No-Code

No-Code-KI-Plattformen ermöglichen es Nutzern, KI-Modelle ohne Programmierung mit visuellen Werkzeugen zu erstellen. Sie demokratisieren KI, indem sie auch Nicht-Programmierern die Entwicklung von Lösungen ermöglichen, die Entwicklung beschleunigen, Kosten senken und Innovation fördern.

Was ist No-Code KI?

No-Code KI bezeichnet Plattformen und Tools, die es Nutzern ermöglichen, KI- (Künstliche Intelligenz) und ML- (Maschinelles Lernen) Modelle ohne Programmieraufwand zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Diese Plattformen bieten visuelle Oberflächen, Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Komponenten, mit denen auch Personen ohne Programmiererfahrung KI-Lösungen erstellen können. No-Code KI demokratisiert den Zugang zu fortschrittlichen Technologien, indem sie die Programmierbarriere beseitigt und die KI-Entwicklung für Geschäftsanwender, Analysten und Fachexperten zugänglich macht.

Wie funktioniert No-Code KI?

No-Code-KI-Plattformen abstrahieren die Komplexität von Programmierung und Machine-Learning-Algorithmen durch benutzerfreundliche Oberflächen. So funktionieren sie im Allgemeinen:

1. Datenimport: Nutzer können Daten aus verschiedenen Quellen hochladen, etwa aus Tabellen, Datenbanken oder Cloud-Speichern. Die Plattformen unterstützen meist mehrere Datenformate, darunter strukturierte und unstrukturierte Daten.
2. Datenvorbereitung: Die Plattformen bieten Werkzeuge zur Datenbereinigung, -transformation und Feature Engineering. Nutzer können Daten mit visuellen Workflows bearbeiten, ohne Code zu schreiben.
3. Modellauswahl: Nutzer wählen aus einer Bibliothek vorgefertigter Algorithmen für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Clustering oder Computer Vision. Die Plattform kann auch Algorithmen vorschlagen, die zu den Daten passen.
4. Modelltraining: Mit wenigen Klicks starten Nutzer den Trainingsprozess. Die Plattform übernimmt die Berechnungen, optimiert Hyperparameter und kann mit Techniken wie AutoML die Modellleistung verbessern.
5. Modellevaluierung: Die Plattformen liefern Visualisierungen und Metriken zur Bewertung der Modellgenauigkeit, z. B. Konfusionsmatrizen, ROC-Kurven und Precision-Recall-Charts.
6. Bereitstellung: Nach Zufriedenheit mit dem Modell können Nutzer es direkt von der Plattform bereitstellen. Die Bereitstellung kann als API, als Integration in bestehende Anwendungen oder in der Umgebung der Plattform erfolgen.
7. Überwachung und Wartung: Nutzer können die Modellleistung laufend überwachen, Modelle bei Bedarf neu trainieren und Versionen verwalten – alles ohne Programmierung.

Vorteile von No-Code KI

Zugänglichkeit für Nicht-Programmierer

No-Code-KI befähigt auch Personen ohne Programmierkenntnisse, an der KI-Entwicklung teilzunehmen. Business-Analysten, Fachexperten und Entscheidungsträger können Modelle entwickeln, die auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind, und dabei ihre Expertise einbringen, ohne auf Data Scientists angewiesen zu sein.

Beschleunigte Entwicklung

Durch die Vereinfachung des Entwicklungsprozesses reduzieren No-Code-KI-Plattformen die Zeit, die für den Aufbau und die Bereitstellung von KI-Lösungen benötigt wird, erheblich. Nutzer können Modelle schnell prototypisieren und iterieren, was zu einer schnelleren Wertschöpfung führt.

Kostenersparnis

Da spezialisierte Programmierkenntnisse weniger benötigt werden, sinken die Entwicklungskosten. Unternehmen können Ressourcen optimieren, indem sie bestehende Mitarbeiter befähigen, KI-Lösungen zu erstellen, und so die Ausgaben für Einstellung und Schulung von Fachpersonal minimieren.

Förderung von Innovation

Wenn Hürden wegfallen, können mehr Teammitglieder mit KI-Technologien experimentieren. Diese Offenheit fördert eine Innovationskultur, die zu kreativen Lösungen und Verbesserungen bei Prozessen und Produkten führt.

Vereinfachte KI-Integration

No-Code-KI-Plattformen beinhalten oft Integrationen zu beliebten Werkzeugen und Systemen. Diese einfache Integration ermöglicht es, KI-Modelle nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und Anwendungen einzubinden.

Anwendungsfälle und Beispiele

Geschäftsanwender erstellen KI-Anwendungen

Vorhersage von Kundenabwanderung

Ein Marketing-Analyst möchte die Abwanderung von Kunden vorhersagen, um Bindungsstrategien zu verbessern. Mit einer No-Code-KI-Plattform lädt er Kundendaten hoch, wählt relevante Merkmale (z. B. Kaufhistorie, Engagement-Metriken) und trainiert ein Klassifikationsmodell. Die Plattform zeigt auf, welche Faktoren am stärksten zur Abwanderung beitragen – so können gezielte Maßnahmen ergriffen werden.

Lead Scoring

Vertriebsteams können No-Code-KI nutzen, um Leads zu priorisieren. Durch die Analyse historischer Daten über Interaktionen und Abschlüsse erstellt ein Vorhersagemodell eine Rangfolge neuer Leads nach Abschlusswahrscheinlichkeit. So können sich Vertriebsmitarbeiter auf die aussichtsreichsten Kontakte konzentrieren.

Prozessautomatisierung

Rechnungsverarbeitung

Debitorenbuchhaltungen bearbeiten große Mengen an Rechnungen. Eine No-Code-KI-Plattform mit Computer-Vision-Fähigkeiten kann darauf trainiert werden, relevante Informationen aus Rechnungsbildern zu extrahieren, etwa Lieferantendetails, Beträge und Daten. Dies automatisiert die Dateneingabe, reduziert Fehler und beschleunigt die Verarbeitung.

E-Mail-Kategorisierung

Kundensupport-Teams erhalten täglich zahlreiche E-Mails. No-Code-KI kann eingehende E-Mails anhand ihres Inhalts (z. B. Anfragen, Beschwerden, Feedback) klassifizieren und automatisch an die zuständigen Abteilungen weiterleiten.

KI im Bereich Computer Vision ohne Programmierung

Qualitätsprüfung in der Fertigung

Ein Produktionsleiter will Fehler an Produkten auf dem Fließband erkennen. Mit einer No-Code-KI-Plattform für Computer Vision lädt er Bilder von fehlerhaften und fehlerfreien Produkten hoch. Die Plattform trainiert ein Modell zur Echtzeit-Erkennung von Abweichungen und verbessert so die Qualitätskontrolle ohne Programmierkenntnisse.

Medizinische Bildgebung

Gesundheitspersonal kann No-Code-KI zur Analyse medizinischer Bilder nutzen. Radiologen können z. B. Modelle trainieren, die Auffälligkeiten in Röntgen- oder MRT-Bildern hervorheben und so Diagnosen unterstützen und Patientenergebnisse verbessern.

Chatbots und KI-Automatisierung

Kundenservice-Chatbots

Unternehmen möchten rund um die Uhr Kundensupport bieten, ohne umfangreiche personelle Ressourcen. Mit No-Code-KI können sie Chatbots erstellen, die Kundenanfragen verstehen und beantworten. Durch Definition von Gesprächsflüssen und Integration von NLP-Modellen (Natural Language Processing) werden Chatbots auf Websites oder Messaging-Plattformen bereitgestellt.

Automatisierung des internen Helpdesks

IT-Abteilungen können KI-basierte Assistenten einsetzen, um häufige Supportanfragen zu bearbeiten. Beschäftigte interagieren mit dem Chatbot, um Probleme zu lösen, Ressourcen zu finden oder Tickets zu erstellen – das macht den Support effizienter.

No-Code-KI-Plattformen – Alternativen zu FlowHunt

Verschiedene Plattformen bieten No-Code-KI-Funktionen für unterschiedlichste Anforderungen:

Akkio

Akkio bietet eine End-to-End-No-Code-KI-Plattform mit Fokus auf Benutzerfreundlichkeit. Geschäftsanwender können Vorhersagemodelle für Bereiche wie Umsatzprognosen, Lead Scoring und Kundenabwanderung erstellen und bereitstellen. Die Plattform lässt sich mit Tools wie Salesforce und HubSpot integrieren und ermöglicht nahtlose Workflows.

Lobe von Microsoft

Lobe ist auf Bildklassifikationsaufgaben spezialisiert. Nutzer können Computer-Vision-Modelle trainieren, indem sie Bilder hochladen und direkt in der Plattform labeln. Das System ist auf Einfachheit ausgelegt und macht KI für Technik-Laien zugänglich.

Google Cloud AutoML

Googles AutoML ermöglicht es Nutzern, hochwertige Modelle mit minimalem Aufwand zu erstellen. Es bietet Lösungen für Bilderkennung, Übersetzung und natürliche Sprachverarbeitung. Die Plattform nutzt Googles fortschrittliche ML-Technologien im Hintergrund und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche.

DataRobot

DataRobot automatisiert den gesamten Prozess der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Modellen. Es richtet sich an Business-Analysten, vereinfacht komplexe Aufgaben und liefert Einblicke über den gesamten Modell-Lebenszyklus hinweg.

H2O.ai

H2O.ai bietet eine Open-Source-Plattform mit einer Vielzahl von No-Code-KI-Tools. Nutzer können Modelle für unterschiedliche Zwecke erstellen, z. B. Vorhersageanalysen, Anomalieerkennung und Zeitreihenprognosen – alles über eine visuelle Oberfläche.

Wie No-Code KI genutzt wird

Schritte zum Erstellen von KI-Modellen ohne Programmierung

1. Problem identifizieren: Definieren Sie das zu lösende Geschäftsproblem, z. B. Umsatzprognose, Kundensegmentierung oder Automatisierung einer Aufgabe.
2. Daten sammeln: Erfassen Sie relevante Daten aus internen Datenbanken, Cloud-Services oder externen Quellen. Die Daten sollten umfassend und problembezogen sein.
3. Daten vorbereiten: Nutzen Sie die Tools der Plattform zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, z. B. Umgang mit fehlenden Werten, Normalisierung oder Merkmalsauswahl.
4. Modelltyp wählen: Wählen Sie je nach Problemstellung den Modelltyp – Klassifikation, Regression, Clustering usw. Die Plattform kann passende Algorithmen vorschlagen.
5. Modell trainieren: Starten Sie den Trainingsprozess. Die Plattform verarbeitet die Daten, trainiert das Modell und optimiert Parameter automatisch.
6. Leistung bewerten: Prüfen Sie die vom System bereitgestellten Leistungsmetriken. Visualisierungen helfen, Genauigkeit, Präzision, Recall und weitere Kennzahlen zu verstehen.
7. Modell bereitstellen: Stellen Sie das Modell auf der Plattform bereit oder integrieren Sie es in bestehende Anwendungen. Bereitstellungsoptionen sind z. B. APIs oder Direktintegrationen.
8. Überwachen und aktualisieren: Überwachen Sie die Modellleistung kontinuierlich. Nutzen Sie Rückmeldungen, um das Modell bei Bedarf neu zu trainieren oder anzupassen.

Nutzung durch Business-Analysten und Nicht-Programmierer

Business-Analysten spielen eine Schlüsselrolle bei der Nutzung von No-Code-KI:

• Fachwissen: Sie bringen ein tiefes Verständnis für Geschäftsprozesse, Kundenverhalten und Markttrends ein – das fließt in die Modellentwicklung ein.
• Dateninterpretation: Analysten interpretieren Modellausgaben im Kontext der Unternehmensziele und treffen datengestützte Entscheidungen.
• Prozessverbesserung: Durch Identifikation von Engpässen oder Ineffizienzen können sie KI-Modelle zur Prozessoptimierung einsetzen.
• Zusammenarbeit: Analysten fungieren als Brücke zwischen Technik-Teams und Fachabteilungen, sodass KI-Lösungen den Unternehmenszielen entsprechen.

Einschränkungen und Überlegungen

Trotz zahlreicher Vorteile gilt es, einige Einschränkungen bei No-Code-KI zu beachten:

Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten

• Algorithmuswahl: Die Möglichkeiten zur Anpassung von Algorithmen oder zur Feinjustierung fortgeschrittener Parameter sind oft eingeschränkt, was die Modellleistung beeinflussen kann.
• Komplexe Aufgaben: Bei sehr spezialisierten oder komplexen Aufgaben bietet No-Code-KI nicht immer die nötige Flexibilität – hier sind klassische Programmieransätze erforderlich.

Abhängigkeit von der Datenqualität

• Garbage In, Garbage Out: Die Qualität der Modelle hängt direkt von der Qualität der Daten ab. Schlechte Daten führen zu ungenauen Modellen und irreführenden Ergebnissen.
• Datenvorbereitung: Obwohl die Plattformen Tools zur Datenvorbereitung bieten, ist ein Verständnis für die Eigenheiten der Daten wichtig, um Fehler zu vermeiden.

Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit

• Black-Box-Modelle: Manche Modelle sind wenig transparent, sodass Entscheidungen schwer nachvollziehbar sind – das ist gerade in regulierten Branchen kritisch.
• Ethische Aspekte: Ohne sorgfältige Kontrolle können Modelle bestehende Vorurteile in den Daten übernehmen und zu unfairen Ergebnissen führen.

Skalierbarkeit und Leistung

• Ressourcenbeschränkungen: No-Code-Plattformen haben ggf. Begrenzungen bei Datenmenge oder Rechenleistung, was die Skalierbarkeit einschränkt.
• Integrationsherausforderungen: Die Einbindung von Modellen in komplexe Unternehmenssysteme kann zusätzliches technisches Know-how erfordern.

Sicherheit und Compliance

• Datenschutz: Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert die Einhaltung von Standards wie DSGVO oder HIPAA, was von der Plattform nicht immer vollumfänglich abgedeckt wird.
• Anbieterabhängigkeit: Die Abhängigkeit von einem Anbieter birgt Risiken, falls sich Richtlinien, Preise oder die Verfügbarkeit ändern.

Forschung zu No-Code KI

Das Konzept der No-Code-KI gewinnt an Bedeutung, da es Einzelpersonen und Unternehmen ermöglicht, KI-basierte Lösungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu entwickeln. Dieser Ansatz ist besonders für Nicht-Experten vorteilhaft, die KI-Technologien nutzen möchten. Nachfolgend einige relevante wissenschaftliche Arbeiten, die den Bereich No-Code-KI und ihre Anwendungen untersuchen:

1. ACW: Enhancing Traceability of AI-Generated Codes Based on Watermarking (Veröffentlicht: 2024-08-21) – Diese Arbeit behandelt die Herausforderungen bei der Identifikation von KI-generiertem Code und betont die Notwendigkeit der Rückverfolgbarkeit, insbesondere wenn bekannt ist, dass eine KI-Version verwundbaren Code erzeugt. Die Autoren schlagen ACW (AI Code Watermarking) vor, das semantik-erhaltende Code-Transformationen nutzt, um Wasserzeichen ohne Training oder Feinabstimmung zu erkennen. Diese Methode ist effizient und robust und zeigt hohe Genauigkeit bei der Erkennung von KI-generiertem Code. Weiterlesen
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (Veröffentlicht: 2023-02-02) – Die Studie untersucht das Potenzial großskaliger Sprachmodelle zur Verbesserung der Fähigkeiten von KI-Systemen, ihren eigenen Code zu modifizieren. Dieses selbstprogrammierende KI-Modell kann seine Performance verbessern und adaptiv Untermodule für Hilfsaufgaben erstellen. Die Forschung demonstriert eine praktische Implementierung selbstprogrammierender KI mit Fokus auf Modifikationen der Modellarchitektur und Lernmechanismen. Weiterlesen
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (Veröffentlicht: 2024-06-07) – Diese Arbeit präsentiert einen Design-Science-Research-Ansatz zur Lösung der Prototyping-Herausforderungen von KI-Produkten. Durch die Untersuchung von No-Code AutoML schlagen die Autoren ein Framework vor, das die Zugänglichkeit des KI-Prototypings für Nicht-Experten verbessert und die Integration von KI-Lösungen durch natürliche und künstliche Evaluierungsmethoden erleichtert. Dieser Ansatz verdeutlicht das Potenzial von No-Code-Plattformen für die Demokratisierung der KI-Entwicklung. Weiterlesen