De acordo com a Gartner, até 2028, 75% dos novos aplicativos corporativos serão desenvolvidos com auxilio de IA, reforçando a influência crescente da inteligência artificial no desenvolvimento de software. Nesse contexto, soluções corporativas precisam ser flexíveis e acompanhar a evolução constante das demandas do negócio — um desafio para abordagens tradicionais, que tendem a ser mais lentas e complexas.
O desenvolvimento de aplicativos com IA resolve esses desafios. Plataformas potencializadas por inteligência artificial automatizam tarefas repetitivas, oferecem insights estratégicos e aceleram fluxos de trabalho. Isso garante mais agilidade às empresas e reduz drasticamente o tempo para projetar, construir e implantar aplicativos personalizados.
E, ainda, para evitar as complexidades da programação tradicional, plataformas low-code com IA surgem como uma solução estratégica. Com elas, é possível criar apps inteligentes com conhecimento mínimo de código, transformando ideias em realidade de forma rápida e acessível.
O papel da IA no desenvolvimento de apps corporativos
A inteligência artificial está redefinindo o desenvolvimento de aplicativos ao acelerar processos, aumentar a precisão e se adaptar às reais necessidades dos negócios. Veja como a IA aprimora o desenvolvimento de apps:
A IA automatiza a fase de prototipagem, possibilitando a geração rápida de modelos funcionais e testes em estágios iniciais. Também reduz os ciclos de iteração ao sugerir melhorias em tempo real, diminuindo o retrabalho.
Ferramentas com inteligência artificial processam grandes volumes de dados, melhorando a tomada de decisão e a inteligência das aplicações.
Com modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN), ferramentas com IA conseguem interpretar descrições de lógica de negócio escritas em linguagem simples e convertê-las em código executável, acelerando o desenvolvimento.
Recursos-chave para desenvolvimento de apps com IA
Tecnologias como PLN, machine learning e análise preditiva tornam o desenvolvimento assistido por IA mais eficiente e inteligente. Veja como:
Processamento de Linguagem Natural (PLN): facilita o processamento e a interpretação da linguagem humana, melhora a análise de sentimentos e o engajamento com clientes.
Machine Learning: a partir de dados, aprende a prever comportamentos, detectar anomalias e personalizar experiências.
IA Generativa: gera automaticamente código, designs e relatórios com comandos simples, acelerando o tempo de lançamento.
Visão Computacional: interpreta dados visuais para gestão de inventário, controle de qualidade e segurança em tempo real.
Análise Preditiva: usa dados históricos para prever tendências, auxiliando decisões proativas e otimização de recursos.
Benefícios da IA na criação de apps corporativos
A adoção de ferramentas low-code com IA, como o Zoho Creator, proporciona vantagens significativas:
Produtividade e redução de custos: tarefas rotineiras como testes de regressão, integração e implantação são automatizadas e, dessa forma, as equipes podem focar em atividades mais estratégicas. Além disso, não há necessidade de grandes equipes ou infraestrutura cara.
Experiências personalizadas: plataformas low-code com IA analisam o comportamento dos usuários e oferecem insights baseados em dados. A personalização garante que as funcionalidades atendam às necessidades dos usuários, sem exigir ajustes manuais constantes.
Escalabilidade e eficiência operacional: a IA ajusta o uso de recursos, garantindo desempenho consistente mesmo com o aumento da base de usuários e do volume de dados. A análise em tempo real otimiza a alocação de recursos e reduz a necessidade de upgrades caros.
Interação aprimorada: chatbots com IA, por meio de PLN e machine learning, oferecem suporte proativo 24/7, guiando os usuários em processos complexos e proporcionando uma experiência mais ágil e satisfatória.
Menos tempo de lançamento e melhoria contínua: as plataformas baseadas em low-code e IA aceleram os ciclos de desenvolvimento e garantem lançamentos mais ágeis. Além disso, os apps evoluem automaticamente com base no feedback dos usuários e nas mudanças do negócio.
Como a IA aprimora a coleta de requisitos
Reunir requisitos claros também ajuda a evitar retrabalho e atrasos. Como? A inteligência artificial analisa dados de clientes, tendências de mercado e relatórios internos, oferecendo insights valiosos para priorizar recursos e funcionalidades. Assim, é possível focar no que importa e garantir que o produto final atenda às necessidades do negócio e dos clientes.
Insights orientados por dados: a inteligência artificial analisa pesquisas, avaliações e feedbacks para identificar os recursos mais valiosos para o negócio.
Modelos preditivos: os aplicativos podem prever tendências de negócios e destacar necessidades emergentes alinhadas às metas estratégicas.
Mitigação de riscos: técnicas como modelos de agrupamento e classificação detectam falhas e desalinhamentos ainda nas fases iniciais do desenvolvimento, evitando retrabalho e custos extras.
Design e arquitetura preparados para o futuro
A IA generativa oferece múltiplas opções de design e arquitetura, com as quais é possível avaliar rapidamente questões relacionadas a desempenho, segurança e escalabilidade. Mais detalhes:
Criação automatizada de arquiteturas
Os modelos generativos de IA, como GANs e algoritmos de encondizado por reforço, automatizam a criação de opções de arquitetura, acelerando decisões e equilibrando recursos e desempenho.
Otimização de trade-offs
A IA analisa desempenho, custo e segurança com técnicas de otimização multiobjetivos. Dessa forma, ajuda a definir a melhor arquitetura para o presente e para o futuro.
Adaptabilidade contínua
O design orientado por IA possibilita a evolução dos sistemas de acordo com necessidades de curto prazo e crescimento de longo prazo.
Testes e garantia de qualidade aprimorados com IA
DA mesma forma, a IA automatiza diversos aspectos do processo de testes, detectando bugs e vulnerabilidades com rapidez e precisão.
Geração automatizada de casos de teste: ferramentas como DeepCode ou algoritmos de geração de teste analisam o código e sugerem, de forma automática, cenários de teste. Assim, ajudam a reduzir o esforço manual.
Detecção rápida de bugs: modelos de Machine Learning identificam problemas de desempenho, vazamentos de memória e vulnerabilidades de segurança ainda nas primeiras etapas.
Integração contínua: ferramentas como Selenium e Katalon Studio, combinadas com scripts baseados em IA, garantem testes automáticos e abrangentes, mantendo a qualidade durante todo o desenvolvimento.
Uso prático em aplicativos corporativos
Integrar inteligência artificial a plataformas low-code ajuda a simplificar operações, aumentar a produtividade e reduzir a dependência de TI dentro das empresas. Confira algumas aplicações possíveis:
Saúde: atendimento e eficiência operacional
Melhora diagnósticos, automatiza tarefas e prevê resultados por meio de ML, PLN e análise preditiva.
Varejo: experiências personalizadas e operações otimizadas
Personaliza recomendações para oferecer experiências personalizadas, monitora e otimiza estoques e antecipa o comportamento do cliente.
Finanças: gestão de riscos e prevenção de fraudes
Analisa transações em tempo real, avalia crédito e risco financeiro, detecta anomalias e fornece atendimento em tempo real.
Superando desafios na criação de aplicativos
O desenvolvimento de aplicativos com suporte de IA oferece benefícios, mas também promove desafios:
Integração com sistemas existentes: muitas empresas ainda dependem de sistemas legados, o que pode dificultar a integração com novas plataformas de IA.
Qualidade e gestão de dados: empresas com informações fragmentadas ou desatualizadas devem investir em limpeza, validação e estruturação dos dados antes da implementação.
Lacunas de habilidade e capacitação: investir em treinamentos ou talentos especializados ajuda a reduzir a curva de aprendizado – especialmente em plataformas low-code.
Resistência à mudança: comunicação clara, treinamento adequado e demonstração de resultados são fundamentais para facilitar a transição.
Custos de implementação: os custos iniciais podem representar um desafio, mas os ganhos em eficiência e tempo tornam o investimento vantajoso a longo prazo.
Por que o desenvolvimento de aplicativos com suporte de IA é o futuro
Com ferramentas low-code integradas à IA, é possível otimizar processos, tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados e fortalecer o relacionamento com os clientes. Mas, para que a adoção seja eficaz, é essencial desenvolver as habilidades certas nas equipes, investir em infraestrutura adequada e manter a qualidade dos dados.
O Zoho Creator oferece uma solução prática para integrar IA aos fluxos de trabalho. A plataforma simplifica o desenvolvimento de aplicativos, sem depender intensamente de recursos de TI. Com ela, grande parte da complexidade do ciclo de vida de desenvolvimento é eliminada.
Recursos como criação visual, snippets de código prontos, modelos de formulários e relatórios, além de conectores integrados, aceleram a construção de soluções personalizadas com segurança e eficiência. A plataforma elimina a dependência de processos manuais complexos e softwares não sancionados e possibilita a colaboração entre usuários corporativos e equipes de TI na criação, iteração e no lançamento de aplicativos.
Se você considera adotar IA no seu negócio, o Zoho Creator facilita a construção de aplicativos eficientes e promove a melhoria de diferentes processos. Clique aqui e veja como tudo isso funciona na prática.
*Texto original de Bharathi Monika Venkatesan, traduzido e adaptado para o português por Jessica Arruda Krieger e Vânia Nocchi.
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