Nell’articolo che segue, William Olivieri, Solution Sales Executive per i Creator Workflows di ServiceNow, spiega i vantaggi dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nello sviluppo low-code e condivide alcuni esempi pratici.
Buona lettura!
AI e low-code: tre idee di integrazione che migliorano il lavoro
Le organizzazioni hanno sempre più bisogno di digitalizzare i propri sistemi, ma lo sviluppo di software tradizionale può essere costoso e richiedere molto tempo.
Per questo, i leader aziendali scelgono di creare applicazioni e automazioni con tecnologie come il low-code. Lo sviluppo low-code richiede una codifica minima o nulla e consente anche alle persone senza nozioni di programmazione di creare soluzioni efficaci. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale è sempre più adottata nelle operation: se combinati, low-code e intelligenza artificiale possono offrire maggiori vantaggi competitivi.
Di seguito, tre modi in cui queste tecnologie possono integrarsi, con l’obiettivo di promuovere l’implementazione di nuove modalità di lavoro.
Migliorare le capacità di sviluppo delle persone
Il low-code, potenziato dall’intelligenza artificiale, permette ai dipendenti che non hanno competenze di programmazione di automatizzare attività complesse. Le raccomandazioni basate sull’intelligenza artificiale generativa (GenAI), consentono di creare applicazioni in pochi minuti e di automatizzare rapidamente il lavoro. Nel momento in cui l’utente riesce a esprimere a parole ciò che si aspetta da un’applicazione, GenAI può generare il codice. Man mano che le capacità di sviluppo delle persone si espandono grazie all’intelligenza artificiale, i dipendenti non tecnologici svolgeranno sempre più compiti tecnici, senza richiedere competenze specifiche.
Supportare gli sviluppatori esperti
L’integrazione dell’intelligenza artificiale con il low-code supporta gli sviluppatori più esperti in attività come:
- Completamento del codice migliorato
- Test e risoluzione dei problemi
- Creazione della documentazione
Questo permette alle organizzazioni di adottare un approccio più strategico allo sviluppo delle applicazioni. Utilizzando low-code e intelligenza artificiale, gli sviluppatori meno esperti e i non sviluppatori possono gestire attività semplici, mentre gli sviluppatori avanzati possono supervisionare i progetti di maggior valore.
Secondo una ricerca ServiceNow sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle attività di programmazione da parte del personale IT, questa è già utilizzata in processi come la generazione di codice (37%), il rilevamento di bug (35%) e i test automatizzati (34%).
Democratizzare l’utilizzo dei dati all’interno dell’organizzazione
Le piattaforme low-code possono ridurre la complessità e consentire ai dipendenti non tecnici di completare attività come l’analisi dei dati, in precedenza riservate a ruoli più tecnici. Gli strumenti di intelligenza artificiale, incorporati in piattaforme low-code, permettono ai dipendenti non IT di interagire con i dati in nuovi modi, ad esempio:
- Elaborazione del linguaggio naturale: i chatbot basati sull’intelligenza artificiale consentono agli utenti di eseguire query e interagire con i dati tramite istruzioni in linguaggio naturale, traducendo le query in workflow utilizzabili nella piattaforma low-code
- Analisi dei dati: gli strumenti GenAI aiutano i dipendenti a pulire ed elaborare set di dati complessi, identificare trend e interpretare facilmente i risultati
Le integrazioni con l’intelligenza artificiale possono ridurre le barriere basate sulle competenze, aiutando più dipendenti all’interno di un’organizzazione a prendere decisioni basate sui dati.
Low Code e AI: alcuni esempi
Qualsiasi sviluppatore ServiceNow può creare app low-code ancora più velocemente, se assistito da GenAI. Durante la creazione di workflow attraverso ServiceNow App Engine, è possibile visualizzare consigli contestualmente rilevanti. Questo aiuta a ridurre il tempo e gli sforzi per implementare le automazioni. Now Assist for Creator, invece, consente agli sviluppatori di creare facilmente codice, flusso, playbook, elementi di catalogo e molti altri oggetti della piattaforma, attraverso commenti descrittivi in linguaggio naturale.
Questo approccio aiuta il team di sviluppo dell’organizzazione a concentrarsi su compiti strategici, permettendo sia alle persone comuni sia agli sviluppatori IT di sviluppare e distribuire applicazioni, anche su vasta scala.
di William Olivieri, Solution Sales Executive, Creator Workflows, ServiceNow
