tarefa com conectores pré-construídos, mas o desafio da normalização, mapeamento e sincronização de dados permanece. A Gen AI desempenha um papel fundamental na automatização desses processos.
Mapeamento automatizado de dados
Tradicionalmente, a integração de dados envolve o mapeamento manual de campos de dados de um sistema para outro. A Gen AI pode mapear esses campos de forma inteligente, analisando metadados, estruturas de dados e padrões de uso.
Por exemplo, ao integrar um sistema CRM com uma plataforma ERP, a Gen AI pode prever os mapeamentos de campo apropriados (por exemplo, nome do cliente, endereço, histórico de transações) com base em padrões históricos, reduzindo drasticamente o tempo de desenvolvimento.
Automação otimizada do fluxo de trabalho
Na mesma linha, a Gen AI aprimora a automação do fluxo de trabalho. As plataformas de baixo código geralmente incluem mecanismos de fluxo de trabalho para definir e automatizar processos de negócios. A Gen AI pode gerar fluxos de trabalho automaticamente com base em descrições de alto nível de um processo de negócios. Por exemplo, suponha que uma seguradora queira ilustrar o fluxo de trabalho de processamento de sinistros. A Gen AI produziria um fluxo de processo viável contendo procedimentos de verificação de documentos, etapas de aprovação envolvidas e seus avisos correspondentes aos clientes.
4. Design de experiência do usuário (UX)
Prototipagem orientada por IA e geração de UI
Portanto, geralmente é o gargalo do desenvolvimento: UIs intuitivas e atraentes. A Gen AI pode ajudar a fazer isso gerando protótipos com base nas especificações do usuário que descrevem uma aparência ideal para a IU. Em vez de arrastar e soltar componentes em uma interface de baixo código, eles podem descrever o que têm em mente para a IU em linguagem natural, e a IA renderizará uma IU interativa e responsiva.
Exemplo: criação de formulário dinâmico
Imagine um cenário em que uma empresa precise coletar feedback dos clientes por meio de um formulário dinâmico. Ao descrever os requisitos do formulário – como campos para detalhes do cliente, classificações e feedback – a Geração AI pode não apenas gerar o formulário, mas também otimizar seu layout com base nos padrões de interação do usuário. Poderia sugerir campos de formulário adaptáveis, lógica condicional (por exemplo, se a classificação for inferior a 3, peça comentários adicionais) e mecanismos de validação, tudo isso mantendo um design responsivo para diferentes dispositivos.
5. Colaboração em tempo real e controle de versão
As plataformas de baixo código são geralmente adotadas por várias equipes, incluindo analistas de negócios, desenvolvedores e gerentes de produto. Garantir uma colaboração tranquila entre os membros da equipe, especialmente quando várias versões de um aplicativo estão envolvidas, é outra área em que a Gen AI oferece valor.
IA para controle de versão e resolução de conflitos de mesclagem
Os sistemas tradicionais de controle de versão (por exemplo, Git) lidam bem com conflitos de código, mas a mesma complexidade surge em plataformas de baixo código quando vários usuários fazem alterações em fluxos de trabalho, elementos de UI ou lógica. Os modelos Gen AI podem detectar potenciais conflitos de mesclagem mais cedo, prevendo áreas de sobreposição com base no histórico de uso e sugerindo resoluções automatizadas de conflitos.
Além disso, ao acompanhar as alterações em tempo real, a IA pode oferecer recomendações sobre as melhores abordagens para combinar ou reconciliar essas alterações, garantindo uma colaboração tranquila.
6. Segurança e conformidade
As preocupações com a segurança estão surgindo com ainda mais frequência à medida que as plataformas de baixo código se tornam cada vez mais populares em ambientes empresariais. A Gen AI introduz novas camadas de segurança ao identificar proativamente vulnerabilidades em códigos gerados ou fluxos de trabalho de aplicativos.
IA para auditoria de segurança
Por exemplo, modelos de IA treinados em práticas de codificação seguras podem analisar códigos gerados automaticamente em tempo real, sinalizando áreas que podem representar riscos de segurança. Quer se trate de vulnerabilidades de injeção de SQL, uso inseguro de API ou técnicas de criptografia inadequadas, as ferramentas baseadas em IA podem oferecer sugestões em tempo real e até mesmo corrigir automaticamente código inseguro antes que ele chegue à produção.
Verificações automatizadas de conformidade
As aplicações precisam satisfazer vários requisitos estabelecidos pelos regulamentos, seja HIPAA no mundo da saúde ou nas finanças, GDPR. A geração AI pode ajudar desenvolvedores de baixo código verificando automaticamente os aplicativos gerados em relação às regras de conformidade.
Por exemplo, se um usuário criar um formulário para coletar dados pessoais, a IA poderá sinalizar campos que exigem criptografia ou alertar o usuário se faltarem mecanismos de consentimento, garantindo que a conformidade regulatória esteja incorporada no aplicativo desde o início.
7. Dimensionamento e otimização de desempenho
Escalabilidade alimentada por IA
Dimensionar um aplicativo envolve não apenas aumentar sua capacidade de lidar com o tráfego, mas também otimizar processos de back-end, interações de banco de dados e orquestração de microsserviços. As ferramentas Gen AI podem monitorar continuamente o desempenho dos aplicativos e sugerir otimizações em tempo real.
Se uma plataforma de baixo código gerar um aplicativo da web, a Gen AI poderá analisar a carga do servidor, a latência da API ou o uso de memória e recomendar ajustes como indexação de banco de dados, balanceamento de carga ou mecanismos de cache.
Teste de desempenho
Tradicionalmente, testes de desempenho envolve a execução de testes de estresse e a análise de logs para identificar gargalos. A Gen AI pode automatizar esse processo gerando tráfego sintético de usuários com base em padrões históricos de uso e prevendo possíveis problemas de desempenho antes que eles ocorram em um ambiente ativo. Essa abordagem proativa garante que os aplicativos desenvolvidos em plataformas de baixo código sejam escalonáveis e confiáveis.
Gen AI moldará aplicativos de baixo código
Rápido IA generativa está se tornando um dos principais impulsionadores para o crescimento futuro no desenvolvimento de software de baixo código. Melhorando ao eliminar a necessidade de intervenção humana e otimizar decisões, a Gen AI permite ainda que desenvolvedores e usuários não técnicos desenvolvam aplicativos que mesmo aplicativos robustos e escaláveis não poderiam igualar, com mais eficiência do que nunca. Assim, a automação orientada por IA e os ambientes fáceis de usar e de baixo código começariam a inaugurar uma nova era de inovação em telas digitais.
Crédito da imagem em destaque: Goran Ivos