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Dizer que a IA tem grande potencial parece o maior eufemismo do ano. Desde o lançamento do ChatGPT em particular, termos que eram reservados para especialistas técnicos, como IA generativa e LLMs, tornaram-se populares.
No entanto, essa explosão de conversas e uma correria para incorporar ferramentas de IA em fluxos de trabalho de negócios ou encontrar uma maneira válida de descrever a solução de uma organização como “alimentada por IA” em textos de marketing levaram muitos à pergunta do momento. As aplicações de IA, e em particular a IA generativa, estão sendo superestimadas?
Jornalistas, analistas e compradores estão ficando cansados da constante atenção à tecnologia emergente e estão se perguntando se a IA pode realmente resolver desafios empresariais complexos fora do sandbox hoje em dia.
Diretor de Crescimento na Creatio.
A ascensão e as limitações do SaaS
Para responder a isso, é útil olhar para a evolução recente da transformação digital nos negócios. O desenvolvimento da computação em nuvem levou a uma maior integração de software para impulsionar a transformação, levando a um aumento de aplicativos e serviços e à ascensão do SaaS.
As previsões dizem que os aplicativos nativos da nuvem logo corresponderão aos números de aplicativos desenvolvidos nas últimas quatro décadas. As empresas estão escolhendo se tornar nativas da nuvem devido à capacidade que ela fornece de atender às necessidades específicas de transformação digital, enquanto o SaaS, por sua vez, substituiu as soluções legadas porque pode lidar com a demanda crescente por aplicativos nativos da nuvem.
No entanto, o problema com o SaaS é que a natureza única dessas soluções nem sempre é a melhor opção para setores individuais e necessidades empresariais, minando o próprio objetivo de usar a transformação digital para atender às necessidades específicas de um negócio, a fim de ganhar e manter uma vantagem competitiva. Além disso, vários concorrentes usando as mesmas soluções SaaS “prontas para uso” logo começam a parecer homogêneos para os clientes.
Encontrar uma maneira de explorar os principais benefícios de simplificação e velocidade do SaaS e, ao mesmo tempo, personalizar aplicativos de acordo com as necessidades individuais dos negócios se tornou o principal desafio da transformação digital hoje.
No-code e GenAI: uma combinação perfeita
É aqui que a tecnologia no-code entrou na conversa. Plataformas no-code permitem que usuários que não têm treinamento formal em desenvolvimento de software desenvolvam aplicativos usando ferramentas visuais de arrastar e soltar. Longe de precisar entender uma linguagem de programação, as únicas habilidades realmente necessárias ao usar plataformas no-code para desenvolver aplicativos de negócios são resolução de problemas e, crucialmente, um bom entendimento do negócio e seus processos. Combinar essas duas coisas garante que os aplicativos sejam otimizados para as necessidades individuais da organização.
O No-code funde a velocidade e a acessibilidade do SaaS e as qualidades de personalização do desenvolvimento de software tradicional, oferecendo às empresas uma maneira de democratizar o processo de desenvolvimento de aplicativos. Ele ajuda as empresas a atender seus backlogs de aplicativos, ajudando a abordar casos de uso de aplicativos voltados para o cliente a fluxos de trabalho, onde cada funcionário pode contribuir de forma rápida e fácil para resolver desafios comerciais exclusivos.
O GenAI também entra em cena aqui como um poderoso catalisador para o desenvolvimento sem código; este é um ótimo exemplo de onde a IA já pode estar fazendo uma grande diferença em qualquer empresa hoje de uma forma muito simples. Ele permite que as empresas otimizem o desenvolvimento de aplicativos e acelerem enormemente o processo automatizando tarefas. Por exemplo, ele pode ser usado para converter solicitações de usuários diretamente em modelos ou estruturas de aplicativos, eliminando uma etapa inteira do processo de desenvolvimento.
Ele pode ser usado para automatizar e acelerar fluxos de trabalho e processos em uma empresa, desde gerenciamento de projetos até privacidade do cliente e conformidade regulatória, até gerenciamento do ciclo de vida do funcionário. Uma instituição governamental usou essa tecnologia para lançar um aplicativo para milhares de usuários para automatizar processos complicados de gerenciamento de projetos – 95% do aplicativo foi criado sem que a instituição precisasse escrever uma única linha de código.
Desmistificando GenAI e no-code
GenAI e tecnologias no-code estão sendo usadas juntas como parte de uma progressão natural da transformação digital. Longe de substituir empregos, elas estão alimentando a velocidade da inovação ao criar desenvolvedores cidadãos a partir de funcionários, ajudando-os a construir aplicativos que trabalham especificamente para os objetivos distintos do negócio, automatizando tarefas mundanas e liberando desenvolvedores e outros departamentos para se concentrarem nas atividades que realmente vão mover a agulha.
A previsão é que o mercado sem código gere US$ 187 bilhões em receita até 2030, ante US$ 10,3 bilhões em 2019, correspondendo à crescente demanda por aplicativos de software cada vez mais específicos e mostrando o apetite por uma ferramenta que ofereça liberdade e flexibilidade para projetar aplicativos que não apenas funcionem para seus negócios, mas se tornem a força motriz por trás de sua vantagem competitiva.
Listamos os melhores Large Language Models (LLMs) para codificação.
Este artigo foi produzido como parte do canal Expert Insights do TechRadarPro, onde destacamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são do autor e não são necessariamente as do TechRadarPro ou Future plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
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