### Потенциал ИИ — тренд года
Сказать, что ИИ обладает огромным потенциалом, значит сделать самое большое недооценивание года. С момента запуска ChatGPT такие технические термины, как генеративный ИИ и LLMs, стали обыденностью.
### Гипер-разговоры об ИИ
Однако этот всплеск разговоров и стремление внедрить ИИ инструменты в бизнес-процессы или описывать решения компаний как «управляемые ИИ» в маркетинговой продукции привели к вопросам. Не переоцениваем ли мы возможности ИИ, особенно генеративного ИИ?
### Усталость от ИИ
Журналисты, аналитики и покупатели начинают уставать от постоянных ссылок на эту технологию и спрашивают, действительно ли ИИ может решать сложные бизнес-задачи вне тестовой среды.
### Возвышение и ограничения SaaS
Чтобы ответить на этот вопрос, полезно рассмотреть эволюцию цифровой трансформации в бизнесе. Развитие облачных вычислений привело к увеличению интеграции программного обеспечения для ускорения трансформации, что привело к росту приложений и сервисов и взлету SaaS.
Прогнозы говорят, что вскоре количество облачных приложений сравнится с числом приложений, разработанных за последние четыре десятилетия. Компании выбирают облачные решения для удовлетворения специфических потребностей цифровой трансформации, а SaaS заменяет устаревшие решения, чтобы справиться с возрастающим спросом на облачные приложения.
Но универсальность решений SaaS не всегда решает индивидуальные потребности бизнеса, что подрывает саму цель цифровой трансформации. Более того, использование одинаковых SaaS решений делает конкурентов похожими в глазах клиентов.
### Нет кода и генетический ИИ: идеальная пара
Здесь на помощь приходит технология no-code. Платформы no-code позволяют пользователям без специального обучения в разработке программного обеспечения создавать приложения, используя визуальные инструменты. Основные навыки, необходимые для использования no-code платформ, — это умение решать проблемы и знание бизнеса и его процессов. Это гарантирует, что приложения будут оптимизированы под конкретные нужды организации.
No-code объединяет скорость и доступность SaaS с возможностью настройки классической разработки, демократизируя процесс создания приложений. Это помогает предприятиям справляться с объемами заявок и решать уникальные бизнес-задачи.
### Генетический ИИ как катализатор
Генетический ИИ служит могучим катализатором для no-code разработки. Он позволяет предприятиям ускорять процесс разработки приложений, автоматизируя задачи. Например, ИИ может преобразовать запросы пользователей в шаблоны приложений, устраняя необходимость в написании кода.
ИИ автоматизирует и ускоряет рабочие процессы и процессы во всех сферах бизнеса — от управления проектами до обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения нормативных требований, а также управления жизненным циклом сотрудников. Одна государственная организация использовала эту технологию для развертывания приложения для тысяч пользователей, автоматизировав сложные процессы управления проектами — 95% приложения было создано без написания кода.
### Разрушение мифов о генетическом ИИ и no-code
Генетический ИИ и no-code технологии используются вместе как часть естественного развития цифровой трансформации. Они не заменяют рабочие места, а ускоряют инновации, превращая сотрудников в гражданских разработчиков, помогая им создавать приложения, нацеленные на конкретные цели бизнеса, автоматизировать рутинные задачи и освобождать разработчиков для выполнения более важных задач.
Ожидается, что рынок no-code к 2030 году принесет доход в $187 миллиардов, возрастая с $10,3 миллиарда в 2019 году, что свидетельствует о спросе на инструменты для создания приложений, которые не только работают на бизнес, но и являются его движущей силой.
Источник: TechRadar
