Ako se pitate što su no-code i low-code platforme ili zašto bismo ih odabrali umjesto tradicionalnog razvoja, u nastavku donosimo detaljan prikaz procesa. Ovaj praktični vodič objašnjava sve faze, od definiranja ideje do lansiranja gotove web ili mobilne aplikacije.
Što su no-code i low-code platforme?
- No-code platforme koriste vizualne alate, povuci-i-spusti sučelja i gotove predloške za izradu aplikacija bez pisanja ijednog retka koda.
- Low-code rješenja kombiniraju vizualni razvoj s mogućnošću dodavanja prilagođenog koda za napredne funkcionalnosti i API integracije.
- Semantičke ključne riječi: no-code razvoj, low-code integracija, vizualna sučelja, AI integracija, strojno učenje.
Prednosti i nedostaci (Pros vs Cons)
- Brzina razvoja: Usporedno s tradicionalnim kodiranjem, AI aplikacija se može izraditi za dane ili tjedne, umjesto mjeseci. (trenutno je brzina glavni argument za odabir no-codea)
- Pristupačnost: “Citizen developeri” mogu samostalno realizirati ideje, smanjujući ovisnost o skupim IT resursima.
- Fleksibilnost: Low-code platforme nude kompromis – vizualni razvoj uz mogućnost proširenja funkcionalnosti kodom.
- Ograničenja prilagodbe: Za vrlo specifične ili napredne AI scenarije ponekad je potrebno ručno kodiranje ili stručni nadzor.
- Trošak: Iako cjenovno konkurentne, neke enterprise no-code platforme mogu imati mjesečne pretplate ili naknade po korisniku.
Kada odabrati no-code vs low-code razvoj?
- No-code: Idealno za brze prototipove, MVP-ove (minimalno održivi proizvod) i interne alate bez kompleksnih zahtjeva.
- Low-code: Preporučuje se ako planirate integracije s legacy sustavima, napredne AI modele ili kompleksne baze podataka.
- Vodič za početnike: Počnite s no-code platformom za osnovnu funkcionalnost, a kako se projekt razvija, pređite na low-code ili prilagodite kod uz pomoć stručnjaka.
Top platforme i alati: Kako izraditi AI aplikaciju uz malo ili nimalo programiranja bez stresa
U 2026. poboljšane no-code platforme donose integrirane AI module, generativne modele i napredne algoritme za obradu prirodnog jezika (NLP). Ovdje je pregled najboljih alata i savjeta za njihov odabir.
Bubble vs Glide – usporedba ključnih karakteristika
| Funkcija | Bubble | Glide |
|---|---|---|
| Vrsta aplikacija | Web + mobilno | Mobilno (preko PWA) |
| Povuci-i-spusti | Detaljno sučelje, složene logike | Jednostavno i brzo postavljanje |
| AI integracija | Pluginovi za strojno učenje, API za NLP | Osnovne funkcije generiranja sadržaja |
| Cijena | Free do entry-level, enterprise planovi | Gratuitni plan + plaćeni upgrade |
Bubble vs Glide: Bubble je “najbolji” izbor za kompliciranije AI projekte s više varijabli, dok je Glide savršen za jednostavne prototipove i brzi MVP.
Appy Pie, NocoBase, OutSystems, Mendix – pregled popularnih platformi
- Appy Pie: No-code graditelj s fokusom na chatbotove i generiranje teksta putem NLP modula.
- NocoBase: Open-source rješenje za baze podataka s AI proširenjima i integracijom machine learning modela.
- OutSystems: Low-code platforma s enterprise orijentacijom, idealna za velike korporativne implementacije AI sustava.
- Mendix: Omogućuje timski rad “citizen developerima” i profesionalnim programerima uz bogate AI biblioteke.
AI alati za podršku: Generiranje koda i prompt engineering
Čak i bez formalnih programerskih znanja, možete koristiti alate poput ChatGPT ili Langflow za sljedeće:
- Generiranje primjera koda ili API poziva
- Ideje za korisničko sučelje i dijalog chatbotova
- Automatsko pisanje skripti za prikupljanje i obradu podataka
- Optimizaciju i testiranje promptova (prompt engineering)
Ovaj “best practice” pristup ubrzava razvoj i pomaže vam razumjeti kako izraditi AI aplikaciju uz malo ili nimalo programiranja kroz interaktivni rad s AI modelima.
Praktične primjene i studije slučaja: Kako izraditi AI aplikaciju uz malo ili nimalo programiranja u 2026.
Vidjeti te alate “na djelu” pomaže nam razumjeti potencijal no-code AI rješenja. Donosimo tri studije slučaja iz realnog okruženja.
Automatizacija poslovnih procesa u malom poduzeću
Marija iz zagrebačke marketinške agencije morali su ručno unositi stotine podataka o klijentima. Trenutno, koristeći NocoBase i integrirani ML model za prepoznavanje ponavljajućih obrazaca, automatizirali su proces unosa i analize leadova. Rezultat: 60% manje grešaka i ušteda 20 sati tjedno.
Platforma za zajednicu – primjer startup projekta
U Splitu su dva inženjera pokrenula platformu za hobiste pod nazivom HobiHub. Koristeći Glide i generativni AI modul za kreiranje korisničkih profila, aplikacija je lansirana u manje od tjedan dana. Za manje od mjesec dana dosegnuli su 1.000 aktivnih korisnika, bez angažmana vanjskog IT tima.
Generiranje sadržaja i predviđanje ponašanja kupaca
E-commerce tvrtka “EcoShop” implementirala je ChatGPT integraciju u svom no-code CMS-u. Automatski kreiraju opise proizvoda, naslove newslettera i odgovaraju na upite kupaca. Uz dodatak prediktivnog modela za checkout napuštanja, porasla je stopa konverzije za 12% unutar prvog mjeseca.
Zaključak
Kako vidimo kroz ovaj vodič, Kako izraditi AI aplikaciju uz malo ili nimalo programiranja više nije pitanje tehničke barijere, već kreativne i strateške odluke. No-code i low-code platforme trenutno pružaju nevjerojatan balans brzine, pristupačnosti i AI mogućnosti, a uz podršku alata kao što su ChatGPT ili Langflow, čak i apsolutni početnici mogu lansirati stvarne proizvode. Usporedbe poput Bubble vs Glide ili No-code vs Low-code pomažu vam odabrati pravi alat, dok su studije slučaja dokaz da je takav pristup održiv i organizacijski isplativ. Kroz 2026. i dalje, razvojno okruženje će se dodatno pojednostaviti, a vještine upita (prompt engineering) i razumijevanje AI modela postat će ključna kompetencija za svakog “citizen developera”.
FAQ
- 1. Što je no-code platforma i kako započeti?
No-code platforma je razvojno okruženje s vizualnim sučeljem koje omogućuje izradu aplikacija bez pisanja koda. Da biste započeli, registrirajte se na jednu od popularnih platformi (Bubble, Glide, Appy Pie), pregledajte početne predloške i eksperimentirajte s povlačenjem i ispuštanjem komponenti.
- 2. Kada je bolje koristiti low-code umjesto no-code rješenja?
Low-code se preporučuje kada vaša aplikacija zahtijeva specifične API integracije, napredne baze podataka ili prilagođene AI modele. Ako vam je potrebna maksimalna fleksibilnost uz mogućnost vizualnog razvoja, low-code predstavlja savršen kompromis.
- 3. Koji su glavni izazovi pri izradi AI aplikacije bez programiranja?
Najčešći izazovi uključuju ograničenja prilagodbe i složene funkcionalnosti koje zahtijevaju knjižnice ili alate izvan no-code ekosustava. Također, za kritične sustave uvijek je potreban ljudski nadzor radi provjere kvalitete i sigurnosti.
- 4. Mogu li mali poduzetnici bez iskustva u IT-u stvarno uspjeti?
Apsolutno. Zahvaljujući democratizaciji razvoja softvera, danas i netehnički stručnjaci mogu lansirati AI aplikacije. Ključ je u odabiru odgovarajuće platforme, učenju osnovnih koncepata strojног učenja i prompt engineeringa te postupnom proširivanju funkcionalnosti.
- 5. Kako nastaviti učiti i pratiti trendove u no-code AI razvoju?
Pratite blogove i forume posvećene no-code i low-code rješenjima (npr. Makerpad, NoCodeHQ), sudjelujte u webinarima platformi poput Bubble ili Mendix te eksperimentirajte s novim AI modulima i nadograđujte svoje vještine kroz stvarne projekte.
Autor: Tim umjetnAI.com – vaš vodič kroz svijet umjetne inteligencije, alata i savjeta.
