Як штучний інтелект допомагає створювати програми без кодингу: у Flowmates розкрили подробиці

Low/no-code-cпільнота Flowmates організувала другу лекцію для бізнесу та стартапів. Івент відбувся 22 серпня у Києві у SenseHub Kyiv. Тема лекції - використання інструментів штучного інтелекту у low-code та no-code програмуванні. Після лекції для учасників заходу провели практичний воркшоп щодо застосування ШІ-технологій у бізнес-процесах та показали особливості використання low\no-code та extreme no-code. 

Flowmates - це унікальне професійне ком’юніті, яке об’єднує представників ІТ-сектору, інвесторів і різні бізнес-індустрії та допомагає вирішити проблеми і завдання, пов’язані із low/no-code, розповіла у коментарі UA.NEWS CEO спільноти Наталі Лур’є.

“Flowmates - це професійна спільнота. Наша унікальність у тому, що ми поєднуємо 4 основні цільові потоки. Перше - це продуктові компанії, наприклад, PLATMA, UBOS, 42flows та інші. Другий потік - ті, хто вже використовує у своїй діяльності low/no-code або ті, хто хоче використовувати, наприклад, малий і середній бізнес, fintech, рітейл, логістичні компанії, банки. Для банків це особливо актуально, тому що дозволяє покращити скорінг та відсіювати нерелевантні дзвінки, наприклад. Третій цільовий потік - ІТ-аутсорсингові компанії, ІТ- інтегратори. А четвертий - це інвестори, які дивляться на усі інноваційні розробки, ідеї та проблеми, які можна вирішувати за допомогою low/no-code і готові інвестувати у цей напрямок. Кожен сектор бізнесу у Flowmates може розповісти про свою проблему, яку підхоплять розробники, та допоможуть її уладнати. А інвестори можуть зі свого боку вступити у цю взаємодію і надати фінансування” 

 

Як пройшов другий івент Flowmates про AI та Low/no-code

Спікерами другого офлайн-заходу спільноти стали експерт зі штучного інтелекту та ІТ-підприємець Андрій Бідочко, а також CEO і засновник ITpostach, CVO і співзасновник AIDEBOT та директор з продажів Softgile Руслан Орлюк. Експерти зробили екскурс в історію ШІ, пояснили глядачам, в яких сферах можна застосовувати ШІ для оптимізації та автоматизації процесів, а також назвали головні кроки та етапи впровадження ШІ у бізнес.



Low-code/no-code — це підходи до розробки програмного забезпечення, призначені для прискорення процесу розробки софту шляхом усунення складності, пов’язаної з традиційною розробкою. Обидва підходи використовують візуальне програмування та автоматизацію для створення програмних рішень, а не ручне кодування.

Штучний інтелект - це здатність машин виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Штучний інтелект може бути вузькоспеціалізованим та загального призначення. Вузькоспеціалізований ШІ може виконувати такі завдання як розпізнавання об'єктів на відео, фото, розпізнавання природної мови, обробка тверджень. ШІ загального призначення ж здатен виконувати практично будь-які завдання, які може робити людина. Хайп на ChatGPT почався саме тому, що до його появи ми користувались ШІ вузького призначення, розповідає ІТ-підприємець та експерт із ШІ Андрій Бідочко.  

 

Як штучний інтелект навчився кодити

Андрій Бідочко у своїй лекції приділив увагу еволюції мов програмування - від машинного кодингу, до низькорівневого і високорівневого, а також до low/no-code та останнього етапу - застосування ШІ для розробки програм. Він зазначив, що сьогодні ми входимо у 5 етап - коли кодити може не людина, а штучний інтелект. 

Як штучний інтелект навчили кодити? Йому давали частинку коду і інформацію про те, що вона значить. Потім давали прочитати код і запитували, що він значить. Однак хоч такі програми вже є і програмують, проте вони не ідеальні і ще багато працювати над тим, щоб вони змогли замінити людину. 

Найголовніше досягнення, яке уже сьогодні стало можливим завдяки low/no-code інструментів із ШІ - те, що вони дозволяють людям із "нетехнічним" мисленням брати участь у процесі розробки програми і це дозволяє усі варіації пройти швидше і відповідно швидше створити інновації. Адже шлях до інновацій не є прямолінійним, а лежить через велику кількість спроб і помилок. Інновації гальмуються через непорозуміння між бізнесом і програмістами. Але з low/no-code і ШІ будь-яка людина може зробити собі необхідну програму. 

“Кодингу треба вчитись. Програмування - це бар’єр для “нетехнічних” людей. Якщо цей бар’єр прибрати, то ми покажемо, що будь-яка людина може створювати продукти у діджитал світі. І що кожен здатен створити програмку за допомогою AI”

 

Які існують ШІ-продукти для розробки програм

Як ШІ уже сьогодні використовують для розробки софту? Нині у світі є явище, яке називають Turing Bots - цим терміном позначають програмне забезпечення на основі штучного інтелекту, яке може допомогати розробникам ПЗ та цілим командам розробників. Ця допомога стосується не лише безпосередньо створення коду, а і планування, проектування, тестування та розгортання. Тобто не виключено, що завдяки Turing Bots засновник стартапу може повністю самостійно реалізувати якийсь проект, не наймаючи людей, а використовуючи лише інструменти штучного інтелекту.

На сьогодні низка компаній уже працюють над впровадженням таких ботів, це зокрема інструменти:

• Amazon має TuringBots для тестування та кодування (CodeGuru, DevOps Guru та Whisperer)


• Microsoft GitHub з кодуванням TuringBot Copilot, з Copilot для Power Automate;


• IBM і RedHat з Project Wisdom


• Tabnine з його помічником-кодером AI


• Cody, стартап, який займається генерацією коду


• Модульний тестер TuringBots Ponicode від CircleCI та DiffBlue


• Google з DevOps TuringBot


• ChatGPT

 

Штучний інтелект, програмування та обробка людської мови 

Важливим аспектом у програмуванні за допомогою ШІ є обробка природної мови людини - Natural language processing (NLP). Ця технологія дозволяє комп’ютеру зрозуміти людську мову. Але NLP може також знайти застосування і у перекладі, аналізі документів, аналіз настрою тексту, прогнозування тексту (автодоповнення), фільтр електронної пошти, відповідь на запитання, генерування природної мови. 

Сьогодні існують інструменти ШІ, засновані на великих лінгвістичних моделях. Ці моделі обробляють величезну кількість даних і можуть робити висновок про зв’язки між словами в тексті. Їх основна задача - передбачити наступний символ (букву, слово) у реченні із урахуванням контексту. Великі лінгвістичні моделі можна тренувати різними даними: структурованим набором даних, текстом, голосом, сигналами. 

Одним із прикладів такої діяльності є робота об’єднання BigCode, яке відповідає за відповідальну розробку та використання великих мовних моделей для коду. Проект BigCode ведеться в дусі Open Science, тобто набори даних, моделі та експерименти розробляються шляхом відкритої співпраці та випускаються з дозвільними ліцензіями назад до спільноти, це дозволяє розширити можливості машинного навчання та спільнот з відкритим кодом за допомогою відкритого управління. 

 

Майбутнє розробки софту

Тож що буде із майбутнім розробки програмного забезпечення? Сьогодні уже існує професія промпт-інженера, який розробляє і вдосконалює моделі ШІ за допомогою методів prompt engineering (підказок). Йдеться про навчання моделі та створення тексту, який використовується для підказки моделі машинного навчання. Основна ціль - створити набір вхідних даних, які вироблятимуть бажані результати моделі. Специфічні цілі залежать від задачі, для якої використовується модель. 

 

Українські продукти на базі ШІ: AI-агенти, боти, віртуальні аватари, освітній проект

Однією із компаній, яка пропонує цікаві рішення на базі ШІ є UBOS. Це вітчизняна платформа розробки застосунків із low/no-code. Продукти компанії дозволяють будь-кому створювати і впроваджувати у бізнес-процеси ШІ. Це помічники та агенти ШІ, API яких можна інтегрувати у свій продукт, це адміністративні панелі наповнені штучним інтелектом, для ефективного управління продажами, документами, контрактами; це динамічні інформаційні панелі, які перетворюють дані на корисну інформацію та стимулюють інновації для бізнесу за допомогою великих мовних моделей; це також чатботи та інші інтеграції для кращої підтримки клієнтів на основі власної бази знань конкретної компанії.

Співробітники UBOS на лекції розповіли про рішення, які уже впровадила компанія у галузі ШІ. Це Адмін-панель AI агента, яка має уже понад 10 імплементацій у таких сферах як фінансовий радник, юридичний радник, аграрний радник, а також консультант в продажах. Також UBOS дозволяє створити віртуальний аватар і використовувати його у рішеннях конкретної компанії.

Ще одним продуктом UBOS є бот в Telegram City Helper (із адмінпанеллю). Він стане у нагоді інвесторам, яким допоможе підсвітити потенційні можливості для вкладень у місті за допомогою ШІ-бота.Також інструмент допоможе туристам та людей, які нещодавно прибули до міста, надаючи інформацію про бомбосховища, готелі, ресторани, парки, лікарні та СТО.  Наразі цей проект реалізується у Червонограді. 

Іншим цікавим рішенням UBOS є освітній проект для шкіл на основі AI. Платформа містить повну навчальну програму; учні можуть виконувати там тести, а вчителі можуть віддати перевірку завдань штучному інтелекту. Продукт запускають уже у вересні для низки обраних шкіл як пілот. Інструмент допоможе учням знайти прогалини в знаннях і дає рекомендації як їх виправити, а також оцінює завдання, але кінцеве рішення - за вчителем. Цю систему також можна використовувати для онбордингу персоналу та підбору кадрів - тобто ШІ може вчити людину-працівника.