[05/05/2023] Las plataformas de código bajo y sin código se utilizan para crear aplicaciones, sitios web, apps móviles, formularios, paneles, canalizaciones de datos e integraciones. Las plataformas sin código, o no-code, ayudan a los usuarios empresariales, a veces denominados desarrolladores ciudadanos, a migrar desde las hojas de cálculo, ir más allá de las colaboraciones por correo electrónico, y pasar de la ejecución manual de tareas al uso de herramientas y automatizaciones en todos los departamentos. Las plataformas de código bajo, o low-code, suelen ser para tecnólogos y ofrecen formas de entregar y respaldar software con poca o ninguna codificación.
[Reciba lo último de CIO Perú suscribiéndose a nuestro newsletter semanal]
"Hay que recordar que el código bajo es solo un término elegante para la abstracción. Estamos abstrayendo elementos no esenciales para simplificar la experiencia del usuario”, afirma Gordon Allott, presidente y director ejecutivo de K3.
Los proveedores de plataformas de código bajo y sin código han seguido invirtiendo más allá de las aplicaciones y la automatización, en otras áreas emergentes. El año pasado, escribí sobre el código bajo que habilita el aprendizaje automático. Desde entonces, un número creciente de herramientas y plataformas están habilitando capacidades de IA.
Las líneas se están desdibujando entre las plataformas de flujo de trabajo empresarial, las herramientas de IA y las plataformas de código bajo y sin código. Cada vez más plataformas de low-code y no-code interactúan con capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), mientras que algunas herramientas de IA están incorporando capacidades sin código.
La manera en que las empresas de productos y los analistas clasifican las tecnologías es mucho menos importante que lo que las personas pueden hacer con ellas. Busqué ejemplos de empresas que utilizan tecnologías de código bajo y sin código para implementar capacidades de ML e IA. También les pregunté a los ejecutivos de tecnología cómo utilizan las herramientas de IA de código bajo o sin código.
Capacidades de IA en herramientas SaaS
Si quiere utilizar IA para ayudar a generar o revisar contenido editorial, la lista de herramientas incluye ChatGPT, Jasper.ai y muchas otras herramientas de contenido de IA. Hay herramientas de creación de videos de IA, software de reconocimiento de imágenes y muchas plataformas para crear chatbots.
Rishi Bhargava, CEO y fundador de Descope, comparte un ejemplo en el que utiliza Descript, una herramienta de IA para videos. "Descript ha utilizado la IA para cambiar por completo el paradigma de edición de video. Al dirigirse a las personas que se sienten cómodas trabajando con documentos en línea, que somos casi todos nosotros, Descript ha abierto la puerta para que alguien que nunca haya editado videos pueda hacerlo rápidamente”.
Cada vez hay más herramientas SaaS con capacidades de IA, pero la mayoría no son sin código. Si bien realizan una función empresarial o un flujo de trabajo habilitado para IA, las herramientas dirigidas a usuarios empresariales sin capacidad programática no se clasifican como no-code.
IA en herramientas de flujo de trabajo sin código
Un área en la que existe un historial de uso de no-code e IA es la extracción de información de documentos. Este procedimiento suele requerir una combinación de procesamiento de datos, aprendizaje automático y automatización del flujo de trabajo.
NLP Lab, una herramienta de anotación de texto sin código de John Snow Labs, se utiliza en la atención médica para integrar el conocimiento de especialistas clínicos en modelos de aprendizaje automático. Tomando un ejemplo, los médicos trabajaron para crear definiciones clínicamente precisas de las características de los tumores a partir de informes de patología.
David Talby, CTO de John Snow Labs, me contó sobre la tecnología subyacente. "Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de nivel empresarial no requieren código, lo que significa que los usuarios pueden ensamblar datos de capacitación de alta calidad, entrenar modelos e implementarlos en producción sin escribir una sola línea de código. La plataforma integral puede ser utilizada por expertos en la materia (enfermeras, médicos, abogados, contadores, inversores y más) para extraer datos significativos de documentos o imágenes automáticamente, democratizando aún más la IA para todos”.
Integraciones de código bajo con ML
A medida que las herramientas de IA incorporan capacidades no-code, las plataformas sin código y de código bajo están haciendo lo contrario: agregan formas sencillas de experimentar con IA y llevar los modelos de aprendizaje automático a casos de uso de producción.
El servicio AI Builder de Microsoft, que forma parte de Power Platform, tiene más de 10 modelos de IA preconstruidos, entre los que se incluyen el reconocimiento de texto, extracciones de entidades y el análisis de sentimientos. Microsoft anunció recientemente una integración de GitHub Copilot que debería ayudar a los desarrolladores de código bajo a solicitar, revisar e integrar ejemplos de codificación generados por IA.
Kin Lane, evangelista jefe de Postman, comenta: "Productos como Microsoft Power Platform han acuñado el concepto de 'desarrollo de fusión', que permite a los profesionales de TI y desarrolladores de low-code y code-first colaborar en aplicaciones para toda la empresa. Los equipos de desarrollo de fusión son la respuesta para escalar las soluciones tecnológicas de código bajo a través de expertos en ML y modelos de IA para la detección de formularios, la extracción de datos de facturas y la detección de objetos”.
Un ejemplo es AI at the Zoo, una aplicación divertida creada con Microsoft PowerApp y Lobe para detectar animales como tigres, cebras y pandas en el zoológico. Desafortunadamente, este ejemplo muestra uno de los problemas con las integraciones de código bajo, ya que Microsoft anunció recientemente la desactivación del modelo de clasificación de imágenes de Lobe en AI Builder.
Un ejemplo comercial es Ardent Mills, que utiliza AI Builder en su laboratorio de horneado para detectar pan o granos que necesitan ser marcados para una evaluación adicional. Otro ejemplo es la compañía energética internacional Equinor, que usa AI Builder para aumentar la eficiencia y la automatización del conteo de productos tubulares.
Microsoft Power Platform no es la única plataforma de código bajo con capacidades de IA y casos de uso comerciales. Ricoh utilizó OutSystems para crear un servicio inteligente de automatización de procesos para la gestión de reclamaciones. Zurich UK usó Mendix para desarrollar FaceQuote, una aplicación que calcula una prima mensual para posibles clientes de seguros de vida solicitando un selfie.
Búsqueda de IA de código bajo e IoT
Las empresas también están encontrando oportunidades para desarrollar capacidades de IA y ML en plataformas SaaS, empresariales y tecnológicas con capacidades de código bajo y sin código.
Por ejemplo, la búsqueda de IA de código bajo puede ayudar a los desarrolladores a integrar fuentes de datos, crear aplicaciones de búsqueda orientadas a clientes y empleados, y aprovechar las capacidades de IA y ML. Incluso las empresas de tecnología están utilizando plataformas de código bajo para acelerar los casos de uso de IA. Por ejemplo, utlizando la búsqueda de IA, Salesforce logró una tasa de éxito de autoayuda del 90%, y Dell logró triplicar su puntaje de satisfacción de los empleados.
Arturo García, CEO de DNAMIC, compartió un ejemplo diferente de Twitter usando AutoML de Google. García comenta: "Consideramos a la IA y la automatización como bloques masivos de tecnología que permiten a las empresas crear más rápido y de manera más asertiva. Nos llamó la atención que el equipo de Twitter aprovechara las capacidades de aprendizaje automático de código bajo de Google para sugerir Twitter Spaces a los usuarios para debatir sobre temas de su interés”.
Marty Sprinzen, cofundador y CEO de Vantiq, señala que "low-code permite el uso de tecnologías de IA en áreas que pueden carecer de conocimientos técnicos. Las granjas inteligentes, por ejemplo, usan la IA para monitorear el bienestar animal y garantizar que operen dentro de los límites regulatorios”.
Conectar miles de sensores con plataformas IoT y capacidades de aprendizaje automático solía ser un complejo proyecto de ingeniería. Las plataformas de bajo código están ayudando a más empresas a utilizar IoT e IA, incluidos los casos de uso en edificios inteligentes, fabricación y agricultura. En un ejemplo, una plataforma de IoT de bajo código y procesamiento de datos en tiempo real conectada con dispositivos de borde ayuda a mejorar la seguridad de los trabajadores y la garantía de calidad de los alimentos.
IoT y la búsqueda son dos ejemplos de SaaS con opciones de desarrollo de bajo código o sin código y capacidades de IA. Muchos CRM, CMS, comercio electrónico y otras plataformas SaaS tienen opciones de IA y bajo código.
Conclusión
A medida que más empresas busquen experimentar con la IA, buscarán opciones de desarrollo que aceleren la entrega y reduzcan la experiencia necesaria. Las herramientas que integran capacidades de IA con opciones de desarrollo low-code y no-code serán un enfoque deseable, especialmente para las empresas que no cuentan con científicos de datos y desarrolladores de software expertos en plantilla.
Basado en el artículo de Isaac Sacolick (InfoWorld) y editado por CIO Perú
Puede ver también: