OutSystems integreert AI-technologieën om snelle innovatie met low-code softwareontwikkeling mogelijk te maken

1 december 2023

OutSys­tems, een belang­rijke Europese ontwik­ke­laar van een high-perfor­mance low-code platform, is zeer actief als het gaat om het inte­greren van AI voor zowel devel­o­pers als business managers. Deze ontwik­ke­lingen beloven de manier waarop software wordt ontwik­keld en bedrijven kunnen innoveren aanzien­lijk te veranderen.

“Bij OutSys­tems zijn we er van overtuigd dat AI een high-perfor­mance low-code oplossing als wij leveren enorme kansen biedt”, vertelt Nuno Carneiro. Hij is AI Principal Product Manager bij OutSys­tems. “Daarom hebben we een speciale groep binnen het bedrijf die kijkt naar tal van AI-tech­no­lo­gieën. Dat gaat beduidend verder dan ‘enkel en alleen’ de Large Language Models die dankzij ChatGPT en Google Bard nu erg populair zijn. Natuur­lijk zien wij veel in conver­sa­ti­o­nele AI op basis van chatbots, maar we zien klanten bijvoor­beeld ook met computer vision aan de slag gaan om producther­ken­ning in hun apps in te bouwen. Dat biedt enorm inte­res­sante kansen.”

Nuno Carneiro

Drie pilaren

Het van oorsprong Portugese bedrijf hanteert op het gebied van AI een aanpak die steunt op drie ‘pillars’:

  1. AI-moge­lijk­heden voor business: OutSys­tems streeft ernaar om AI-functies zoals chatbots, foto­her­ken­ning en Large Language Models (LLMs) toegan­ke­lijk te maken voor business-gebrui­kers. Hierdoor kunnen deze bijvoor­beeld op een low-code manier apps ontwik­kelen waarmee consu­menten dankzij beeld­her­ken­ning een foto van een product maken, waarna de app infor­matie over het product in die foto opzoekt en moge­lijk­heden voor koop aanbiedt.
  2. Verbe­te­ring van developer-produc­ti­vi­teit: Door middel van AI hoopt OutSys­tems het ontwik­kel­proces te stroom­lijnen, waardoor code van hogere kwaliteit sneller kan worden gepro­du­ceerd. Door AI toe te passen, kunnen devel­o­pers bijvoor­beeld dubbele stukken code ontdekken en verwij­deren of bijvoor­beeld code iden­ti­fi­ceren die binnen een app niet wordt gebruikt maar wel in de app is opgenomen.
  3. Appli­ca­tion lifecycle mana­ge­ment: Het gebruik van AI voor het beheren en onder­houden van appli­ca­ties speelt een cruciale rol in het platform van OutSystems. 

AI Mentor System en kwaliteitsbeheer

Zowel de business-orga­ni­satie als de devel­o­pers die de business bij low-code projecten helpen, hebben veel baat bij het toevoegen van AI-tech­no­lo­gieën. Om de produc­ti­vi­teit van devel­o­pers verder te verbe­teren heeft OutSys­tems onlangs een zogeheten ‘AI Mentor System’ ontwik­keld. De kreet ‘mentor’ is hierbij inte­res­sant: het neemt namelijk niet zozeer de rol van de developer over, maar biedt ‘guidance’ zoals een mentor dat geeft aan een leerling of nieuwe medewerker. 

De mentoren bieden nogal wat mogelijkheden:

  • Code Mentor - Deze tool geeft devel­o­pers sugges­ties over de volgende stappen die in het ontwik­kel­tra­ject gezet moeten worden, doet een voorstel voor de beste optie en voegt deze toe aan de code, volledig gecon­fi­gu­reerd en aangepast aan de bedrijfs­lo­gica en context. Daarnaast stelt Code Mentor ontwik­ke­laars in staat om natuur­lijke taal te gebruiken om complexe gegevens te beschrijven die nodig zijn voor een appli­catie. De inge­bouwde AI genereert vervol­gens auto­ma­tisch de juiste SQL-query, wat devel­o­pers veel tijd bespaart.
  • Archi­tec­tuur Mentor – Dit is een op AI geba­seerde soft­wa­re­ma­tige ‘enter­prise architect’ die code beoor­deelt om ervoor te zorgen dat deze voldoet aan de normen die in de enter­prise archi­tec­tuur zijn vastgelegd.
  • Security Mentor – Op AI geba­seerde func­ti­o­na­li­teit die code beoor­deelt om kwets­baar­heden in de code die tijdens het ontwik­ke­lings­proces zijn geïn­tro­du­ceerd te identificeren.
  • Perfor­mance Mentor – Deze beoor­deelt de code om mogelijke pres­ta­tie­knel­punten te iden­ti­fi­ceren en ervoor te zorgen dat apps conse­quent presteren op het gewenste prestatieniveau.
  • Main­tai­na­bi­lity Mentor – Op AI geba­seerde analy­se­func­ti­o­na­li­teit die het appli­ca­tie­port­folio van een bedrijf of orga­ni­satie scant op zoek naar moge­lijk­heden om de onder­houd­baar­heid van de code te verbe­teren. Dit gebeurt door bijvoor­beeld meermalen geschreven code voor dezelfde func­ti­o­na­li­teit op te sporen.

AI helpt hierbij dus heel nadruk­ke­lijk de developer om sneller betere code te maken. Daar staat tegenover dat we soms berichten lezen als zouden AI-tools software devel­o­pers op termijn overbodig maken omdat deze tools zelf ook in staat zijn code te schrijven. Zo’n vaart zal dit niet lopen, meent Carneiro. “Natuur­lijk biedt AI devel­o­pers enorm veel kansen. Denk aan het auto­ma­ti­seren van repe­ti­tieve taken. Maar zoals je aan de diverse mentor-oplos­singen kunt zien, biedt AI vooral veel moge­lijk­heden om devel­o­pers te helpen betere code te maken. En dan bovendien code die beter aansluit op wat de business nodig heeft. Doordat de developer meer kan doen in minder tijd en bovendien betere code oplevert, heeft hij of zij ook veel meer tijd om zich bezig te houden met wat de business nu echt wil. Met andere woorden, de developer kan zich veel meer richten op het helpen van de business als het gaat om innovatie door middel van digitale appli­ca­ties. Dat is natuur­lijk bijzonder nuttig voor de business.”

Project Morpheus

Hij wil maar zeggen: innoveren staat bij vrijwel ieder bedrijf tegen­woordig gelijk aan digi­ta­li­seren. Er zijn eerder meer dan minder devel­o­pers nodig, meent hij. Nog mooier wordt het als deze devel­o­pers zich bovendien op die business-innovatie kunnen richten, omdat veel klassieke devel­op­ment-taken via AI geau­to­ma­ti­seerd worden.

Relevant is hier ook het Project Morpheus van OutSys­tems. Dit project levert tech­no­logie op waarmee devel­o­pers appli­ca­ties kunnen bouwen die voldoen aan unieke vereisten, met snelle iteraties en AI-onder­steu­ning. Belang­rijke kenmerken zijn:

  • Appli­ca­ties genereren met behulp van conver­sa­ti­o­nele prompts.
  • Werken met een AI-onder­steunde appli­catie-editor die voort­du­rend sugges­ties geeft.
  • Realtime, full-stack visuele weergaven van applicatiewijzigingen.

De rol van playgrounds 

Carneiro benadrukt dat OutSys­tems zich vooral ziet als een vendor die klanten helpt om veel sneller dan voorheen te innoveren. Daarbij speelt uiteraard het low-code-karakter van de tools van het bedrijf een belang­rijke rol. Business-mensen kunnen immers relatief eenvoudig hun eigen frontend appli­ca­ties maken, zonder dat daar al te veel devel­op­ment-werk bij komt kijken. Dat op zich is al een grote stap vooruit voor veel business-orga­ni­sa­ties, die gewend zijn aan trage en stro­pe­rige IT-trajecten die maanden of langer in beslag kunnen nemen. 

De toevoe­ging van AI versnelt het ontwik­kelen van frontend appli­ca­ties aanzien­lijk. Bovendien biedt AI volop moge­lijk­heden voor de business. De vraag is alleen wel of business-mensen voldoende kennis van AI hebben om de moge­lijk­heden die hierdoor ontstaan op waarde te schatten. Dat is inderdaad een punt van aandacht, vertelt Carneiro. “Voor tal van situaties biedt een combi­natie van low-code en AI enorme kansen. Maar als je met name de AI-kennis onvol­doende in huis hebt, wordt het lastig die kansen te herkennen.”

Daarom adviseert OutSys­tems bedrijven en orga­ni­sa­ties om zogeheten ‘playgrounds’ in te richten. Dit zijn – letter­lijk – digitale speel­tuinen waarin business-mensen samen met devel­o­pers kunnen expe­ri­men­teren. Dan ontdekken zij al gauw hoe snel een app met dit soort devel­op­ment tools kan worden gebouwd, is de ervaring van Carneiro. “Ook kunnen zij dan zelf ontdekken wat er mogelijk is als bijvoor­beeld computer vision of natural language proces­sing aan een app wordt toege­voegd. Zo ontstaat dan een oplossing als hiervoor beschreven en waarbij een klant een foto van een product als startpunt voor een shopping-ervaring kan gebruiken. Of neem apps waarbij de gebruiker simpelweg in natuur­lijke taal een vraag stelt en met grote mate van nauw­keu­rig­heid een antwoord van de app krijgt.”

Conver­sa­ti­onal chatbots op basis van Large Language Models stelen weliswaar momenteel de show, maar de wereld van AI biedt nog veel meer kansen, stelt Carneiro. Daarom onder­zoekt de speciale afdeling die OutSys­tems voor AI heeft opgezet ook andere AI-tech­nieken. Denk dan aan tech­nieken als machine learning, graph neural networks en bijvoor­beeld automated reasoning voor code­ge­ne­ratie. Deze laatste aanpak wordt door OutSys­tems bijvoor­beeld toegepast om tijdens een ontwik­kel­tra­ject sugges­ties aan devel­o­pers te doen. 

Pin It on Pinterest

Share This