No-Code

No-Code AI platformy umožňují uživatelům vytvářet AI modely bez programování, pomocí vizuálních nástrojů. Demokratizují AI tím, že neprogramátorům umožňují tvořit řešení, zrychlují vývoj, snižují náklady a podporují inovace.

Co je No-Code AI?

No-Code AI označuje platformy a nástroje, které umožňují uživatelům vytvářet, nasazovat a spravovat modely umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) bez psaní jakéhokoli kódu. Tyto platformy nabízejí vizuální rozhraní, drag-and-drop funkcionalitu a předpřipravené komponenty, díky nimž mohou i lidé bez programátorských zkušeností tvořit AI řešení. No-Code AI demokratizuje přístup k pokročilým technologiím tím, že odstraňuje bariéru programování a zpřístupňuje vývoj AI byznys uživatelům, analytikům i oborovým expertům.

Jak No-Code AI funguje?

No-Code AI platformy abstrahují složitosti programování a algoritmů strojového učení pomocí uživatelsky přívětivých rozhraní. Typický postup je následující:

1. Import dat: Uživatelé mohou nahrávat data z různých zdrojů, jako jsou tabulky, databáze nebo cloudová úložiště. Platformy často podporují různé formáty dat včetně strukturovaných i nestrukturovaných.
2. Příprava dat: Platformy nabízejí nástroje pro čištění, transformaci a inženýrství příznaků. Uživatelé mohou data upravovat pomocí vizuálních workflow bez programování.
3. Výběr modelu: Uživatel vybírá z knihovny předpřipravených algoritmů vhodných pro úlohy jako klasifikace, regrese, shlukování či počítačové vidění. Platforma může podle charakteru dat doporučit vhodné algoritmy.
4. Trénování modelu: Několika kliknutími uživatel spustí trénink. Platforma zajistí výpočty na pozadí, optimalizuje hyperparametry a může využít AutoML pro zlepšení výkonu modelu.
5. Vyhodnocení modelu: Platformy poskytují vizualizace a metriky pro posouzení přesnosti modelu, jako jsou matice záměn, ROC křivky nebo grafy precision-recall.
6. Nasazení: Po spokojenosti s modelem jej lze nasadit přímo z platformy – např. jako API, integraci do stávajících aplikací nebo v rámci platformy samotné.
7. Monitoring a údržba: Uživatelé mohou sledovat výkon modelu v čase, případně jej přeškolit nebo spravovat verze – vše bez nutnosti programování.

Výhody No-Code AI

Dostupnost pro neprogramátory

No-Code AI umožňuje i lidem bez programátorských dovedností podílet se na vývoji AI. Byznys analytici, oboroví experti i rozhodovatelé mohou tvořit modely šité na míru svým potřebám a využít své zkušenosti bez závislosti na datových vědcích.

Zrychlení vývoje

Zjednodušením vývojového procesu No-Code AI platformy výrazně zkracují čas potřebný na tvorbu a nasazení AI řešení. Uživatelé mohou rychle prototypovat a iterovat modely, což urychluje dosažení výsledků.

Efektivita nákladů

Omezením potřeby specializovaných programátorů se snižují náklady na vývoj. Firmy mohou využít stávající zaměstnance a minimalizovat výdaje na nábor a školení specialistů.

Podpora inovací

Odstraněním bariér se více členů týmu může zapojit do experimentování s AI technologiemi. Tato inkluzivita podporuje kulturu inovací a přináší kreativní řešení a vylepšení procesů i produktů.

Zjednodušení integrace AI

No-Code AI platformy často obsahují předpřipravené integrace s oblíbenými nástroji a systémy. Díky tomu lze AI modely snadno začlenit do stávajících workflow a aplikací.

Příklady využití

Byznys uživatelé tvořící AI aplikace

Predikce odchodu zákazníků

Marketingový analytik chce předpovídat odchod zákazníků kvůli lepším retenčním strategiím. Pomocí No-Code AI platformy nahraje zákaznická data, zvolí relevantní příznaky (např. historii nákupů, engagement) a natrénuje klasifikační model. Platforma poskytne přehled o faktorech, které odchodu nejvíce přispívají, což umožňuje cílené zásahy.

Skórování leadů

Obchodní týmy mohou využít No-Code AI k prioritizaci leadů. Analýzou historických dat o interakcích a konverzích vytvoří prediktivní model, který nové leady seřadí podle pravděpodobnosti konverze. Díky tomu se obchodníci zaměří na nejperspektivnější kontakty.

Automatizace procesů

Zpracování faktur

Oddělení účtárny zpracovávají velké objemy faktur. No-Code AI platforma s počítačovým viděním se natrénuje na extrakci údajů z obrázků faktur, jako jsou údaje o dodavateli, částky a data. Automatizuje se tak zadávání dat, snižuje chybovost a zrychluje zpracování.

Kategorizace e-mailů

Zákaznická podpora přijímá denně mnoho e-mailů. No-Code AI dokáže příchozí maily třídit podle obsahu (např. dotazy, stížnosti, zpětná vazba) a automaticky je předávat příslušným oddělením.

Počítačové vidění bez kódu

Kontrola kvality ve výrobě

Manažer výroby chce identifikovat vady na produktech na montážní lince. Pomocí No-Code AI platformy s počítačovým viděním nahraje snímky vadných a bezvadných výrobků. Platforma natrénuje model, který v reálném čase detekuje odchylky a zvyšuje kvalitu výroby bez nutnosti programování.

Lékařské snímky

Zdravotníci mohou využít No-Code AI k analýze lékařských snímků. Například radiolog může natrénovat model, který na rentgenech nebo MRI zvýrazní podezřelé oblasti, což napomáhá diagnostice a zlepšuje výsledky péče.

Chatboti a AI automatizace

Chatboti pro zákaznickou podporu

Firmy chtějí poskytovat zákaznickou podporu 24/7 bez rozsáhlých lidských zdrojů. Pomocí No-Code AI si mohou vytvořit chatboty, kteří rozumí dotazům zákazníků a odpovídají na ně. Definováním konverzačních toků a integrací NLP modelů nasadí chatboty na web či do chatovacích platforem.

Automatizace interní helpdeskové podpory

IT oddělení mohou zavést AI asistenty pro řešení běžných požadavků. Zaměstnanci komunikují s chatbotem ohledně řešení problémů, získání zdrojů nebo zadání ticketů, což celý proces zefektivňuje.

No-Code AI platformy – Alternativy k FlowHunt

Několik platforem nabízí No-Code AI funkce přizpůsobené různým potřebám:

Akkio

Akkio poskytuje end-to-end No-Code AI platformu zaměřenou na jednoduchost. Byznys uživatelé zde tvoří a nasazují prediktivní modely např. pro predikci prodeje, skórování leadů či predikci odchodu zákazníků. Platforma se integruje s nástroji jako Salesforce či HubSpot a podporuje plynulé workflow.

Lobe od Microsoftu

Lobe se specializuje na úlohy klasifikace obrázků. Uživatelé nahrávají snímky a přímo v platformě je označují. Je navržena pro jednoduchost a zpřístupňuje AI i technicky nezkušeným.

Google Cloud AutoML

Google AutoML umožňuje vytvářet kvalitní modely s minimálním úsilím. Nabízí řešení pro vidění, překlad a zpracování přirozeného jazyka. Využívá pokročilé ML technologie Googlu, přitom nabízí přívětivé rozhraní.

DataRobot

DataRobot se zaměřuje na automatizaci celého procesu tvorby, nasazení a správy AI modelů. Usnadňuje složité úkoly byznys analytikům a poskytuje přehledy během celého životního cyklu modelu.

H2O.ai

H2O.ai nabízí open-source platformu s řadou No-Code AI nástrojů. Uživatelé vytvářejí modely pro prediktivní analytiku, detekci anomálií či predikce časových řad, a to vše přes vizuální rozhraní.

Jak se No-Code AI používá

Kroky k tvorbě AI modelu bez kódu

1. Identifikace problému: Jasně definujte, jaký byznys problém chcete řešit, např. predikce prodeje, segmentace zákazníků či automatizace úlohy.
2. Sběr dat: Shromážděte relevantní data z interních databází, cloudových služeb či externích zdrojů. Data by měla být obsáhlá a relevantní.
3. Příprava dat: Využijte nástroje platformy k čištění a předzpracování dat – např. řešení chybějících hodnot, normalizace, výběr příznaků.
4. Výběr typu modelu: Zvolte typ modelu dle úlohy – klasifikace, regrese, shlukování apod. Platforma může doporučit vhodné algoritmy.
5. Trénování modelu: Spusťte trénování. Platforma zpracuje data, natrénuje model a automaticky optimalizuje parametry.
6. Vyhodnocení výkonu: Prohlédněte si metriky modelu poskytované platformou. Vizualizace pomáhají pochopit přesnost, precision, recall a další ukazatele.
7. Nasazení modelu: Nasazení modelu v rámci platformy nebo jeho integrace do aplikací. Možností je API nebo přímé propojení.
8. Monitoring a aktualizace: Průběžně sledujte výkon modelu a podle potřeby jej přeškolujte nebo upravujte.

Využití byznys analytiky a neprogramátory

Byznys analytici hrají klíčovou roli při využívání No-Code AI:

• Oborová expertíza: Přinášejí hluboké znalosti byznys procesů, chování zákazníků i trendů, což ovlivňuje tvorbu modelu.
• Interpretace dat: Analytici dokážou interpretovat výstupy modelů v kontextu firemních cílů a přijímat na základě dat rozhodnutí.
• Zlepšování procesů: Identifikují úzká místa a neefektivity a využívají AI k optimalizaci workflow i strategií.
• Spolupráce: Jsou mostem mezi technickými týmy a byznys jednotkami, aby AI řešení odpovídala firemním cílům.

Omezení a úvahy

Přestože No-Code AI přináší řadu výhod, je třeba znát i jeho limity:

Omezené možnosti přizpůsobení

• Výběr algoritmů: Uživatelé mají omezené možnosti úprav algoritmů či pokročilých parametrů, což může ovlivnit výkon modelu.
• Složitější úlohy: Pro velmi specifické či komplikované úkoly nemusí No-Code AI nabídnout potřebnou flexibilitu – zde je třeba tradiční programování.

Závislost na kvalitě dat

• Garbage In, Garbage Out: Modely jsou tak kvalitní, jaká jsou vstupní data. Špatná data vedou k nepřesným modelům a zavádějícím výsledkům.
• Příprava dat: I když platformy nabízejí nástroje na přípravu dat, pochopení nuancí dat je klíčové k zamezení chyb.

Interpretovatelnost a vysvětlitelnost

• Black-box modely: Některé modely mohou být netransparentní, což ztěžuje pochopit jejich rozhodování – to je důležité v regulovaných odvětvích.
• Etické aspekty: Bez důsledného dohledu mohou modely převzít zkreslení z dat a vést k nespravedlivým výsledkům.

Škálovatelnost a výkon

• Omezení zdrojů: No-Code platformy mohou mít limity na velikost dat či výpočetní výkon, což ovlivňuje škálovatelnost.
• Výzvy v integraci: Propojení modelů do složitých firemních systémů může vyžadovat dodatečné technické znalosti.

Bezpečnost a compliance

• Ochrana dat: Práce s citlivými daty vyžaduje dodržování předpisů jako GDPR nebo HIPAA, což nemusí platforma plně zajistit.
• Závislost na dodavateli: Spoléhání na jednu platformu může být rizikové v případě změn podmínek, cen nebo výpadků.

Výzkum v oblasti No-Code AI

Koncept no-code AI nabývá na významu, protože umožňuje jednotlivcům i firmám vyvíjet AI řešení bez rozsáhlých znalostí programování. Tento přístup je zvláště užitečný pro neodborníky, kteří chtějí využívat AI technologie. Níže jsou uvedeny některé relevantní vědecké práce, které zkoumají oblast no-code AI a její využití:

1. ACW: Zlepšení sledovatelnosti AI-generovaného kódu na základě watermarkingu (Publikováno: 2024-08-21) – Článek se zabývá výzvami identifikace AI-generovaného kódu a zdůrazňuje potřebu sledovatelnosti, zejména pokud je verze AI známá tvorbou zranitelného kódu. Autoři navrhují ACW (AI Code Watermarking), které využívá k detekci vodoznaků sémanticky zachovávající transformace kódu bez nutnosti trénování či doladění. Metoda je efektivní a odolná, vykazuje vysokou přesnost při detekci AI-generovaného kódu. Více zde
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (Publikováno: 2023-02-02) – Studie zkoumá potenciál velkých jazykových modelů v posilování schopnosti AI systémů samostatně upravovat svůj kód. Tento samo-programující AI model může zlepšovat svůj výkon a adaptivně vytvářet submodely pro pomocné úkoly. Výzkum ukazuje praktickou implementaci samo-programující AI zaměřenou na úpravu architektury modelu a učební dynamiky. Více zde
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (Publikováno: 2024-06-07) – Tento článek představuje Design Science Research přístup k řešení výzev prototypování AI produktů. Analyzuje no-code AutoML a navrhuje rámec, který zvyšuje dostupnost AI prototypování pro neodborníky a umožňuje lepší integraci AI řešení pomocí přirozených i umělých evaluačních metod. Přístup ukazuje potenciál no-code platforem pro demokratizaci vývoje AI. Více zde