Softwareontwikkeling automatiseren? Low-code-platform

Developers voeren dagelijks diverse operationele en strategische taken uit; van het ontwerpen, implementeren en beheren van software tot het testen en evalueren van nieuwe applicaties en het identificeren van verbetergebieden. Veel van deze taken zijn behoorlijk arbeidsintensief, dus het zou de productiviteit van developers helpen als een aantal van deze taken wordt geautomatiseerd. Platforms voor low-code-development voorzien programmeurs van hulpmiddelen waarmee ze een deel van hun werk kunnen automatiseren.

Low-code-platforms werden oorspronkelijk ontwikkeld om softwareontwikkeling te democratiseren: gebruikers zonder noemenswaardige programmeerkennis kunnen hiermee in korte tijd simpele applicaties bouwen. In de loop van jaren zijn de functionaliteiten van deze platforms sterk uitgebreid, zodat ze ondersteuning bieden voor veel meer dan de ontwikkeling van simpele applicaties. De meeste volwassen low-code-platforms kunnen voor efficiëntieverbeteringen zorgen, zowel in operationele als strategische projecten. Deze platforms bieden kant-en-klare bouwstenen en mogelijkheden voor snelle applicatieontwikkeling voor cruciale aspecten zoals de gebruikerservaring, integraties, gegevensanalyse en softwareonderhoud. Inmiddels gaat low-code een nieuwe fase in: artificiële intelligentie (ai) en machine learning (ml) in low-code-platforms maken het mogelijk om het werk van developers nog verder te optimaliseren.

Toegankelijk

De combinatie van innovatieve ai- en ml-technologie met low-code staat op het punt om het automatiseren van processen voor softwareontwikkeling op een hoger niveau te brengen. Door ai ondersteunde low-code-platforms maken softwareontwikkeling toegankelijker voor medewerkers met uiteenlopende programmeervaardigheden. Dat komt enerzijds door het ontwikkelingsproces te vereenvoudigen en anderzijds door het terugdringen van de noodzaak van technische kennis. De platforms kunnen ook een aantal developerstaken automatiseren. Hierdoor kunnen gebruikers met minimale programmeerkennis laagdrempelige taken zelf uitvoeren en wordt het werk van developers met uitgebreidere programmeerkennis een stuk efficiënter. Generatieve AI kan complete codefragmenten en websites bouwen voor gebruikers met minimale programmeerkennis. De toegankelijkheid en automatiseringsmogelijkheden van door ai ondersteunde low-code-platforms zijn hier goed mee te vergelijken. 

De toepassingsmogelijkheden voor ai zullen zich naar verwachting uitbreiden naar andere aspecten van low-code-softwareontwikkeling, zoals het verbeteren van de programmeerervaring, het optimaliseren van de betrouwbaarheid en beveiliging van applicaties en de introductie van platforms voor zelfstudie.

Voordelen

De inzet van ai en ml binnen low-code-platforms kan op verschillende gebieden een grote positieve impact hebben op de ervaring van developers. Om een paar voorbeelden te noemen:

• Intelligente programmeersuggesties

Ai- en ML-functies kunnen suggesties aanreiken op basis van de context van de applicatie en het historische gedrag van developers. Dan valt onder meer te denken aan het aanleveren van kant-en-klare codefragmenten, het wijzen op mogelijke fouten en het aanreiken van aanbevelingen voor het wijzigen van programmatuur. Dit helpt developers om efficiënter en met minder fouten te programmeren.

• Intelligente workflows

Developers worden tijdens het ontwikkelingsproces door het platform begeleid, zodat ze hun takenlijst efficiënter kunnen afwerken.

• Natural language processing (nlp)

Deze technologie maakt het mogelijk om met het low-code-platform te communiceren op basis van spraak. Developers kunnen in simpele bewoordingen vragen stellen of instructies geven, waar het low-code platform mee aan de slag kan.

• Voorspellende analyses

Het gebruik van predictive analytics helpt developers om op onregelmatigheden te anticiperen en deze te verhelpen voordat ze tot problemen kunnen uitgroeien.

Consistente ervaring

Ai kan ook een belangrijke rol spelen bij het waarborgen van een consistente ervaring voor developers en eindgebruikers. Dat is mogelijk met:

• Geautomatiseerde kwaliteitscontroles

Het automatiseren van functionele tests, prestatietests en regressietests maakt het mogelijk om het proces voor kwaliteitscontrole te automatiseren en te optimaliseren. Dit bespaart tijd en waarborgt dat applicaties grondig zijn getest voordat ze in gebruik worden genomen, wat weer de kans verkleint op bugs en fouten in de productieomgeving.

• Realtime-detectie

Fouten, beveiligingslekken en prestatieproblemen kunnen in realtime door ai worden gedetecteerd. Developers lossen op die manier snel problemen op voordat die kunnen escaleren.    

• Geautomatiseerde beveiligingstests

Door ai ondersteunde low-code-platforms kunnen de code voortdurend scannen op kwetsbaarheden en gebruikers suggesties aanreiken voor het verhelpen daarvan. Dit maakt het mogelijk om beveiligingsproblemen proactief te identificeren en te verhelpen, zodat applicaties veiliger worden.

Bedrijven voelen door verschillende macro-economische ontwikkelingen druk tot kostenefficiënte innovatie. Door ai ondersteunde low-code-ontwikkeling zal daarbij een sleutelrol spelen. Er is echter ook een waarschuwing op zijn plaats: het is belangrijk dat je als organisatie niet al te afhankelijk wordt van technologie. Een basisbegrip van de principes van applicatieontwikkeling, zoals de ontwikkeling van datamodellen en workflow-logica, blijft een vereiste voor de ontwikkeling van krachtig presterende en schaalbare applicaties. Organisaties die dit alles in hun operationele dna inbouwen zullen de komende tien jaar leidend worden en blijven.