No-Code

No-Code AI-platforms stellen gebruikers in staat om AI-modellen te maken zonder te coderen, met behulp van visuele tools. Ze democratiseren AI door niet-programmeurs oplossingen te laten ontwikkelen, versnellen de ontwikkeling, verlagen de kosten en stimuleren innovatie.

Wat is No-Code AI?

No-Code AI verwijst naar platforms en tools waarmee gebruikers kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) modellen kunnen bouwen, implementeren en beheren zonder enige code te schrijven. Deze platforms bieden visuele interfaces, drag-and-drop functionaliteit en vooraf gebouwde componenten waarmee mensen zonder programmeerervaring AI-oplossingen kunnen maken. No-Code AI democratiseert de toegang tot geavanceerde technologieën door de programmeerbarrière weg te nemen, waardoor AI-ontwikkeling toegankelijk wordt voor zakelijke gebruikers, analisten en domeinexperts.

Hoe werkt No-Code AI?

No-Code AI-platforms abstraheren de complexiteit van coderen en machine learning-algoritmes door gebruiksvriendelijke interfaces te bieden. Zo werken ze doorgaans:

1. Data-import: Gebruikers kunnen data uploaden uit verschillende bronnen, zoals spreadsheets, databases of cloudopslag. De platforms ondersteunen vaak meerdere dataformaten, inclusief gestructureerde en ongestructureerde data.
2. Datavoorbereiding: De platforms bieden tools voor het opschonen, transformeren en feature engineering van data. Gebruikers kunnen data bewerken met visuele workflows zonder code te schrijven.
3. Modelselectie: Gebruikers kiezen uit een bibliotheek van vooraf gebouwde algoritmen voor taken als classificatie, regressie, clustering of computer vision. Het platform kan ook algoritmen aanbevelen op basis van de datakenmerken.
4. Modeltraining: Met enkele klikken starten gebruikers het trainingsproces. Het platform verzorgt de onderliggende berekeningen, optimaliseert hyperparameters en kan technieken zoals AutoML inzetten om de modelprestaties te verbeteren.
5. Modelevaluatie: De platforms bieden visualisaties en statistieken om de nauwkeurigheid van het model te beoordelen, zoals confusion matrices, ROC-curves en precisie-recall grafieken.
6. Implementatie: Zodra het model naar wens is, kunnen gebruikers het direct vanuit het platform implementeren. Dit kan als API, integratie met bestaande applicaties of binnen de omgeving van het platform.
7. Monitoring en onderhoud: Gebruikers kunnen de prestaties van modellen in de tijd monitoren, modellen opnieuw trainen indien nodig en versies beheren – alles zonder te coderen.

Voordelen van No-Code AI

Toegankelijkheid voor niet-programmeurs

No-Code AI maakt het mogelijk voor mensen zonder programmeervaardigheden om deel te nemen aan AI-ontwikkeling. Business analisten, domeinexperts en besluitvormers kunnen AI-modellen maken die zijn afgestemd op hun behoeften, waarbij ze hun expertise inzetten zonder afhankelijk te zijn van data scientists.

Versnelde ontwikkeling

Door het ontwikkelproces te vereenvoudigen, verkorten No-Code AI-platforms de tijd die nodig is om AI-oplossingen te bouwen en te implementeren aanzienlijk. Gebruikers kunnen snel prototypes maken en modellen iteratief verbeteren, wat zorgt voor een snellere time-to-value.

Kostenefficiëntie

Minder behoefte aan gespecialiseerd programmeertalent verlaagt de ontwikkelkosten. Organisaties kunnen middelen optimaliseren door bestaand personeel in te zetten om AI-oplossingen te bouwen, waardoor kosten voor werving en training van specialisten worden geminimaliseerd.

Stimuleert innovatie

Doordat barrières verdwijnen, kunnen meer teamleden experimenteren met AI-technologieën. Deze inclusiviteit bevordert een cultuur van innovatie, wat leidt tot creatieve oplossingen en verbeteringen in processen en producten.

Eenvoudige AI-integratie

No-Code AI-platforms bevatten vaak ingebouwde integraties met populaire tools en systemen. Dankzij deze makkelijke integratie kunnen AI-modellen naadloos worden opgenomen in bestaande workflows en applicaties.

Toepassingen en voorbeelden

Zakelijke gebruikers bouwen AI-toepassingen

Klantverloop voorspellen

Een marketinganalist wil klantverloop voorspellen om retentiestrategieën te verbeteren. Met een No-Code AI-platform uploadt hij klantgegevens, selecteert relevante kenmerken (zoals aankoopgeschiedenis, engagement metrics) en traint een classificatiemodel. Het platform biedt inzicht in welke factoren het meest bijdragen aan verloop, waardoor gerichte interventies mogelijk zijn.

Lead scoring

Salesteams kunnen No-Code AI gebruiken om leads te prioriteren. Door historische data over lead-interacties en conversies te analyseren, rangschikt een voorspellend model nieuwe leads op basis van hun kans op conversie. Zo kunnen salesmedewerkers zich richten op veelbelovende prospects.

Procesautomatisering

Factuurverwerking

Crediteurenafdelingen verwerken grote hoeveelheden facturen. Een No-Code AI-platform met computer vision kan worden getraind om relevante informatie uit factuurafbeeldingen te halen, zoals leveranciersgegevens, bedragen en data. Dit automatiseert gegevensinvoer, vermindert fouten en versnelt de verwerking.

E-mailcategorisatie

Klantenserviceteams ontvangen dagelijks veel e-mails. No-Code AI kan inkomende e-mails classificeren op basis van inhoud (bijv. vragen, klachten, feedback) en automatisch doorsturen naar de juiste afdeling.

AI in computer vision zonder code

Kwaliteitscontrole in productie

Een productiemanager wil defecten in producten aan de lopende band identificeren. Met een No-Code AI-platform voor computer vision uploadt hij beelden van defecte en niet-defecte items. Het platform traint een model om realtime afwijkingen te detecteren, wat kwaliteitscontrole verbetert zonder programmeerkennis.

Medische beeldvorming

Zorgprofessionals kunnen No-Code AI gebruiken om medische beelden te analyseren. Radiologen kunnen bijvoorbeeld modellen trainen om zorgwekkende gebieden in röntgenfoto’s of MRI’s te markeren, wat diagnose ondersteunt en patiëntuitkomsten verbetert.

Chatbots en AI-automatisering

Klantenservice chatbots

Bedrijven willen 24/7 klantenservice bieden zonder veel personeel. Met No-Code AI maken ze chatbots die klantvragen begrijpen en beantwoorden. Door gespreksstromen te definiëren en natuurlijke taalverwerking (NLP) te integreren, worden chatbots ingezet op websites of messagingplatforms.

Interne helpdeskautomatisering

IT-afdelingen kunnen AI-assistenten inzetten voor veelvoorkomende supportverzoeken. Medewerkers communiceren met de chatbot om problemen op te lossen, resources te vinden of tickets aan te maken, wat het supportproces stroomlijnt.

No-Code AI-platforms – FlowHunt alternatieven

Verschillende platforms bieden No-Code AI-mogelijkheden voor uiteenlopende behoeften:

Akkio

Akkio biedt een end-to-end No-Code AI-platform gericht op gebruiksgemak. Zakelijke gebruikers kunnen voorspellende modellen maken en implementeren voor onder andere sales forecasting, lead scoring en klantverloop. Integraties met tools als Salesforce en HubSpot maken soepele workflows mogelijk.

Lobe van Microsoft

Lobe specialiseert zich in beeldclassificatietaken. Gebruikers kunnen computer vision-modellen trainen door afbeeldingen te uploaden en binnen het platform te labelen. Het is ontworpen voor eenvoud, waardoor AI toegankelijk wordt voor niet-technische gebruikers.

Google Cloud AutoML

Google’s AutoML stelt gebruikers in staat hoogwaardige modellen te bouwen met minimale inspanning. Het biedt oplossingen voor vision, vertaling en natuurlijke taalverwerking. Het platform gebruikt geavanceerde ML-technologieën van Google en biedt een gebruiksvriendelijke interface.

DataRobot

DataRobot richt zich op het automatiseren van het volledige proces van bouwen, implementeren en onderhouden van AI-modellen. Het platform vereenvoudigt complexe taken voor business analisten en biedt inzichten gedurende de hele levenscyclus van het model.

H2O.ai

H2O.ai biedt een open source-platform met een scala aan No-Code AI-tools. Gebruikers kunnen modellen bouwen voor verschillende toepassingen, waaronder voorspellende analyses, anomaliedetectie en tijdreeksvoorspellingen, allemaal via een visuele interface.

Hoe No-Code AI wordt gebruikt

Stappen om AI-modellen zonder code te bouwen

1. Probleem identificeren: Definieer duidelijk het zakelijke probleem, zoals sales voorspellen, klanten segmenteren of een taak automatiseren.
2. Data verzamelen: Verzamel relevante data uit interne databases, clouddiensten of externe bronnen. Zorg dat de data volledig en relevant is.
3. Data voorbereiden: Gebruik de tools van het platform om de data te schonen en voor te bewerken. Dit kan het omgaan met ontbrekende waarden, normaliseren of feature selectie inhouden.
4. Modeltype selecteren: Kies het modeltype op basis van het probleem – classificatie, regressie, clustering, enzovoorts. Het platform kan geschikte algoritmen aanbevelen.
5. Model trainen: Start het trainingsproces. Het platform verwerkt de data, traint het model en optimaliseert automatisch de parameters.
6. Prestaties evalueren: Bekijk de prestatiecijfers van het model die het platform biedt. Visualisaties helpen bij het begrijpen van nauwkeurigheid, precisie, recall en andere relevante metrics.
7. Model implementeren: Implementeer het model binnen het platform of integreer het in bestaande applicaties. Opties zijn onder meer API’s of directe integraties.
8. Monitoren en bijwerken: Monitor voortdurend de prestaties van het model. Gebruik feedbackmechanismen om het model indien nodig opnieuw te trainen of aan te passen.

Gebruik door business analisten en niet-programmeurs

Business analisten spelen een cruciale rol in het benutten van No-Code AI:

• Domeinexpertise: Ze brengen diepgaande kennis van bedrijfsprocessen, klantgedrag en markttrends, wat het modelontwerp beïnvloedt.
• Data-interpretatie: Analisten kunnen modeluitkomsten interpreteren in de context van zakelijke doelstellingen, waardoor datagedreven beslissingen worden genomen.
• Procesverbetering: Door knelpunten of inefficiënties te identificeren, kunnen ze AI-modellen inzetten om workflows en strategieën te optimaliseren.
• Samenwerking: Analisten fungeren als brug tussen technische teams en business units en zorgen ervoor dat AI-oplossingen aansluiten bij organisatiedoelen.

Beperkingen en aandachtspunten

Hoewel No-Code AI veel voordelen biedt, is het belangrijk om de beperkingen te kennen:

Beperkte maatwerkopties

• Algoritmekeuze: Gebruikers hebben mogelijk beperkte opties om algoritmen aan te passen of geavanceerde parameters te wijzigen, wat de modelprestaties kan beïnvloeden.
• Complexe taken: Voor zeer gespecialiseerde of complexe taken biedt No-Code AI mogelijk niet de benodigde flexibiliteit en is traditionele codering vereist.

Afhankelijkheid van datakwaliteit

• Garbage in, garbage out: Modellen zijn slechts zo goed als de ingevoerde data. Slechte datakwaliteit leidt tot onnauwkeurige modellen en misleidende resultaten.
• Datavoorbereiding: Hoewel platforms tools voor datavoorbereiding bieden, is inzicht in datanuances essentieel om fouten te voorkomen.

Uitlegbaarheid en transparantie

• Black box-modellen: Sommige modellen missen transparantie, waardoor het lastig is te begrijpen hoe beslissingen worden genomen – essentieel in gereguleerde sectoren.
• Ethische overwegingen: Zonder zorgvuldige controle kunnen modellen bestaande vooroordelen in de data versterken, wat tot oneerlijke uitkomsten leidt.

Schaalbaarheid en prestaties

• Hulpbronnenbeperkingen: No-Code platforms kunnen limieten hebben qua datagrootte of rekenkracht, wat de schaalbaarheid beïnvloedt.
• Integratie-uitdagingen: Het integreren van modellen in complexe bedrijfsomgevingen kan extra technische expertise vereisen.

Beveiliging en naleving

• Dataprivacy: Bij verwerking van gevoelige data is naleving van normen zoals AVG of HIPAA noodzakelijk, wat mogelijk niet volledig door het platform wordt ondersteund.
• Vendor lock-in: Afhankelijkheid van één platform kan risico’s opleveren als de leverancier beleid, prijzen of beschikbaarheid wijzigt.

Onderzoek naar No-Code AI

Het concept van no-code AI wint aan terrein omdat het individuen en bedrijven in staat stelt AI-gedreven oplossingen te ontwikkelen zonder uitgebreide programmeerkennis. Deze aanpak is vooral waardevol voor niet-experts die AI-technologieën willen benutten. Hieronder enkele relevante wetenschappelijke artikelen die het gebied van no-code AI en de toepassingen ervan onderzoeken:

1. ACW: Enhancing Traceability of AI-Generated Codes Based on Watermarking (Gepubliceerd: 2024-08-21) – Dit artikel bespreekt de uitdagingen bij het identificeren van door AI gegenereerde code, met nadruk op de behoefte aan traceerbaarheid, vooral wanneer een AI-versie bekend staat om kwetsbare code te produceren. De auteurs stellen ACW (AI Code Watermarking) voor, dat semantisch behouden code-transformaties gebruikt om watermerken te detecteren zonder training of fine-tuning. Deze methode is efficiënt en robuust, en toont hoge nauwkeurigheid in het detecteren van AI-code. Lees meer
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (Gepubliceerd: 2023-02-02) – Het onderzoek onderzoekt het potentieel van grootschalige taalmodellen om AI-systemen te laten zelfprogrammeren. Dit zelfprogrammerende AI-model kan zijn prestaties verbeteren en adaptief submodellen maken voor neventaken. Het onderzoek demonstreert een praktische implementatie van zelfprogrammerende AI, met de focus op het aanpassen van modelarchitecturen en leerdynamiek. Lees meer
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (Gepubliceerd: 2024-06-07) – Dit artikel presenteert een Design Science Research-benadering om de prototyping-uitdagingen van AI-producten aan te pakken. Door no-code AutoML te bestuderen, stellen de auteurs een raamwerk voor dat de toegankelijkheid van AI-prototyping voor niet-experts vergroot, en betere integratie van AI-oplossingen mogelijk maakt door natuurlijke en kunstmatige evaluatiemethoden. Deze aanpak toont het potentieel van no-code platforms om AI-ontwikkeling te democratiseren. Lees meer