No-Code

Le piattaforme di AI No-Code consentono agli utenti di creare modelli di intelligenza artificiale senza programmazione, utilizzando strumenti visivi. Democratizzano l’AI permettendo anche ai non programmatori di sviluppare soluzioni, accelerando lo sviluppo, riducendo i costi e favorendo l’innovazione.

Cos’è la AI No-Code?

La AI No-Code si riferisce a piattaforme e strumenti che permettono agli utenti di creare, distribuire e gestire modelli di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) senza scrivere alcun codice. Queste piattaforme offrono interfacce visive, funzionalità drag-and-drop e componenti predefiniti che consentono anche a chi non ha esperienza di programmazione di creare soluzioni AI. La AI No-Code democratizza l’accesso alle tecnologie avanzate eliminando la barriera del codice, rendendo lo sviluppo di AI accessibile a utenti aziendali, analisti ed esperti di settore.

Come funziona la AI No-Code?

Le piattaforme di AI No-Code astraggono le complessità della programmazione e degli algoritmi di machine learning fornendo interfacce intuitive. Ecco come funzionano tipicamente:

1. Importazione dei dati: Gli utenti possono caricare dati da varie fonti, come fogli di calcolo, database o cloud storage. Le piattaforme spesso supportano diversi formati di dati, inclusi dati strutturati e non strutturati.
2. Preparazione dei dati: Le piattaforme offrono strumenti per la pulizia, trasformazione e ingegneria delle caratteristiche dei dati. Gli utenti possono manipolare i dati tramite flussi di lavoro visivi senza scrivere codice.
3. Selezione del modello: Gli utenti scelgono da una libreria di algoritmi predefiniti adatti a compiti come classificazione, regressione, clustering o computer vision. La piattaforma può anche raccomandare algoritmi in base alle caratteristiche dei dati.
4. Addestramento del modello: Con pochi clic, gli utenti avviano il processo di addestramento. La piattaforma gestisce i calcoli sottostanti, ottimizza gli iperparametri e può utilizzare tecniche come l’AutoML per migliorare le prestazioni del modello.
5. Valutazione del modello: Le piattaforme forniscono visualizzazioni e metriche per valutare l’accuratezza del modello, come matrici di confusione, curve ROC e grafici precision-recall.
6. Distribuzione: Una volta soddisfatti del modello, gli utenti possono distribuirlo direttamente dalla piattaforma. La distribuzione può avvenire come API, integrazioni con applicazioni esistenti o all’interno dell’ambiente stesso della piattaforma.
7. Monitoraggio e manutenzione: Gli utenti possono monitorare le prestazioni del modello nel tempo, riaddestrare i modelli se necessario e gestire le versioni—tutto senza programmare.

Vantaggi della AI No-Code

Accessibilità per i non programmatori

La AI No-Code permette anche a chi non ha competenze di programmazione di partecipare allo sviluppo di AI. Analisti aziendali, esperti di settore e decisori possono creare modelli di AI su misura per le proprie esigenze, sfruttando la propria esperienza senza dipendere dai data scientist.

Sviluppo accelerato

Semplificando il processo di sviluppo, le piattaforme di AI No-Code riducono notevolmente il tempo necessario per creare e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale. Gli utenti possono prototipare e iterare rapidamente sui modelli, ottenendo valore più velocemente.

Efficienza dei costi

La riduzione della necessità di talenti specializzati in programmazione abbassa i costi di sviluppo. Le organizzazioni possono ottimizzare le risorse permettendo al personale esistente di creare soluzioni AI, minimizzando le spese per l’assunzione e la formazione di personale specializzato.

Favorisce l’innovazione

Rimuovendo le barriere, più membri del team possono sperimentare le tecnologie AI. Questa inclusività promuove una cultura dell’innovazione, portando a soluzioni creative e miglioramenti nei processi e nei prodotti.

Integrazione AI semplificata

Le piattaforme di AI No-Code includono spesso integrazioni predefinite con strumenti e sistemi diffusi. Questa facilità d’integrazione permette di incorporare senza soluzione di continuità i modelli di AI nei flussi di lavoro e nelle applicazioni esistenti.

Casi d’uso ed esempi

Utenti aziendali che costruiscono applicazioni AI

Previsione del churn dei clienti

Un analista marketing vuole prevedere l’abbandono dei clienti per migliorare le strategie di fidelizzazione. Utilizzando una piattaforma AI No-Code, carica i dati dei clienti, seleziona le caratteristiche rilevanti (ad esempio, storico degli acquisti, metriche di coinvolgimento) e addestra un modello di classificazione. La piattaforma fornisce insight su quali fattori contribuiscono maggiormente al churn, consentendo interventi mirati.

Lead Scoring

I team commerciali possono usare la AI No-Code per prioritizzare i lead. Analizzando i dati storici sulle interazioni e le conversioni, un modello predittivo classifica i nuovi lead in base alla probabilità di conversione. Questo aiuta il personale di vendita a concentrarsi sui potenziali clienti più promettenti.

Automazione dei processi

Elaborazione delle fatture

I reparti di contabilità devono gestire grandi volumi di fatture. Una piattaforma AI No-Code con capacità di computer vision può essere addestrata a estrarre informazioni rilevanti dalle immagini delle fatture, come dettagli del fornitore, importi e date. Questo automatizza l’inserimento dati, riduce gli errori e accelera i tempi di elaborazione.

Categorizzazione delle email

I team di assistenza clienti ricevono numerose email ogni giorno. La AI No-Code può classificare le email in arrivo in base al contenuto (ad esempio, richieste, reclami, feedback), indirizzandole automaticamente ai reparti appropriati.

AI in computer vision senza codice

Ispezione della qualità nella produzione

Un responsabile di produzione vuole identificare i difetti nei prodotti sulla linea di assemblaggio. Utilizzando una piattaforma AI No-Code con computer vision, carica immagini di prodotti difettosi e non difettosi. La piattaforma addestra un modello per rilevare anomalie in tempo reale, migliorando il controllo qualità senza necessità di competenze di programmazione.

Imaging medico

I professionisti sanitari possono utilizzare la AI No-Code per analizzare immagini mediche. Ad esempio, i radiologi possono addestrare modelli per evidenziare aree di interesse in radiografie o risonanze magnetiche, supportando le diagnosi e migliorando i risultati per i pazienti.

Chatbot e automazione AI

Chatbot per il servizio clienti

Le aziende cercano di offrire supporto clienti 24/7 senza grandi risorse umane. Con la AI No-Code possono creare chatbot che comprendono e rispondono alle richieste dei clienti. Definendo i flussi conversazionali e integrando modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le aziende distribuiscono chatbot su siti web o piattaforme di messaggistica.

Automazione dell’helpdesk interno

I reparti IT possono implementare assistenti AI per gestire le richieste di supporto comuni. I dipendenti interagiscono con il chatbot per risolvere problemi, accedere a risorse o aprire ticket, semplificando il processo di assistenza.

Piattaforme AI No-Code – Alternative a FlowHunt

Diverse piattaforme offrono funzionalità AI No-Code, rispondendo a diverse esigenze:

Akkio

Akkio offre una piattaforma AI No-Code end-to-end focalizzata sulla facilità d’uso. Gli utenti aziendali possono creare e distribuire modelli predittivi in ambiti come previsioni di vendita, lead scoring e previsione del churn. La piattaforma si integra con strumenti come Salesforce e HubSpot, facilitando i flussi di lavoro.

Lobe di Microsoft

Lobe è specializzata in compiti di classificazione di immagini. Gli utenti possono addestrare modelli di computer vision caricando immagini ed etichettandole direttamente all’interno della piattaforma. È pensata per la semplicità, rendendo l’AI accessibile anche a chi non ha competenze tecniche.

Google Cloud AutoML

AutoML di Google permette agli utenti di costruire modelli di alta qualità con il minimo sforzo. Offre soluzioni per visione, traduzione ed elaborazione del linguaggio naturale. La piattaforma sfrutta le tecnologie ML avanzate di Google offrendo al contempo un’interfaccia user-friendly.

DataRobot

DataRobot si concentra sull’automazione dell’intero processo di creazione, distribuzione e mantenimento dei modelli AI. Si rivolge agli analisti aziendali semplificando compiti complessi e fornendo insight durante tutto il ciclo di vita del modello.

H2O.ai

H2O.ai offre una piattaforma open-source con una gamma di strumenti AI No-Code. Gli utenti possono costruire modelli per applicazioni diverse, tra cui analisi predittiva, rilevamento anomalie e previsioni di serie temporali, tutto tramite un’interfaccia visiva.

Come viene utilizzata la AI No-Code

Passaggi per creare modelli AI senza codice

1. Identificare il problema: Definire chiaramente il problema aziendale da risolvere, come prevedere le vendite, segmentare i clienti o automatizzare un’attività.
2. Raccolta dei dati: Raccogliere dati rilevanti da database interni, servizi cloud o fonti esterne. Assicurarsi che i dati siano completi e pertinenti al problema.
3. Preparazione dei dati: Utilizzare gli strumenti della piattaforma per pulire e pre-processare i dati. Questo può includere la gestione dei valori mancanti, la normalizzazione dei dati o la selezione delle caratteristiche.
4. Selezione del tipo di modello: Scegliere il tipo di modello in base al problema—classificazione, regressione, clustering, ecc. La piattaforma può suggerire gli algoritmi più adatti.
5. Addestramento del modello: Avviare il processo di addestramento. La piattaforma elaborerà i dati, addestrerà il modello e ottimizzerà i parametri automaticamente.
6. Valutazione delle prestazioni: Esaminare le metriche di prestazione fornite dalla piattaforma. Le visualizzazioni aiutano a comprendere accuratezza, precisione, richiamo e altre metriche rilevanti.
7. Distribuzione del modello: Distribuire il modello all’interno della piattaforma o integrarlo in applicazioni esistenti. Le opzioni di distribuzione possono includere API o integrazioni dirette.
8. Monitoraggio e aggiornamento: Monitorare continuamente le prestazioni del modello. Utilizzare i feedback per riaddestrare o modificare il modello secondo necessità.

Utilizzo da parte di analisti aziendali e non programmatori

Gli analisti aziendali giocano un ruolo cruciale nell’utilizzo della AI No-Code:

• Competenza di dominio: Apportano una profonda conoscenza dei processi aziendali, del comportamento dei clienti e delle tendenze di mercato, informando lo sviluppo dei modelli.
• Interpretazione dei dati: Possono interpretare i risultati dei modelli nel contesto degli obiettivi aziendali, prendendo decisioni basate sui dati.
• Miglioramento dei processi: Identificando colli di bottiglia o inefficienze, possono utilizzare i modelli AI per ottimizzare i flussi di lavoro e le strategie.
• Collaborazione: Gli analisti agiscono da ponte tra team tecnici e business, assicurando che le soluzioni AI siano allineate agli obiettivi organizzativi.

Limitazioni e considerazioni

Sebbene la AI No-Code offra numerosi vantaggi, è importante essere consapevoli delle sue limitazioni:

Personalizzazione limitata

• Scelta degli algoritmi: Gli utenti possono avere opzioni limitate per personalizzare gli algoritmi o regolare parametri avanzati, influenzando le prestazioni del modello.
• Compiti complessi: Per attività molto specialistiche o complesse, la AI No-Code potrebbe non offrire la flessibilità necessaria, rendendo necessari approcci tradizionali di programmazione.

Dipendenza dalla qualità dei dati

• Garbage In, Garbage Out: I modelli sono validi solo quanto i dati forniti. Dati di scarsa qualità possono portare a modelli inaccurati e risultati fuorvianti.
• Preparazione dei dati: Sebbene le piattaforme offrano strumenti per la preparazione dei dati, comprendere le sfumature dei dati è essenziale per evitare errori.

Interpretabilità e spiegabilità

• Modelli black box: Alcuni modelli possono mancare di trasparenza, rendendo difficile capire come vengono prese le decisioni, aspetto fondamentale in settori regolamentati.
• Considerazioni etiche: Senza un attento controllo, i modelli possono propagare i bias presenti nei dati, generando risultati ingiusti.

Scalabilità e prestazioni

• Limitazioni delle risorse: Le piattaforme No-Code possono avere limiti sulle dimensioni dei dati o sulle risorse computazionali, influenzando la scalabilità.
• Sfide di integrazione: Integrare i modelli in sistemi aziendali complessi può richiedere competenze tecniche aggiuntive.

Sicurezza e conformità

• Privacy dei dati: La gestione di dati sensibili richiede il rispetto di standard di conformità come GDPR o HIPAA, che potrebbero non essere completamente affrontati dalla piattaforma.
• Vincolo del fornitore: Affidarsi a una singola piattaforma può comportare rischi se il provider cambia politiche, prezzi o subisce downtime.

Ricerca sulla AI No-Code

Il concetto di AI No-Code sta guadagnando sempre più attenzione poiché consente a individui e aziende di sviluppare soluzioni basate su AI senza conoscenze di programmazione avanzate. Questo approccio è particolarmente vantaggioso per i non esperti che vogliono sfruttare le tecnologie AI. Di seguito alcuni articoli scientifici rilevanti che esplorano il mondo della AI No-Code e le sue applicazioni:

1. ACW: Enhancing Traceability of AI-Generated Codes Based on Watermarking (Pubblicato: 2024-08-21) – Questo articolo discute le sfide nell’identificazione del codice generato dall’AI, sottolineando la necessità di tracciabilità, specialmente quando una versione di AI è nota per produrre codice vulnerabile. Gli autori propongono ACW (AI Code Watermarking), che utilizza trasformazioni semantiche del codice per rilevare watermark senza richiedere addestramento o fine-tuning. Questo metodo è efficiente e resistente, mostrando alta accuratezza nel rilevare codice generato dall’AI. Leggi di più
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (Pubblicato: 2023-02-02) – Lo studio esplora il potenziale dei modelli linguistici su larga scala nell’aumentare le capacità dei sistemi AI di auto-modificare il proprio codice. Questo modello di AI auto-programmante può migliorare le proprie prestazioni e creare sub-modelli adattivi per compiti ausiliari. La ricerca dimostra un’implementazione pratica di AI auto-programmante, concentrandosi sulla modifica dell’architettura del modello e delle dinamiche di apprendimento. Leggi di più
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (Pubblicato: 2024-06-07) – Questo articolo presenta un approccio di Design Science Research per affrontare le sfide del prototipaggio di prodotti AI. Esaminando No-Code AutoML, gli autori propongono un framework che migliora l’accessibilità al prototipaggio AI per i non esperti, consentendo una migliore integrazione delle soluzioni AI attraverso metodi di valutazione naturali e artificiali. Questo approccio dimostra il potenziale delle piattaforme No-Code nel democratizzare lo sviluppo AI. Leggi di più