Inteligencia Artificial Generativa vs NoCode en Desarrollo Web Un Nuevo Cambio de Paradigma.

Generative AI vs NoCode in Web Development A New Paradigm Shift.

Las tendencias en el desarrollo web han visto una continua refinación y evolución. La batalla por la supremacía entre la Inteligencia Artificial Generativa y las plataformas NoCode está aumentando, y cada una presenta sus fortalezas únicas en los principales campos de batalla del desarrollo web: el backend y el frontend.

El Backend: La Dominancia de la Inteligencia Artificial Generativa

El backend es la infraestructura tecnológica, la potencia invisible que forma la esencia de cualquier aplicación o sitio web.

Con NoCode, aunque no se necesita escribir código manualmente, aún hay que establecer una lógica para las operaciones de backend, típicamente realizada mediante la configuración manual de una interfaz gráfica de usuario, un tipo de trabajo que no es igualmente propenso a la automatización que la generación de texto.

Aquí, la Inteligencia Artificial Generativa ha ganado terreno significativo.

Un gran ejemplo es la reciente introducción de ChatGPT.

Con ChatGPT, ha surgido un nuevo amanecer en el desarrollo web, acelerando significativamente el tiempo de desarrollo general al acelerar tres aspectos críticos del desarrollo web:

  1. Desarrollo de código: La colaboración entre la IA y los desarrolladores humanos agiliza drásticamente el proceso de creación de código de backend. Esto conduce a una generación de código más eficiente y rápida, ya que la potencia de la IA se combina con la creatividad humana para crear una base de código sólida en una fracción del tiempo tradicional.
  2. Pruebas de aplicación: El alcance de esta colaboración dinámica se extiende incluso a las pruebas de aplicación. Con herramientas impulsadas por IA como ChatGPT, el proceso de pruebas se vuelve ágil y rápido. No solo se pueden identificar los problemas potenciales más rápido, sino que también se puede generar automáticamente el código de prueba en sí. Esto acelera en gran medida la fase de pruebas, asegurando una verificación eficiente y exhaustiva de la funcionalidad y robustez de la aplicación.
  3. Resolución de problemas de errores: Finalmente, se acelera la tarea de solucionar y reparar errores. La capacidad de ChatGPT para identificar y aislar rápidamente problemas permite a los desarrolladores centrar su tiempo en crear soluciones en lugar de buscar laboriosamente el problema.

Este paradigma de desarrollo impulsado por IA revoluciona el desarrollo web, combinando armoniosamente la creatividad humana con la eficiencia y velocidad de la IA. Desde la fase inicial de codificación hasta las correcciones finales de errores, este enfoque resulta en un ciclo de desarrollo significativamente más eficiente, reduciendo drásticamente el tiempo de comercialización.

El Frontend: La Fortaleza de NoCode, ¿Pero por Cuánto Tiempo?

El Frontend, la parte visual de cualquier aplicación o sitio web, es donde NoCode ha sobresalido tradicionalmente. Permite un desarrollo rápido de la interfaz de usuario, dando a los desarrolladores una retroalimentación visual directa a través de su interfaz WYSIWYG (“lo que ves es lo que obtienes”). Sin embargo, también hay un cambio de marea aquí, con la combinación de humanos e IA demostrando ser cada vez más experta en el diseño de código frontend.

Pero la pregunta más crítica que surge es: en el futuro, ¿necesitaremos incluso una GUI para nuestras aplicaciones? La necesidad tradicional de NoCode, bajo código y WYSIWYG se basa en que tanto el usuario como el creador de la aplicación son humanos. Sin embargo, a medida que los agentes de IA se convierten cada vez más en los usuarios de aplicaciones, podríamos ver un cambio hacia aplicaciones “headless”, donde las automatizaciones se convierten en los usuarios y una GUI ya no es necesaria.

Nuevos Paradigmas: LangChain y AutoGPT

Esto nos lleva a nuevos paradigmas en el desarrollo de aplicaciones, liderados por marcos como LangChain y AutoGPT. Estos marcos permiten a los desarrolladores crear aplicaciones de IA que toman decisiones autónomas y resuelven problemas complejos encadenando indicaciones en un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), como OpenAI o Google Bard. Pueden integrar APIs para capacidades adicionales y usar bases de datos vectoriales para la memoria.

En una demostración de AutoGPT con fecha del 16 de abril de 2023, una programa de IA demostró su capacidad para aprender sobre un nuevo concepto (AutoGPT en sí mismo en el ejemplo) navegando por Internet, investigando y recopilando información. Esto presenta una emocionante posibilidad: aplicaciones que pueden aprender, evolucionar y adaptarse de manera independiente, simbolizando un cambio hacia un paradigma de desarrollo centrado en la IA.

Aplicaciones Centradas en la IA: ¿El Futuro?

En este nuevo paradigma, es posible que ya no necesitemos GUIs o, si lo hacemos, podrían ser interfaces de chat simples donde los humanos pueden supervisar, instruir y hablar con los agentes de IA que realizan el trabajo real. El trabajo principal de los desarrolladores de aplicaciones sería entonces orquestar LLM para la inteligencia, bases de datos vectoriales para la memoria e integraciones de API para capacidades adicionales.

Como Peter Thiel pregunta en su libro, De cero a uno, “¿Puedes crear tecnología innovadora en lugar de mejoras incrementales?” Esta pregunta suena aún más verdadera hoy en día.

Conclusión

La lucha entre la IA generativa y el NoCode en el desarrollo web es más que una batalla por el dominio. Representa un paisaje cambiante donde nuestro enfoque para construir aplicaciones está evolucionando, de un paradigma centrado en el ser humano a uno primero en la IA. El futuro podría no tratarse de crear interfaces de usuario visualmente más atractivas, sino de diseñar aplicaciones inteligentes que puedan aprender, adaptarse y trabajar de manera autónoma.

Háganme saber lo que piensan en LinkedIn o contribuyan a nuestro próximo libro electrónico sobre las tendencias en el desarrollo de software en 2023.

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