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Publication
Low-Code e Inteligência Artificial Generativa: Potencialidades, Desafios e Aplicações no Desenvolvimento de Software
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.18 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This work aimed to explore and compare two emerging approaches in software development,
low-code platforms and solutions based on generative artificial intelligence. For this
purpose, a systematic literature review was conducted, along with a critical analysis of
several representative tools of each paradigm and an experimental study in which five participants
with different levels of technological experience created a to-do list application.
The adopted methodology was based on the action research model, combining theoretical
review, practical application, and critical reflection. The results obtained demonstrated
that both approaches offer significant advantages in democratizing application development,
although they present distinct characteristics in terms of predictability, autonomy,
and ease of use. The low-code platform Budibase was valued for its structured visual interface
and the control it provided to users, while the Claude tool stood out for the speed
and flexibility associated with natural language interaction. The final analysis shows that
these technologies should not be seen as competing solutions but rather as complementary
alternatives that can address different user profiles and usage scenarios. The study
concludes that the choice of the most appropriate approach should consider factors such
as the organizational context, project complexity, and the level of experience of the users
involved.
O presente trabalho teve como principal objetivo explorar e comparar duas abordagens emergentes no desenvolvimento de software, as plataformas low-code e as soluções baseadas em inteligência artificial generativa. Para este efeito, foi realizada uma revisão Sistemática da literatura, a análise crítica de diversas ferramentas representativas de cada paradigma e um estudo experimental que envolveu a cria¸c˜ao de uma aplica¸c˜ao de lista de tarefas por sete participantes com diferentes níveis de experiência tecnológica. A metodologia adotada baseou-se no modelo de action research, articulando revisão teórica, Aplicação prática e reflexão crítica. Os resultados obtidos demonstraram que ambas as abordagens oferecem vantagens significativas na democratização do desenvolvimento de Aplicações, embora apresentem características distintas em termos de previsibilidade, autonomia e facilidade de utilização. A plataforma low-code Budibase foi valorizada pela interface visual estruturada e pelo controlo dado ao utilizador, enquanto a ferramenta Claude destacou-se pela rapidez e flexibilidade associadas interação em linguagem natural. A análise final evidencia que estas tecnologias não devem ser encaradas como Soluções concorrentes, mas sim como alternativas complementares que podem responder a diferentes perfis de utilizadores e cenários de utilização. O trabalho conclui que a escolha da abordagem mais adequada deve considerar fatores como o contexto organizacional, a complexidade do projeto e o grau de experiência dos utilizadores envolvidos.
O presente trabalho teve como principal objetivo explorar e comparar duas abordagens emergentes no desenvolvimento de software, as plataformas low-code e as soluções baseadas em inteligência artificial generativa. Para este efeito, foi realizada uma revisão Sistemática da literatura, a análise crítica de diversas ferramentas representativas de cada paradigma e um estudo experimental que envolveu a cria¸c˜ao de uma aplica¸c˜ao de lista de tarefas por sete participantes com diferentes níveis de experiência tecnológica. A metodologia adotada baseou-se no modelo de action research, articulando revisão teórica, Aplicação prática e reflexão crítica. Os resultados obtidos demonstraram que ambas as abordagens oferecem vantagens significativas na democratização do desenvolvimento de Aplicações, embora apresentem características distintas em termos de previsibilidade, autonomia e facilidade de utilização. A plataforma low-code Budibase foi valorizada pela interface visual estruturada e pelo controlo dado ao utilizador, enquanto a ferramenta Claude destacou-se pela rapidez e flexibilidade associadas interação em linguagem natural. A análise final evidencia que estas tecnologias não devem ser encaradas como Soluções concorrentes, mas sim como alternativas complementares que podem responder a diferentes perfis de utilizadores e cenários de utilização. O trabalho conclui que a escolha da abordagem mais adequada deve considerar fatores como o contexto organizacional, a complexidade do projeto e o grau de experiência dos utilizadores envolvidos.
Description
Keywords
Low-Code Inteligˆencia Artificial Generativa Desenvolvimento de Software Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) Sistemas Agentic Budibase e Claude