No-code, low-code e il futuro delle capacità di codifica

Un recente report ha rilevato che più della metà dei lavoratori non tecnologici nel Regno Unito sta valutando la possibilità di intraprendere carriere basate sulla tecnologia. Con gli investimenti tecnologici in crescita in settori quali sanità, finanza, diritto e istruzione, non sorprende che sempre più persone stiano esplorando quale potrebbe essere il loro posto nel mondo della tecnologia. Piuttosto che essere visto come un settore in crescita alcuni anni fa, ora è difficile immaginare che un’organizzazione o un’industria non sia influenzata o modificata dalla tecnologia.

Tuttavia, mentre questa ricerca suggerisce che potremmo vedere un aumento dei lavoratori non tecnologici che desiderano apprendere e sviluppare le proprie capacità tecniche, ciò potrebbe non essere del tutto necessario. L’ascesa di nuove tecnologie no-code e low-code può significare che, piuttosto che dover ricominciare da zero con lo studio di un linguaggio di sviluppo, coloro che cercano di iniziare una nuova carriera in ambito tech senza il know-how necessario fino a ieri potrebbero avere l’opportunità di farlo.

Cosa significa questo per il ruolo dello sviluppatore? Potremmo vedere un futuro in cui i nostri figli non dovranno imparare a programmare? Sebbene il no-code e il low-code abbiano un grande potenziale per le aziende che cercano di implementare e scalare rapidamente tecnologie come gli assistenti con intelligenza artificiale (AI), dobbiamo anche pensare alle implicazioni più ampie di tali piattaforme, prendendo in considerazione vantaggi e sfide.

La democratizzazione di tecnologie sofisticate aprirà molte porte

Il vantaggio più significativo delle piattaforme no-code e low-code sarà quello di consentire alle aziende senza team IT dedicati di eseguire e implementare soluzioni su misura nella loro organizzazione più rapidamente e in modo integrato.

Piuttosto che fare affidamento sugli sviluppatori, il no-code e il low-code democratizzeranno l’uso delle applicazioni abbassando significativamente la barriera tecnica all’adozione. Sebbene ci sarà un costo iniziale, a lungo termine la soluzione sarà anche un’opzione più economica per molte aziende che potrebbero non avere un team DevOps dedicato.

In uno scenario di utilizzo dell’IA queste pratiche consentiranno essenzialmente la democratizzazione dell’IA per molte aziende. Le piattaforme di sviluppo AI che offrono algoritmi predefiniti e semplici flussi di lavoro drag and drop consentiranno a una serie di persone non specializzate di implementare tali tecnologie, aprendo le porte a partner commerciali, dirigenti e venditori per sviluppare soluzioni intelligenti per migliorare le loro pratiche lavorative, nonché come assistenza agli sviluppatori di applicazioni e ai professionisti delle operazioni IT.

Depositphotos

Entrare in una “forza lavoro ibrida”

Ma qual è l’impatto della rapida esecuzione e scalabilità delle applicazioni AI attraverso piattaforme low code? Per le organizzazioni che desiderano far crescere il proprio lato operativo senza un team DevOps dedicato, potrebbe essere enorme.

Ad esempio, le piattaforme low-code che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale consentono alle aziende di progettare, distribuire e implementare facilmente un’IA conversazionale in grado di supportare le attività quotidiane. La piattaforma di facile utilizzo consentirà alle organizzazioni che non dispongono internamente di una vasta esperienza di IA di progettare, distribuire e implementare rapidamente e facilmente agenti di intelligenza artificiale conversazionali in ruoli come rappresentanti del servizio clienti, tecnici dell’help desk IT o personale delle risorse umane.

L’uso dell’IA in questo modo può avere un impatto trasformativo sui settori basati sui clienti come finanza, sanità e legge, creando una forza lavoro ibrida per condividere il carico di richieste dei clienti attraverso i canali. Con i dipendenti umani e digitali che lavorano insieme, i primi saranno in grado di concentrare le proprie energie sul marketing, sulla gestione dei progetti e sulle richieste dei clienti più sofisticate, mentre l’IA migliorerà costantemente le sue risposte attraverso capacità di machine learning.

Il ruolo mutevole dello sviluppatore

Possiamo vedere come le soluzioni low-code aumenteranno l’accessibilità e consentiranno agli esperti in materia di agire come “sviluppatori cittadini”, in grado di guidare l’automazione intelligente in tutte le aziende. Sebbene ciò abbia un enorme potenziale per molte imprese che desiderano trarre vantaggio dalle nuove tecnologie, l’abbassamento della barriera all’ingresso potrebbe anche avere un impatto sugli sviluppatori e sul loro set di competenze.

Tuttavia, piuttosto che rendere ridondanti le abilità di codifica, al contrario le piattaforme no-code e low-code mostrano che essere in grado di scrivere e comprendere il codice è ancora importante. Anche se le applicazioni low code sono tra le soluzioni più facili da comprendere per i loro utenti, una volta che le applicazioni sono state create, un raffinamento più complesso porterà a maggiori efficienze o migliorerà i risultati. Essere in grado di modificare il codice in questa istanza sarà fondamentale. Inoltre, avere una disconnessione tra utenti low code e software “ad alto codice” potrebbe anche essere dannoso a lungo termine, con il risultato di sistemi che non si allineano e possono impedire la collaborazione.

La programmazione è destinata a rimanere, ma è diventata più accessibile

Nel complesso, mentre le soluzioni e gli strumenti no-code e low-code rendono possibile la creazione di potenti applicazioni in esecuzione su una piccola quantità di codice, la loro maggiore accessibilità non dovrebbe in alcun modo significare la fine del coding come l’abbiamo sempre conosciuto. Tuttavia, con queste nuove soluzioni una serie di aziende, di tutte le dimensioni e in varie fasi del loro percorso con la tecnologia, può prendere in considerazione l’implementazione di nuove applicazioni fondate su AI e ML che potrebbero davvero rivoluzionare il modo in cui operano i loro team. E sebbene il no code possa non significare la fine dello sviluppatore, sicuramente aiuterà a spianare la strada a un’implementazione e un utilizzo più sofisticati di tecnologie intelligenti nella nostra vita quotidiana.

Lori MacVitte, Principal Technical Evangelist di F5, spiega perché le applicazioni adattative del futuro saranno sempre più guidate dai dati, che, loro volta, dovranno essere ampi e includere necessariamente misurazioni da ogni livello dello stack tecnologico. Presi insieme e mappati ai processi aziendali, ai flussi di lavoro digitali, questi dati potranno essere analizzati e trasformati nelle informazioni necessarie per farsi sì che le applicazioni siano in grado di adattarsi automaticamente, proteggendosi da sole, scalando e contribuendo ad ottimizzare l’esperienza dell’utente.

Quando parliamo di applicazioni adattive ci riferiamo a ciò che le persone vedono quando interagiscono con le aziende per acquistare un prodotto, pagare una bolletta o per ottenere assistenza; vedono semplicemente l’esperienza utente. Non possono vedere la miriade di applicazioni, infrastrutture, ambienti e servizi sottostanti che proteggono e forniscono quell’esperienza e sono fondamentali per garantire un’esperienza utente sana.

Il ruolo dei dati

C’è una netta differenza tra capire che qualcosa non funziona e sapere cosa bisogna fare per risolvere un problema. Un aspetto semplice, come capire la relazione tra pH e temperatura, può fare la differenza e risolvere o peggiorare una situazione. Lo stesso vale per l’esperienza dell’utente e per questo un passaggio fondamentale è essere sicuri di raccogliere i dati giusti. Purtroppo una percentuale significativa di organizzazioni ancora non lo fa.

Un sondaggio condotto da Turbonomic mette in luce questo fenomeno. Quando è stato chiesto agli intervistati se la loro organizzazione stesse misurando le prestazioni delle applicazioni, il 60% ha risposto positivamente. Un dato promettente, se non che l’approccio più comune che utilizzavano era semplicemente misurare la disponibilità dell’applicazione, invece di gestirla dal punto di vista degli SLO (Service Level Objectives) che in genere si riferiscono al tempo di risposta o al throughput di transazione.

Fare un errore simile quando ci si riferisce all’esperienza utente ha un impatto significativo sul business; basti pensare che l’89% dei clienti sceglie di rivolgersi a un concorrete quando sperimenta una scarsa esperienza cliente. Il costo per acquisire un nuovo cliente e sostituire il precedente è elevato, visto che parliamo di una media che varia da 77 dollari per cliente nel settore della vendita al dettaglio a oltre 250 dollari a cliente nel mondo finanziario. E, dal punto di vista del guadagno, la perdita potenziale è ancora più elevata: i clienti fedeli portano, in media, un valore dieci volte superiore a quello di un primo acquisto.

Quindi, mantenere elevata l’esperienza utente non è solo un bene per l’azienda, ma è fondamentale per la sua sopravvivenza e richiede la stessa zelante attenzione alla salute dell’esperienza utente che dedico al mio acquario con coralli tropicali. La chiave per ottenere le giuste misurazioni, nonché i corretti punti di controllo per automatizzare le risposte, è nell’infrastruttura e nei servizi che forniscono e proteggono le applicazioni.

Le applicazioni adattative sono Data-Driven

A Varsavia, in Polonia, un esperimento ha rivelato che otto cozze sono in grado di misurare la qualità dell’acqua meglio di qualsiasi altra tecnologia. Quando le cozze, che sono molto sensibili all’inquinamento, rilevano la presenza di acqua sporca, si chiudono, un’azione che fa scattare gli allarmi grazie a speciali sensori attaccati al loro guscio.

Organismi viventi come questi molluschi misurano istintivamente tutto e sono particolarmente astuti nel riconoscere il pericolo in base ai dati, ma nessun singolo sistema possiede questo superpotere. È necessaria la collaborazione di centinaia di sistemi interni che generano misurazioni e la capacità di analizzare i dati risultanti per prendere in una frazione di secondo la decisione che l’acqua è pericolosa.

Sono le misurazioni – i dati – a rendere adattabile un’applicazione. Senza chiari trigger sulle azioni, i sistemi applicativi non vedranno la necessità di adattarsi in quanto è la comprensione della capacità e della domanda a guidare la scalabilità. L’identificazione di attività dannose innesca azioni di sicurezza; allo stesso modo il riconoscimento di un degrado nelle prestazioni stimola l’ottimizzazione.

Per supportare le applicazioni adattative, i dati devono essere ampi e includere necessariamente misurazioni da ogni livello dello stack tecnologico; presi insieme e mappati ai processi aziendali, ai flussi di lavoro digitali, questi dati possono essere analizzati e trasformati nelle informazioni necessarie alle applicazioni per adattarsi automaticamente.

Analizzati ulteriormente, le relazioni, i modelli e i trend possono essere presentati ai responsabili dell’azienda perché abilitino la possibilità di allineare architetture, infrastruttura e applicazioni ai reali risultati di business. Questi insight possono fornire azioni automatizzate come la sicurezza basata sull’AI e le AIOps, oltre a consentire alle aziende e alle parti interessate IT di prendere decisioni più informate.

L’azione richiede sistemi in grado di ricevere istruzioni e di agire in base ad esse. Nel corpo umano, non è la nostra interfaccia con il mondo a reagire alle condizioni pericolose che si verificano dentro di noi, ma sono il nostro sistema immunitario e gli altri sistemi interni a reagire per nostro conto. Allo stesso modo, nel mondo digitale, i sistemi interni sono i servizi applicativi e le infrastrutture e sono le tecnologie nascoste all’interfaccia a generare i dati e agire per proteggere, scalare e ottimizzare l’esperienza dell’utente.

Quindi, le applicazioni adattive del futuro saranno guidate dai dati, abilitate dalla telemetria generata dai servizi delle applicazioni, dall’infrastruttura e dai sistemi che le distribuiranno, le proteggeranno e permetteranno loro di scalare, insieme a una piattaforma in grado di analizzare quei dati e produrre insight azionabili e automatizzabili. Solo seguendo questo approccio, le aziende saranno in grado di innovare con sicurezza, più velocemente, verso la piena realizzazione di applicazioni adattive.

Redazione DigitalWorld Italia