رودریگو کوتینیو یک بنیانگذار و مدیر محصول هوش مصنوعی در Outsystems است. از زمان تأسیس این شرکت در سال 2001 ، وی مشارکت تعیین کننده ای در طراحی و چشم انداز محصول ، به ویژه معماری و زبان بصری آن داشته است. از روز اول ، وی بر توسعه روشهای نوآورانه و عملی برای افزایش سرعت تحویل برنامه های سازمانی متمرکز شد. وی اکنون با استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری به ترتیب بزرگی ، مسئولیت دو برابر شدن در این هدف را بر عهده دارد.
سیستم های پیش بینی یک سکوی کم کد است که از AI تولیدی بهره می برد و به سازمانها کمک می کند تا برنامه های درجه یک شرکت را به سرعت در ساخت ، مدیریت و تکامل دهند. این امکان توسعه سریعتر نرم افزارهای مهم ماموریت را فراهم می کند ، همکاری بین تیم های IT و تجاری را تشویق می کند و از معماری مقیاس پذیر و ابر بومی پشتیبانی می کند-در حالی که باعث کاهش عقب نشینی می شود ، کل چرخه عمر نرم افزار را انجام می دهد.
چگونه هوش مصنوعی چشم انداز توسعه کم کد را تغییر می دهد؟
ابزارهای جدید هوش مصنوعی دو تحول مهم را به روش کم کد ارائه می دهند: روشهای بهره وری و ارتباطی. هوش مصنوعی تولیدی به توسعه دهندگان کم کد کمک می کند تا برنامه های کاربردی را سریعتر و با کیفیت بهتر بسازند. مدل ها با استفاده از بهترین شیوه های معماری آموزش می بینند ، که تضمین می کند پیشنهادات ارائه شده به توسعه دهندگان سالم است. علاوه بر این ، AI تولیدی نیز در سایر قسمت های چرخه حیات ، مانند طراحی برنامه ، اعتبار سنجی برنامه و مرحله بندی ، سرعت بخشیدن به سرعت از ایده به برنامه حتی سریعتر استفاده می شود.
دومین تحول بزرگ ، نتیجه اول ، این است که ارتباط بین فناوری اطلاعات و تجارت به طرز چشمگیری تغییر خواهد کرد. با امکان استفاده از AI و کم کد برای ایجاد نسخه اول برنامه در دقیقه ها و تغییرات عظیم در ثانیه ، برنامه را می توان همراه با تجارت انجام داد. به جای برقراری ارتباط از طریق اسناد مورد نیاز ، می تواند یک برنامه در حال اجرا واقعی را در زمان واقعی نشان دهد.
این امر نقش آن را تغییر می دهد ، توسعه دهندگان را به جدول سوق می دهد و نوآوری را قادر می سازد تا از پیوند تجارت با فناوری دور شود.
مزایای اصلی توسعه کم کد AI نسبت به رویکردهای برنامه نویسی سنتی چیست؟
بر خلاف کد سنتی با هوش مصنوعی ، سیستم عامل های کم کد که توسط AI-مانند مربی Outsystems-بر چالش های کلیدی مانند کد یتیم ، کیفیت کد ضعیف و عدم شفافیت و توضیح غلبه می کند. این امر امکان پذیر است زیرا ابزارهای کم کد مانند Outsystems از مدل های سطح بالا استفاده می کنند که پیچیدگی های کد را انتزاع می کند و اعتبار آن را برای اطمینان از کار کردن و پیروی از بهترین شیوه ها امکان پذیر می کند.
سازمان ها هنگام اجرای سیستم عامل های کم کد AI با چه چالش هایی روبرو هستند؟
مواردی وجود دارد که سازمانها هنگام انتخاب و اجرای این سیستم عامل های کم مصرف باید از آنها آگاه باشند. ابتدا به دنبال بستری باشید که از AI برای تقویت کل SDLC ، نه تنها تولید کد استفاده کند. دوم ، به این فکر کنید که چگونه ابزار می تواند به تغییر نحوه کار ما کمک کند. به عنوان مثال ، با مربی ، Outsystems قصد دارد رابطه بین آن و تجارت را تغییر دهد ، چیزی که تأثیر بسیار عمیق تری بر سازمان ها فراتر از افزایش بهره وری توسعه دهنده خواهد گذاشت.
سرانجام ، ماندن سازگار می تواند یک چالش برای سازمانهایی باشد که از سیستم عامل های کم کد AI محور استفاده می کنند. تیم های توسعه دهنده باید به یاد داشته باشند که ممیزی های گذشته را برای رعایت پرچم های قرمز یا آسیب پذیری های امنیتی بالقوه سرعت نمی بخشند و همیشه تیم های حقوقی را درگیر می کنند ، به خصوص هنگام کار با مشتریان یا داده های حساس. به همین دلیل است که Outsystems قبلاً برای این کار تنظیم کرده است ، چارچوبی را فراهم می کند که به طور خودکار حاکمیت داده ها و انطباق نظارتی را تضمین می کند.
چه چیزی سیستم های خروجی را از سایر سیستم عامل های توسعه کم کد جدا می کند؟
Outsystems برای ارائه بهترین تجربه توسعه دهنده با پیشرفته ترین AI و AI Generative Toolset در بازار کم کد طراحی شده است. Platform Outsystems توسعه AI را برای سرعت و مقیاس بی نظیر با ابزارهای هوش مصنوعی برای رفع آسیب پذیری های امنیتی ، بدهی فنی و سایر مسائل مربوط به نگهداری ، قدرت می دهد. سازنده خودکار عامل AI ما به تیم های IT اجازه می دهد تا به راحتی برنامه های تزریق شده Genai را بدون تخصص پیشرفته Genai بسازند.
Outsystems همچنین تنها بستر LCAP است که می تواند در هر مورد استفاده مورد استفاده قرار گیرد ، عملکرد و مقیاس بی نظیری را ارائه می دهد که حتی می تواند از ترافیک غیرقابل پیش بینی و متناقض پشتیبانی کند. هنگامی که شما بر روی سیستم های خارج از سیستم ساخته می شوید ، در حال ساخت برنامه هایی هستید که همیشه با ادغام آسان با سایر فناوری ها و زیرساخت های موجود و بدون دیوار یا محدودیت در کارکردها ، آنها همیشه خواهند بود.
چگونه AI به شرکتها کمک می کند تا معضل “خرید در مقابل ساخت” را در توسعه نرم افزار حل کنند؟
سیستم عامل های هوش مصنوعی و کم کد نرم افزارهای سفارشی را در دسترس ، مقرون به صرفه تر و سازگار تر قرار می دهند و به شرکت ها فرصت های جدیدی می دهند تا سیستم عامل های خود را با بخشی از هزینه سنتی بسازند. علاوه بر این ، سیستم عامل های توسعه کم کد با هوش مصنوعی به شما امکان می دهند با استفاده از منابع کمتری ، پشته فناوری خود را خیلی سریعتر بسازید.
واقعیت این است که هوش مصنوعی در اینجا تعادل قدرت را تغییر می دهد-شرکت هایی که قبلاً مجبور به سرمایه گذاری در سفارشی سازی های پر هزینه نرم افزار خارج از قفسه بودند ، که اغلب به دلایل مالی کنترل و دید را قربانی می کنند ، اکنون به راه های جدیدی برای ساخت نرم افزاری که به طور خاص برای آنها کار می کند ، دسترسی دارند.
مربی Outsystems چیست ، و چگونه می تواند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی چرخه چرخه توسعه نرم افزار (SDLC) استفاده کند؟
Outsystems Mentor اولین کارگر دیجیتال توسعه نرم افزار کامل توسعه نرم افزار (SDLC) است که باعث تولید برنامه ، تحویل و نظارت می شود و همه از کم کد و Genai بهره می برد. Mentor یک رویکرد واقعی “چپ چپ” را برای ایجاد برنامه معرفی می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا از این روند زودتر شروع کنند. با شروع کشف و نمونه سازی سریع ، تیم های IT می توانند ایده ها را تأیید کرده و طرح های اولیه را قبل از توسعه در مقیاس کامل تصحیح کنند. کاربران به سادگی برنامه مورد نیاز یا دیدگاه خود را توصیف می کنند ، و مربی نسخه اولیه را با عملکرد جلوی ، مدل های داده و منطق تجارت تعبیه شده تولید می کند. با استفاده از خودکار سازی نمونه سازی برنامه و اطمینان از کیفیت کد بهترین کلاس ، مربی SDLC را تعریف می کند.
چه چیزی مربی را از سایر ابزارهای توسعه کد کم AI متمایز می کند؟
Mentor گردش کار و مدیریت نرم افزار را به یک تمایز دهنده مهم رقابتی تبدیل می کند. مربی با استفاده از تولید برنامه AI-محور ، بهینه سازی ، بررسی های کیفیت خودکار و نمایندگان همه تحت حاکمیت IT متمرکز ، مربی باعث افزایش بهره وری توسعه دهنده می شود و ضمن اطمینان از برنامه های کاربردی با بالاترین استانداردهای کیفیت. علاوه بر این ، مربی اجازه می دهد تا این کار با سرعتی که قبلاً غیرممکن بود انجام شود ، تیم ها را قادر می سازد تا با زمان خود کارهای بیشتری انجام دهند و در طول توسعه تنظیم کنند.
بر خلاف کد سنتی با هوش مصنوعی ، مربی بر چالش های کلیدی مانند کد یتیم ، کیفیت کد ضعیف و عدم شفافیت و توضیح غلبه می کند. این تضمین می کند که تیم ها کنترل ، کاهش بدهی فنی و پتانسیل توسعه نرم افزار AI محور را حفظ کنند و آن را به یک انتخاب دقیق تر و کارآمدتر برای توسعه سریع کاربردی تبدیل کنند.
Mentor با طراحی ایمن است تا کلیه الزامات و استانداردهای حاکمیت داده ها را برای اطمینان از انطباق و امنیت تأمین کند. توسعه مدل محور آن با تمرکز بر روی مدل ها به جای کد ، امکان حفظ آسانتر را فراهم می کند و در نهایت به توسعه دهندگان توانمندسازی می کند تا روی پروژه های مورد نظر تمرکز کنند.
چگونه رویکرد AI منتور MENTOR در مقایسه با ابزارهای سنتی Genai ، حاکمیت و امنیت را بهبود می بخشد؟
با استفاده از مربی ، تیم ها می توانند برنامه ها را از طریق بررسی کد با هوش مصنوعی تأیید و حفظ کنند ، و اطمینان حاصل کنند که کلیه برنامه ها بالاترین استانداردهای ممکن را برای توسعه ، امنیت ، عملکرد ، معماری و حفظ طولانی مدت رعایت می کنند. با اجرای این بررسی ها از ابتدا ، توسعه دهندگان می توانند در هر مرحله از فرآیند ، حاکمیت و دید داده ها را حفظ کنند.
Mentor همچنین به صورت فعال و به طور مرتب موضوعاتی را بررسی می کند که ممکن است پس از حضور یک برنامه در محیط تولید ، سازش در کیفیت یا امنیت را نشان دهد. تمام جنبه های مهم این برنامه ها – مانند معماری ، امنیت ، عملکرد و نگهداری – می توانند از نزدیک برای بهترین شیوه های برنامه نویسی و کیفیت در طول چرخه توسعه مورد بررسی قرار گیرند و بررسی شوند. در Outsystems ، ما اهمیت مهم را بر امنیت شرکت قرار می دهیم و می دانیم که محافظت از پلتفرم و جهان از برنامه های ساخته شده توسط مشتریان ، چقدر مهم است ، در نهایت به مشتریان ما اجازه می دهیم تا برنامه های ایمن را بسازند ، از فناوری Outsystems و خدمات مبتنی بر ابر استفاده کنیم.
چگونه معماری AI Mentor چندین عامل را برای تسریع در توسعه برنامه ها ارکستر می کند؟
Mentor یک کارگر دیجیتالی است: یک عضو تیم غیر انسانی و AI که برای انجام وظایف پی در پی و حتی کل فرآیندهای انجام شده آموزش دیده است. از ترکیبی از سوابق AI مولد ، پردازش زبان طبیعی ، مدل های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکار سازی فرایندهای خسته کننده ، متفاوت و پیچیده استفاده می کند و کار انسان را تقویت می کند.
Mentor از چندین عامل استفاده می کند ، هرکدام متخصص در یک جنبه خاص از توسعه برنامه ، برای تولید سریع کاربردهای کاملاً کاربردی با همکاری در بخش های مختلف پروژه به طور همزمان ، به طور قابل توجهی کاهش زمان توسعه ضمن حفظ کیفیت با استفاده از نقاط قوت هر عامل در طول چرخه توسعه نرم افزار (SDLC).
چگونه Outsystems قصد دارد در سالهای آینده قابلیت های هوش مصنوعی خود را تکامل دهد؟
در Outsystems ، استراتژی هوش مصنوعی ما با استفاده از AI و Learning Machine برای تسریع در توسعه برنامه های تکراری ، بهبود امنیت ، عملکرد و چابکی و ساخت برنامه های Genai برای تسریع در تحول متمرکز شده است. همانطور که ما پیشنهادات محصول خود را از طریق مربی و ما گسترش می دهیم AI Agent Builder، ما همچنان به Genai و Agentic AI می پردازیم تا تیم های IT را توانمند کنیم تا بدون محدودیت نوآوری کنند.
با تشکر از شما برای مصاحبه عالی ، خوانندگانی که مایل به کسب اطلاعات بیشتر هستند باید بازدید کنند سیستم های پیش بینیبشر
