Trend w kierunku platform chatbotowych typu low-code

Wraz z ewolucją programowania wyraźnie widoczny jest zwrot w stronę rozwiązań no-code i low-code.

Te platformy low-code – w tym platformy chatbotów AI i agentów AI – obiecują obniżenie kosztów i skrócenie czasu tworzenia oprogramowania, co sprawia, że tworzenie różnorodnych aplikacji staje się bardziej opłacalne.

Jednak mimo licznych zalet platform low-code dla profesjonalnych użytkowników, rozwiązania skierowane do programistów pozostają niezbędne, by osiągnąć najwyższy poziom personalizacji i funkcjonalności.

Wzrost popularności no-code i low-code

Platformy no-code zdemokratyzowały tworzenie oprogramowania, pozwalając użytkownikom biznesowym — ekspertom w swoich dziedzinach — tworzyć i udoskonalać aplikacje bez konieczności pisania kodu.

Narzędzia takie jak Excel są tego przykładem, umożliwiając szybkie budowanie funkcjonalnych rozwiązań. Sam Excel stał się potężnym narzędziem zwiększającym produktywność, pozwalając osobom bez wiedzy programistycznej wykonywać zadania, które kiedyś wymagały specjalistycznych umiejętności.

Platformy low-code idą o krok dalej, oferując środowisko, w którym potrzeba minimalnej ilości kodu. Dostarczają gotowe komponenty i szablony, które przyspieszają tworzenie aplikacji, a jednocześnie umożliwiają ich dostosowanie. Przykładowo, Zapier pozwala integrować różne aplikacje i automatyzować procesy bez głębokiej wiedzy technicznej.

Wyzwania związane z no-code

Pomimo zalet, rozwiązania no-code mają swoje ograniczenia. Mogą być mniej łatwe w utrzymaniu i mniej bezpieczne niż alternatywy wymagające większej ilości kodu. Prostota, która czyni je dostępnymi, może prowadzić do pomijania dobrych praktyk, skutkując aplikacjami trudnymi do skalowania lub modyfikacji.

I tu jest sedno: no-code nie eliminuje potrzeby posiadania wiedzy.

Tworzenie zaawansowanych aplikacji nadal wymaga solidnego zrozumienia podstawowych koncepcji i narzędzi. Tak jak opanowanie zaawansowanych funkcji Excela nie następuje od razu, tak zbudowanie złożonej aplikacji na platformie no-code wymaga czasu i nauki.

Zaawansowane funkcje często wprowadzają poziom złożoności, z którym narzędzia no-code nie radzą sobie najlepiej. Przykładowo, wizualne przedstawienie logiki programistycznej w silnikach do tworzenia gier, takich jak Unreal Engine, upraszcza kodowanie, ale nadal wymaga zrozumienia podstaw programowania.

Takie abstrakcje mogą czasem utrudnić wdrożenie konkretnych funkcji w porównaniu do tradycyjnego kodowania.

A co z rozwiązaniami dla programistów?

Chociaż platformy low-code zmniejszają dystans między użytkownikami nietechnicznymi a programistami, wciąż istnieje duże zapotrzebowanie na rozwiązania skierowane do deweloperów, zwłaszcza przy zaawansowanych aplikacjach, takich jak agenci AI. Platformy wymagające kodowania pozwalają programistom w pełni wykorzystać ich wiedzę, oferując elastyczność w budowaniu złożonych funkcji, których platformy low-code lub no-code mogą nie obsługiwać.

Platformy skoncentrowane na programistach umożliwiają tworzenie rozwiązań dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Dają pełną kontrolę nad procesem tworzenia, pozwalając na optymalizację, skalowanie i integrację z innymi systemami na poziomie, którego platformy low-code mogą nie zapewniać. W przypadku rozwoju agentów AI taki poziom kontroli jest często niezbędny do dostarczenia zaawansowanych, inteligentnych rozwiązań.

Low-code nie wyklucza wiedzy eksperckiej

Wiedza ekspercka pozostaje kluczowa w środowisku low-code. Różnica między tym, co może osiągnąć zaawansowany użytkownik a zwykły użytkownik, jest znacząca — nie tylko pod względem funkcjonalności, ale także utrzymania i skalowalności aplikacji. Doświadczeni programiści potrafią omijać ograniczenia narzędzi low-code, optymalizując wydajność i rozszerzając możliwości tam, gdzie to konieczne.

Środowiska low-code stanowią kompromis. Pozwalają użytkownikom biznesowym realizować znaczną część prac rozwojowych, wspierając współpracę między osobami nietechnicznymi a programistami.

Efekt końcowy? Ta synergia może przyspieszyć proces tworzenia, jednocześnie zapewniając, że gotowa aplikacja spełnia profesjonalne standardy.

Platformy chatbotowe low-code kontra rozwiązania dla programistów

W obszarze chatbotów AI i agentów AI kluczowe jest połączenie łatwości obsługi z możliwością personalizacji – ale wszystko zależy od końcowego zastosowania.

Platformy chatbotowe no-code świetnie sprawdzają się w prostych przypadkach, takich jak podstawowa obsługa klienta czy odpowiadanie na najczęściej zadawane pytania. Umożliwiają szybkie wdrożenie, ale często brakuje im głębi potrzebnej do bardziej interaktywnych lub wyspecjalizowanych zastosowań.

Bardziej złożone chatboty i agenci AI mogą wymagać funkcji takich jak śledzenie interakcji z użytkownikiem, prowadzenie rozmów zależnych od kontekstu czy integracja z zewnętrznymi systemami. Takie funkcjonalności często wymagają indywidualnego programowania, którego platformy no-code nie są w stanie zapewnić.

Platformy low-code oferują większą elastyczność, ale nawet one mogą napotkać ograniczenia przy bardzo wyspecjalizowanych wymaganiach. Właśnie tutaj rozwiązania dla programistów mają przewagę. Dostarczają narzędzi i środowisk niezbędnych do budowy zaawansowanych agentów AI o rozbudowanych możliwościach, zapewniając lepsze doświadczenie użytkownika.

Jak wybrać odpowiednią platformę

Wybór między rozwiązaniami no-code, low-code a wymagającymi kodowania zależy ostatecznie od potrzeb projektu.

Low-code to optymalny kompromis dla wielu zastosowań, oferując łatwość tworzenia bez dużych ograniczeń w personalizacji.

Jednak w przypadku projektów wymagających zaawansowanych funkcji i pełnej kontroli — jak złożone agenty AI — niezbędne są platformy skierowane do programistów.

Łącząc narzędzia low-code do szybkiego tworzenia z rozwiązaniami dla programistów do zaawansowanych funkcji, firmy mogą osiągnąć maksymalną efektywność. Programiści mogą skupić się na złożonych zadaniach i dopracowaniu szczegółów, a użytkownicy biznesowi zajmować się podstawowymi elementami. Taki podział pracy prowadzi do sprawniejszych cykli rozwojowych i wyższej jakości aplikacji.

Koniec ery no-code?

Chociaż platformy no-code mają swoje miejsce, zwłaszcza przy prostych aplikacjach, to rozwiązania low-code i skierowane do programistów okazują się lepszym wyborem przy tworzeniu solidnego, skalowalnego i łatwego w utrzymaniu oprogramowania.

Łączą one zalety obu podejść — umożliwiając profesjonalnym użytkownikom biznesowym znaczący wkład, a programistom wykorzystanie swoich umiejętności tam, gdzie to najważniejsze.

W kontekście tworzenia chatbotów i agentów AI platformy low-code ułatwiają budowę zaawansowanych botów zapewniających świetne doświadczenia użytkownika, natomiast rozwiązania dla programistów oferują głębię i kontrolę niezbędną przy najbardziej wymagających projektach.

Stosując podejście łączące narzędzia low-code i rozwiązania dla programistów, firmy mogą przyspieszyć innowacje, usprawnić współpracę między zespołami i ostatecznie dostarczać lepsze produkty na rynek.

Nie chodzi o całkowitą rezygnację z kodowania, lecz o usprawnienie i ułatwienie procesu tworzenia oprogramowania bez kompromisów w zakresie jakości czy funkcjonalności.

Wdróż agenta AI w przyszłym miesiącu

Niezależnie od tego, czy potrzebujesz rozwiązania low-code, czy w pełni deweloperskiego, Botpress zapewnia intuicyjne i potężne środowisko do budowania agentów.

Botpress to nieograniczenie rozbudowywalna platforma z biblioteką gotowych integracji. Kompletny zestaw samouczków i kursów pozwala nawet początkującym szybko wdrożyć agenta AI.

Najczęściej zadawane pytania

1. Kiedy warto skorzystać z platformy no-code, a kiedy zatrudnić programistę?

Powinieneś użyć platformy no-code, gdy tworzysz coś prostego, na przykład bota FAQ lub proces pozyskiwania leadów, zwłaszcza jeśli liczy się szybkość i łatwość obsługi bardziej niż możliwość dostosowania. Zatrudnij dewelopera, gdy potrzebujesz niestandardowych API lub integracji z systemami wykraczającymi poza możliwości narzędzi no-code.

2. Czy można przejść od prototypu no-code do aplikacji stworzonej przez dewelopera?

Tak, możliwe jest przejście od prototypu no-code do aplikacji stworzonej przez dewelopera. Wiele platform, takich jak Botpress, obsługuje zarówno interfejsy typu „przeciągnij i upuść”, jak i dostosowanie na poziomie kodu, dzięki czemu możesz najpierw zweryfikować pomysł, a następnie rozwinąć rozwiązanie bez konieczności zaczynania od nowa.

3. Jak mogę zabezpieczyć swoje rozwiązanie chatbotowe na przyszłość, gdy moje potrzeby będą rosły?

Aby zabezpieczyć chatbota na przyszłość, wybierz platformę oferującą narzędzia no-code i dostęp dla deweloperów, obsługującą modułowe przepływy pracy oraz łatwą integrację z usługami zewnętrznymi. Dzięki temu możesz stopniowo rozbudowywać możliwości bota bez konieczności przebudowy całej architektury.

4. Jak platformy low-code wspierają chatboty wielojęzyczne?

Platformy low-code wspierają chatboty wielojęzyczne, umożliwiając przesyłanie tłumaczeń, wykrywanie języka oraz integrację z usługami tłumaczeniowymi, takimi jak Google Translate czy DeepL. Niektóre platformy oferują także natywne funkcje zarządzania językami, co ułatwia lokalizację rozmów dla poszczególnych regionów.

5. Jak wypada ROI w porównaniu rozwiązań AI no-code, low-code i high-code?

Rozwiązania no-code zwykle zapewniają najszybszy zwrot z inwestycji dzięki niskim kosztom wdrożenia i szybkiemu uruchomieniu, co sprawdza się przy małych projektach lub MVP. Platformy low-code oferują zrównoważony zwrot z inwestycji, przyspieszając rozwój i pozwalając na umiarkowaną złożoność. Rozwiązania high-code wymagają większych nakładów początkowych, ale mogą przynieść wyższy długoterminowy zwrot dzięki pełnej personalizacji funkcjonalności.