A Mendix AI Assistance (MAIA) é a plataforma de inteligência artificial e aprendizado de máquina do ecossistema Mendix. A ferramenta potencializada pela Generative AI, objetiva auxiliar na criação de aplicações melhores e mais consistentes com funcionalidades que auxiliam e melhora as habilidades de modelagem e entrega de requisitos dos times de desenvolvimento. É possível utilizar a Maia para fazer perguntas e buscar mais informações sobre certas etapas de desenvolvimento da aplicação. Entretanto, o que a diferencia de um chatbot é a sua capacidade de gerar partes completas de aplicações, seguindo as boas práticas de desenvolvimento Mendix!.
Contextualização
Atualmente a Maia está disponível gratuitamente no Studio Pro a partir da versão 10.12.0. Há um painel específico que pode ser encaixado na visualização geral da ferramenta, onde é possível interagir com a IA.
A Maia pode ser utilizada através de 2 vertentes duas vertentes:
- Maia Chat: Disponível a partir da versão 10.12.0 do Studio Pro, possui funções específicas para chat. O seu foco é responder algumas dúvidas sobre como desenvolver alguma funcionalidade, como aplicar alguns conceitos e alinhamento com as boas práticas:
Figura 1: Chat de texto com a Maia no Studio Pro. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/maia-chat/
- Maia Learn: Disponível a partir da versão 10.18.0 do Studio Pro. É uma forma da inteligência artificial para acelerar o desenvolvimento da aplicação, fornecendo conceitos teóricos em formato de materiais de aprendizado.
Figura 2: Menu de aprendizado oferecido pela Maia. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/maia-learn/
Desenvolvimento
Muito além das funções de chat e aprendizado, é foco da IA potencializar alguns pilares na arquitetura e estrutura base de uma aplicação Mendix. São eles:
- Best Practice Recommender: Ao criar uma aplicação, o Studio Pro sempre indicará as boas práticas na construção de microflows e entidades. A Maia atua em conjunto com estas recomendações, revisando os fluxos desenvolvidos e indicando onde aplicar as recomendações. Ao acionar essa funcionalidade, para cada tópico de um painel, será apresentada análise de boa prática tanto para performance, quanto para a lógica de negócio. Veja:
Figura 3: Painel de boas práticas. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/best-practice-recommender/
- Logic Recommender: Perguntas para a IA sobre lógica dentro de algum fluxo ou banco de dados podem ser realizadas e serão analisadas pela Maia. Dentro de um microflow, por exemplo,
Figura 4: Recomendação de ações para fluxo em microflow. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/logic-recommender/
- UI Recommender: Disponível a partir do Studio Pro versão 10.18.0, esta funcionalidade recomenda widgets para suas páginas, agilizando a construção da interface do usuário:
Figura 5: Recomendação de widgets na página. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/ui-recommender/
- Workflow Recommender: Dentro de um workflow,
Figura 6: Sugestões para ação dentro do workflow. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/workflow-recommender/
- Domain Model Generator: Disponível em fase de experimentação a partir da versão 10.13.0 do Studio Pro, esta funcionalidade permite criar uma base de dados (domain model) a partir de textos dados à Maia. A interação é uma novidade e será aprimorada em versões futuras. A seguir, um exemplo demonstrando a facilidade de acessá-la e visualizá-la no painel da IA:
Figura 7: Botão que ativa o chat para geração de banco de dados. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/domain-model-generator/
Figura 8: Ao ser clicado o botão direcionará o desenvolvedor para o chat da Maia afim de receber instruções. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/domain-model-generator/
- Translation Generator: Este recurso está disponível em fase de experimentação a partir da versão 10.13.0 do Studio Pro. Antes desta funcionalidade, já era possível traduzir várias partes do processo de desenvolvimento (páginas, botões, textos etc.) de forma automática. Entretanto, a Maia melhorou este processo, sendo capaz de fazer traduções melhoradas e com influência da inteligência artificial. É possível utilizá-la através do seguinte processo:
Figura 9: Seleção de tradução por IA do inglês para o chinês simplificado. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/translation-generator/
Figura 10: Botão disponível para gerar de fato todas as traduções para cada elemento mapeado na ferramenta. Fonte: https://docs.mendix.com/refguide/translation-generator/
Business Case
Em um dos casos de uso voltados para a melhoria de performance e implementação de novas boas práticas, surgiu uma dúvida importante: é mais eficiente criar uma regra (rule) e reutilizá-la, ou é preferível criar as mesmas expressões sempre que necessário?
Este é um tema técnico, e, nesse contexto, a Maia foi capaz de fornecer uma explicação clara e precisa através de seu chat. Ela confirmou que reutilizar uma regra é, de fato, mais performático, e explicou detalhadamente os motivos por trás disso. Um print da conversa com a Maia contendo essa explicação pode ser visto abaixo:
Figura 11: Dúvida sobre performance sobre Rules X Expressions em microflows. Pergunta realizada para a Maia afim de melhorar a performance nas aplicações.
É importante destacar que a dúvida levantada não só foi respondida de forma clara e eficaz, como também foi acompanhada de uma justificativa detalhada, explicando o “porquê” da recomendação.
Em outro momento, com o mesmo objetivo de melhorar a performance, o Best Practice Recommender sugeriu uma boa prática relacionada a dois atributos não indexados em uma tabela do banco de dados. Diante disso, foi questionado à Maia por que essa situação poderia impactar a performance da aplicação:
Figura 12: Indicação do Best Practice Recommender sobre dois indexes que podem ser colocados para melhorar a performance.
Figura 13: Resposta da Maia sobre por que atribuir indexes na aplicação.
A inteligência artificial tem se tornado cada vez mais presente na vida das pessoas, especialmente entre os desenvolvedores de software. No contexto do Mendix, não é diferente, e, com o tempo, essa tecnologia tem se mostrado cada vez mais valiosa. Atualmente, é possível acelerar diversos processos de desenvolvimento e, principalmente, o aprendizado, proporcionando resultados mais consistentes e rápidos. O futuro do low-code tende a evoluir, com a IA desempenhando um papel central em todas as fases de criação de soluções: desde a concepção, passando pelo desenvolvimento, até a entrega.
Fica a grande questão: qual será o futuro da IA no Mendix e até onde seus limites podem se expandir?
Referências:
https://docs.mendix.com/refguide/maia-chat
https://docs.mendix.com/refguide/maia-learn
https://docs.mendix.com/refguide/best-practice-recommender
https://docs.mendix.com/refguide/logic-recommender
https://docs.mendix.com/refguide/ui-recommender
https://docs.mendix.com/refguide/workflow-recommender
