Rozwijające się możliwości sztucznej inteligencji stopniowo przekształcają sektor technologii. Coraz większa liczba osób bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu może teraz z powodzeniem rozwijać własne aplikacje — zarówno mobilne, jak i internetowe — bez konieczności nauki skomplikowanych języków lub frameworków. Zjawisko to jest czasami określane jako „vibecoding” i zyskuje na popularności dzięki platformom takim jak Replit, Lovable, Cursor i Bolt.
- Sztuczna inteligencja ułatwia tworzenie aplikacji bez konieczności posiadania rozległej wiedzy programistycznej, obniżając tym samym bariery wejścia do branży technologicznej.
- Innowacyjne narzędzia AI, takie jak Replit i Cursor, automatyzują proces kodowania, pozwalając użytkownikom skupić się na koncepcji i funkcjonalności swoich aplikacji.
- Nawet jeśli cały proces zostanie usprawniony, umiejętności krytycznego myślenia, weryfikacja wyników generowanych przez sztuczną inteligencję i strategie biznesowe nadal będą niezbędne.
- Choć sztuczna inteligencja znacznie skraca czas i obniża koszty tworzenia oprogramowania, osiągnięcie sukcesu rynkowego nadal zależy od dobrze przemyślanego pomysłu i zrozumienia grupy docelowej.
- Więcej informacji na temat biznesu znajdziesz na Businessinsider.com.pl.
Wspomniane startupy to platformy, które zapewniają zestawy narzędzi do tworzenia oprogramowania, które są w dużej mierze zautomatyzowane i wspierane przez generatywne modele AI. Zamiast spędzać dni lub tygodnie na mozolnym kodowaniu od podstaw, wystarczy krótko opisać po angielsku, co aplikacja ma osiągnąć, a systemy AI same wybiorą odpowiednie biblioteki , wygenerują kolejne linie kodu, zidentyfikują problemy i — w większości przypadków — rozwiążą je autonomicznie.
Ten trend ma kilka istotnych implikacji. Pierwszą z nich jest znacznie obniżona bariera wejścia do świata technologii i startupów. Dekadę temu opracowanie funkcjonalnej aplikacji — nawet podstawowej — wymagało albo znacznej wiedzy technicznej, albo zatrudnienia zespołu programistów.
Obecnie wszystko, czego potrzeba, to pomysł i determinacja, aby sformułować wymagania, aby stworzyć działający prototyp w ciągu kilku godzin. Ten prototyp jest często zdolny do wykonywania stosunkowo złożonych zadań, takich jak rozpoznawanie obiektów na obrazach, podsumowywanie treści artykułów lub wyszukiwanie informacji w rozproszonych bazach danych.
Przeczytaj także: AI zmienia sposób ekspansji firm. „Obecnie automatyzujemy jednostki, a nie centra danych”.
Sztuczna inteligencja oferuje niespotykane dotąd możliwości
Ponadto AI w tej roli nie jest już wykorzystywana wyłącznie przez profesjonalnych inżynierów w celu zwiększenia ich produktywności. Wcześniej narzędzia takie jak GitHub Copilot, które inteligentnie sugerowały następujące linie kodu programistom znającym składnię i konwencje różnych języków, zyskały znaczną popularność.
Nowe osiągnięcia, wykorzystujące znacznie bardziej solidne modele językowe, pozwalają kompletnym nowicjuszom tworzyć funkcjonalne aplikacje . Wszystko, co jest wymagane, to przedstawienie systemowi swojego pomysłu (na przykład: opracowanie usługi analizującej zawartość mojej lodówki i polecającej przepisy na obiad) i oczekiwanie na pojawienie się gotowej do użycia witryny internetowej lub aplikacji mobilnej.
Naturalnie, nie wszystko będzie działać idealnie od samego początku. Czasami algorytm może wymagać dodatkowych wskazówek, a czasami może tworzyć dane lub generować chaotyczne, nie do końca dokładne rozwiązania. Niemniej jednak zakres przyspieszenia i redukcji kosztów rozwoju oprogramowania jest ogromny.
Innym aspektem jest udoskonalenie infrastruktury wspierającej początkujących przedsiębiorców. Doskonałym przykładem są tzw. JetPacks opracowane w Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship. Oprogramowanie to nie tylko zapewnia wskazówki dotyczące kodowania, ale zasadniczo prowadzi użytkowników przez cały proces planowania biznesowego . W rezultacie każdy zainteresowany może sprawnie poruszać się po etapach, które w metodologii disciplined entrepreneurship (z angielskiego disciplined entrepreneurship) stanowią podstawę rozwoju startupu:
- Określenie odpowiedniej grupy odbiorców
- Potwierdzenie, czy istnieje rzeczywista potrzeba posiadania produktu
- Formułowanie modelu biznesowego i strategii wejścia na rynek
Algorytmy AI generują różne opcje rozwiązań, oceniają wielkość rynku, sugerują ceny i oceniają rentowność koncepcji w ciągu kilku minut lub dziesiątek minut. Oczywiście ostateczne decyzje należą do jednostek — muszą polegać na własnych badaniach i spostrzeżeniach branżowych, ale dzięki tym narzędziom podstawowe elementy biznesu można ustalić w ciągu zaledwie kilku dni.
Sprawdź także: Małe modele językowe. Mniejsze modele językowe już przekształcają wiele firm.
Przyspieszone kursy dla osób rozpoczynających działalność gospodarczą
W przypadku Ember Shield Technologies, projektu, który powstał w ramach obozu szkoleniowego dla przedsiębiorców MIT, sztuczna inteligencja zaleciła zmianę grupy docelowej z firm ubezpieczeniowych na właścicieli domów. Chociaż zespół początkowo uważał, że ubezpieczyciele będą najbardziej zainteresowani produktem zapewniającym ochronę przeciwpożarową, sztuczna inteligencja uznała, że właściciele domów są bardziej skłonni inwestować w swoje bezpieczeństwo, ponieważ szukają prawdziwej ochrony, a nie tylko potencjalnych oszczędności na ubezpieczeniu.
Dzięki tym zaleceniom dopracowanie i wyjaśnienie wizji produktu zajęło zaledwie kilka dni. W innym scenariuszu mogłoby to potrwać miesiące analiz i testów.
Pomimo optymistycznych perspektyw i ekscytacji otaczających „vibecoding”, nie można ignorować nieodłącznych ryzyk i ograniczeń.
Po pierwsze, rozwiązania AI nie są nieomylne. Czasami algorytmy mogą całkowicie błędnie interpretować dane, generować fałszywe wyceny lub recenzje, co , jeśli nie zostanie sprawdzone, może skutkować wnioskami całkowicie oderwanymi od rzeczywistości.
Po drugie, staje się coraz bardziej oczywiste, że podstawowa umiejętność weryfikacji i nadzorowania wyników AI jest kluczowa — niezależnie od indywidualnego doświadczenia programistycznego. Narzędzia mogą generować kod, ale nadal wymagają ludzkiej wiedzy i zrozumienia kontekstu. Krytyczne myślenie i umiejętności analityczne stają się ważniejsze niż kiedykolwiek.
Innym czynnikiem jest znaczenie strategicznych i biznesowych aspektów rozwoju aplikacji. Nawet najbardziej wyjątkowy prototyp nie odniesie sukcesu, jeśli twórcy zaniedbają opracowanie modeli finansowania, strategii marketingowych, analizy konkurencji, relacji inwestorskich i planowania wejścia na rynek. Sztuczna inteligencja znacznie usprawnia fazę tworzenia , w której wytwarzany jest kod i integrowane są moduły aplikacji, ale
Źródło
