Искусственный интеллект стремительно врывается в сферу автоматизации бизнес-процессов и разработки, бросая вызов привычным low-code и BPM-платформам. «Через пять лет мы увидим решения, которые смогут заменить как минимум 50% программистов уровня junior и middle», ― шокирует один из экспертов. Но созрели ли мы для того, чтобы доверить искусственному интеллекту автоматизацию бизнес-процессов? «Я не готов ездить по мосту, спроектированному ИИ», ― парирует другой. Станет ли внедрение ИИ панацеей или приведет к закату эпохи low-code и BPM?
Ответы на эти и другие вопросы прозвучали в ходе дискуссии «ИИ и Low-code/No-code платформы», которая прошла на YouTube-канале AI4Dev. Павел Гребешков (Comindware), Борис Соколов (ex-UDP Auto), Константин Леладзе (Proscom), Артём Любченко («ЗЕРОКОТ») и Петр Гринь (BPMSoft) поделились своим видением перспектив интеграции ИИ и low-code/no-code платформ. Участники обсудили, как совместное использование этих технологий может повысить эффективность разработки, улучшить пользовательский опыт и открыть новые горизонты для бизнеса. Краткий обзор дискуссии - в этой статье в блоге ЛАНИТ.
Полную версию обсуждения, организованную нашей компанией Artezio, можно посмотреть на Youtube-канале Ai4Dev. А еще мы рекомендуем подписаться на Telegram-канал для разработчиков, которые используют в работе ИИ. В нем много полезной информации, советов и кейсов от коллег. Подписывайтесь.
Дорастет ли ИИ до low-code?
Искусственный интеллект может серьезно повлиять на разработку и работу low-code и BPM-решений. Несмотря на определенное сопротивление со стороны разработчиков, ИИ проникает в это рыночное направление и обозначает свои правила игры.
«Присутствие искусственного интеллекта в low-code платформах – это уже реальность, которую мы должны принять. Особенно это заметно в контексте взаимодействия пользователей с конечным продуктом. В этой области ИИ успешно справляется с задачами, ранее выполняемыми менеджерами. Однако, когда речь заходит о разработке функционала платформы (создании приложений и автоматизации процессов) мы все еще далеки от эффективного использования ИИ. Я сомневаюсь в способности искусственного интеллекта полностью взять на себя эти функции в ближайшем будущем. Главная проблема заключается в отсутствии достаточного количества данных для обучения нейросетей в этих специфических областях. Таким образом, мы видим, что в некоторых сферах применение искусственного интеллекта весьма перспективно, тогда как в других его использование пока ограничено или вовсе невозможно», ― отмечает Павел Гребешков, Comindware.
Петр Гринь, ML Product Manager BPMSoft, высказывает более смелое мнение.
«С повсеместным внедрением искусственного интеллекта было бы удивительно, если бы low-code платформы не стремились интегрировать его в свои решения. Это перспективное направление, поскольку ИИ способен решить множество задач в различных сферах ― от маркетинга и продаж до клиентского сервиса. Ранее мы видели спрос на предиктивные модели, например, для оценки вероятности совершения сделки или для автоматического распределения обращений по сервисным группам. Однако сейчас наблюдается растущий интерес к языковым моделям, которые также имеют высокий потенциал применения. Я убежден, что интеграция искусственного интеллекта должна стать неотъемлемой частью low-code платформ, открывая новые горизонты для бизнеса и разработки», ― отмечает эксперт.
По словам Бориса Соколова, ex-UDP Auto, в low-code и BPM уже применяется искусственный интеллект, правда, в довольно ограниченном варианте.
«Я вижу два направления, где можно использовать ИИ в low-code и BPM. Первое – создание различных SEO-текстов, оптимизация семантического ядра. Это, например, создание шаблонов посадочных страниц, когда вы запрашиваете у искусственного интеллекта структуру, а дальше самостоятельно ее заполняете. Второе направление – это генерация изображений. Это очень важная штука. Часто наши клиенты сталкивались с проблемой нехватки видео и фотоматериалов от бренда. С помощью искусственного интеллекта можно доработать изображения и, например, дополнить обрезанную часть автомобиля, чтобы он полностью помещался в кадр», ― рассказывает Борис Соколов.
Внедрение ИИ обесценит low-code?
Сегодня много говорят о внедрении ИИ в разные продукты. Увлеченные инноваторы мечтают о том, что LLM заменит привычные программные решения. В том числе и low-code, что кажется логичным. Но люди, которые привыкли пользоваться стандартами 5-10-летней давности, уверены, что просто так low-codе решения не заменить.
«Я не согласен с утверждением, что low-code и no-code платформы теряют актуальность. Существует определенный пользовательский интерфейс, к которому люди привыкли и который обеспечивает главное, что мы ожидаем от любого инструмента, ― гарантию корректной работы. Мы стремимся к четкому “контракту” с моделью: при поступлении определенного набора данных он проходит через все необходимые этапы обработки и в итоге приносит пользу. Модели искусственного интеллекта по своей природе вероятностны. Несмотря на большое количество слоев, в конечном итоге мы получаем на выходе просто набор чисел ― тензор, который затем можно использовать для решения различных задач», ― говорит Константин Леладзе, CTO продукта Violet в Proscom.
По словам эксперта, внедрение ИИ не обесценит low-code или no-code платформы. «Наоборот, я думаю, что это позволит немного упростить работу с ними, потому что некоторые действия пользователям действительно легче выполнять на естественном языке. Я жду, когда внедрят полноценное голосовое управление, когда можно будет голосом сказать, какие действия нужны, и машина будет выполнять этот запрос и создавать подобные процессы. Думаю, это будет очень полезно для всех», ― отмечает он.
Эксперты уже приводят примеры внедрения ИИ в свои продукты. Получается, что ИИ не заменяет low-code и no-code, а его дополняет. Хотя многие специалисты пророчили совершенно обратный эффект.
«Сегодня существует множество примеров реализации различных кейсов с использованием искусственного интеллекта и low-code/no-code платформ. У нас уже есть интеграции с ИИ. Я уверен, что у всех коллег по рынку они тоже имеются. Например, после звонка продавца происходит автоматическая расшифровка разговора в текст. Этот текст отправляется в систему ИИ с запросом провести анализ беседы и составить краткое резюме. Затем результат загружается обратно в платформу. В зависимости от того, как прошел разговор, запускаются различные процессы: если беседа прошла неудачно, активируется один сценарий, если успешно ― другой. Подобные интеграции никак не ограничены возможностями low-code/no-code платформ. При этом мы не обучаем собственные нейросети, а используем подключение к внешним ИИ-сервисам», ― Павел Гребешков из Comindware.
Путь к ИИ через лес с небольшими фонариками
Вряд ли темпы внедрения ИИ в low-code или no-code решения будут быстрыми. Разработчики считают деньги и не готовы идти ва-банк, быстро внедряя перспективные, но дорогие технологии. Об этом говорит Петр Гринь.
«Я бы отметил, что любое внедрение искусственного интеллекта требует финансовых вложений и должно быть обосновано с какой-либо точки зрения. Мы не можем просто заявить: “Создали масштабное решение, потратили значительные средства”, а на практике оно может оказаться невостребованным. Поэтому, говоря образно, мы постепенно прокладываем свой путь через лес, освещая его небольшими фонариками ― постепенно внедряем новые функции, которые позволяют нам совершенствовать автоматизацию с помощью ИИ.
Сегодня мы используем предиктивные модели ― это то, что уже включено в наш базовый пакет и доступно клиентам. Это предиктивный анализ вероятности закрытия сделки, прогнозирование того, какой сервисной группе следует направить обращение, какой товар рекомендовать клиенту на основе его предыдущих покупок и т.д. Но мы также движемся в направлении языковых моделей. Как я уже упоминал, наша цель ― сокращение времени, затраченного на анализ текста переписки.
Кроме того, мы работаем над решением проблемы, с которой сталкиваются многие компании, включая нашу: наличие обширной базы знаний, где порой сложно быстро найти нужную информацию. Команда разрабатывает систему, позволяющую сформулировать запрос, на основе которого модель предоставит краткое резюме соответствующей статьи и ссылку на нее. Я считаю, что движение в этом направлении ― верный шаг», ― отмечает он.
Константин Леладзе рассказывает, что продукт его компании аналогично приближает глобальное ИИ-будущее low-code небольшими шагами.
«Мы тоже находимся в процессе разработки и в скором времени планируем выпуск нового продукта. Из той информации, которую я могу раскрыть, ― мы анализируем текстовые запросы пользователей и на их основе выстраиваем BPM-процессы. В перспективе планируется внедрить функцию распознавания голосовых команд. Полагаю, это будет реализовано в течение ближайших нескольких месяцев», ― говорит он.
«Я не берусь предсказывать будущее, особенно учитывая, что в нашем мире сейчас сложно делать прогнозы даже на пару лет вперед. Однако предположу, что по мере развития искусственного интеллекта мы будем внедрять те его технологии, которые сочтем действительно готовыми для использования в low-code платформах. Мы будем интегрировать их и наблюдать за результатами.
Что касается появления какой-то революционной мегаплатформы, я не могу ничего утверждать. В нашей сфере возможны различные неожиданные повороты, так называемые черные лебеди, и предсказать все нереально.
Я считаю, что выбранный нами путь оправдан. Мы внедряем решения, которые, на наш взгляд, сейчас востребованы рынком. Мы стремимся понимать реальную бизнес-ценность каждого нововведения», ― дополняет Петр Гринь.
Тот факт, что игроки рынка работают с ИИ крайне осторожно, говорит об определенном отношении бизнеса к возможностям искусственного интеллекта. А может, разработчики low-code просто не хотят создавать продукт, который со временем перестанет в них нуждаться?
«Под ударом окажутся junior и middle»
И тут мы подходим к выводу, что программисты для разработки, внедрения и поддержки low-code/no-code решений скоро будут не нужны. Это подтверждает Артём Любченко.
«Я считаю, что под ударом окажутся junior- и middle-специалисты. Им придется либо эволюционировать до уровня senior и научиться эффективно использовать ИИ, либо искать себя в других сферах. Хотя я не эксперт в истории, но, помнится, во времена промышленных революций люди тоже оставались без работы и устраивали забастовки. В нашем случае, думаю, такого не будет, но ситуация может быть похожей.
Например, junior-разработчика теперь легко можно заменить. Зачем платить зарплату начинающему специалисту и ждать 7 лет, пока он вырастет до уровня senior? Тем более если нейросеть за 10 долларов в месяц или даже бесплатно способна решать множество задач. Поэтому рынку будут нужны junior-специалисты, которые владеют навыками работы с нейросетями. Именно они станут самыми востребованными профессионалами.
Если говорить о внедрении ИИ в low-code технологии, то для запуска MVP и стартапа потребуется, вероятно, около двух человек. Если рассматривать просто low-code разработку, то, наверное, понадобится 3-4 человека. А если мы добавляем к этому ИИ, то, возможно, хватит двух специалистов ― менеджера продукта и специалиста по сборке. Такие перспективы нас ожидают. Всем придется развиваться и адаптироваться к новым условиям», ― говорит он.
«В нашей практике сейчас все свелось фактически к одной ключевой роли на проекте ― сборщик. У нас эта позиция называется «аджастер». Это специалист, который может эффективно использовать различные генеративные инструменты. На нашей платформе есть генератор дизайна, бэкенда и верстки. По сути, всю эту работу выполняет один человек. Дальше любой контент уже генерирует нейросеть, которую можно легко подключить к процессу. Таким образом, для проекта необходим один специалист сборщик и еще один человек ― либо заказчик, либо менеджер продукта. Последний отвечает за определение вектора развития продукта, его эволюцию и ключевые характеристики. Вот так, пожалуй, выглядит современная структура проектной команды в нашей сфере», ― дополняет Артём Любченко.
По его мнению, нужно стремиться собирать проекты минимальным составом.
«Это интересно с точки зрения оплаты труда. Бюджет, который раньше выделялся на всю команду, теперь может получить один специалист, способный самостоятельно выполнить весь объем работы. Такая практика уже существует. И почему бы нет? Тенденция развивается в сторону минимизации количества участников проекта. Это, безусловно, привлекательно с финансовой точки зрения. Высококвалифицированный специалист, владеющий широким спектром навыков, может значительно повысить свой доход, беря на себя функции, ранее распределенные между несколькими сотрудниками. Такой подход не только оптимизирует расходы компании, но и создает возможности для профессионального роста и увеличения заработка для более компетентных работников», ― говорит эксперт.
Борис Соколов с ним не согласен и рассматривает ИИ исключительно как второго пилота, а не замену человеку. Ведь случись что, кого наказывать?
«Часто можно услышать прогнозы, что искусственный интеллект заменит многие профессии. Я работаю продакт-менеджером, и в нашем профессиональном сообществе тоже обсуждают, что ИИ сможет самостоятельно генерировать пользовательские истории, проверять прототипы, писать, говорить и читать. Однако если прислушаться к лидерам отрасли, мы видим, что они рассматривают развитие искусственного интеллекта скорее как copilot ― механизм, который работает рядом с человеком и помогает на всем пути.
Такую же тенденцию я наблюдаю и в развитии платформ. Не понимаю, как искусственный интеллект, например, OpenAI сможет взять на себя ответственность. Если из-за его ошибки произойдет сбой на вашем сайте или в автоматизации, кому предъявлять претензии? Особенно учитывая, что в документации указано: это предиктивная модель, и ее не следует использовать для точных предсказаний.
Аналогичная ситуация с учеными. Они используют OpenAI не для получения новых знаний, а для более быстрого поиска популярных статей, создания их резюме и обращения к первоисточникам. Все эти процессы можно ускорить с помощью искусственного интеллекта.
Поэтому я вижу развитие исключительно как совместную работу человека и ИИ, где второй выступает в роли помощника или консьержа, помогающего в решении проблем. Но ответственность все равно несет человек, будь то разработчик или компания, предоставляющая решения.
Люди, несомненно, останутся в профессии. Вопрос лишь в том, сколько их будет и кто конкретно войдет в этот список. К сожалению, точного списка у меня нет. Вероятно, специалисты просто трансформируются и перейдут в другие области. Многое зависит от каждого конкретного человека. Если, например, исчезает профессия бухгалтера, человек адаптируется и ищет применение своим навыкам в других отраслях», ― отмечает он.
Точку в разговоре ставит Павел Гребешков.
«Взгляните на ситуацию шире: появились low-code/no-code платформы, но программисты не исчезли. И не исчезнут. Кто-то должен обслуживать эти системы. Программисты просто переключатся на более сложные и интересные задачи. С них сняли необходимость заниматься рутинной работой. А поскольку они теперь выполняют более сложные задачи, логично, что их труд должен оплачиваться выше. Такова логика развития профессии.
Приведу наглядный пример из жизни. Недавно я занимался установкой септика на даче. Нанять человека для выполнения этой работы вручную стоило 20 тысяч рублей. А вот привлечение специалиста с трактором обошлось в 30 тысяч за ту же самую работу. Это простая иллюстрация того, как технологии и навыки влияют на стоимость и эффективность труда», ― говорит он.
Вместо вывода
Не исключено, что автоматизация, внедрение low-code/no-code платформ и разработка ПО стоят на пороге революции, и главным виновником может стать искусственный интеллект. Но готовы ли мы к этому?
Пока одни эксперты пророчат закат эры программистов уровня junior и middle, другие уверены, что без человека никуда. Кто-то видит в ИИ угрозу, а кто-то ― возможность для профессионального роста и увеличения дохода.
Но главный вопрос остается открытым: сможет ли ИИ полностью заменить человека в разработке и автоматизации бизнес-процессов? И если да, то кто будет нести ответственность за ошибки бездушной машины?
А что думаете вы? Станет ли ИИ палочкой-выручалочкой для бизнеса или очередным разрекламированным пузырем? Готовы ли вы доверить критически важные процессы искусственному интеллекту?
Делитесь своим мнением в комментариях. А чтобы узнать, к каким еще неожиданным выводам пришли эксперты, обязательно посмотрите полную запись дискуссии на YouTube-канале AI4Dev.
Автор: Artezio_team
