No-Code

No-Code AI-plattformer lar brukere lage AI-modeller uten koding, ved hjelp av visuelle verktøy. De demokratiserer AI ved å gjøre det mulig for ikke-programmerere å utvikle løsninger, akselerere utviklingen, redusere kostnader og fremme innovasjon.

Hva er No-Code AI?

No-Code AI refererer til plattformer og verktøy som gjør det mulig for brukere å bygge, distribuere og administrere kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsmodeller (ML) uten å skrive kode. Disse plattformene tilbyr visuelle grensesnitt, dra-og-slipp-funksjonalitet og ferdiglagde komponenter som gjør at personer uten programmeringserfaring kan lage AI-løsninger. No-Code AI demokratiserer tilgangen til avansert teknologi ved å fjerne kodebarrieren, og gjør AI-utvikling tilgjengelig for forretningsbrukere, analytikere og domeneeksperter.

Hvordan fungerer No-Code AI?

No-Code AI-plattformer abstraherer kompleksiteten ved koding og maskinlæringsalgoritmer ved å tilby brukervennlige grensesnitt. Slik fungerer de vanligvis:

1. Dataimport: Brukere kan laste opp data fra ulike kilder, som regneark, databaser eller skylagring. Plattformene støtter ofte flere dataformater, inkludert strukturerte og ustrukturerte data.
2. Dataklargjøring: Plattformene tilbyr verktøy for datarensing, transformasjon og feature engineering. Brukere kan bearbeide data ved hjelp av visuelle arbeidsflyter uten å skrive kode.
3. Modellvalg: Brukere velger fra et bibliotek av ferdiglagde algoritmer for oppgaver som klassifisering, regresjon, klynging eller datavisjon. Plattformen kan også foreslå algoritmer basert på datakjennetegn.
4. Modelltrening: Med noen få klikk starter brukeren treningsprosessen. Plattformen håndterer beregningene, optimaliserer hyperparametere, og kan bruke teknikker som AutoML for å forbedre modellens ytelse.
5. Modellevaluering: Plattformene gir visualiseringer og måleverdier for å vurdere modellens nøyaktighet, for eksempel forvirringsmatriser, ROC-kurver og presisjon-recall-diagrammer.
6. Distribusjon: Når modellen er tilfredsstillende, kan brukeren distribuere den direkte fra plattformen. Distribusjonen kan være som API-er, integrasjoner med eksisterende applikasjoner eller i plattformens eget miljø.
7. Overvåkning og vedlikehold: Brukere kan overvåke modellens ytelse over tid, trene modeller på nytt ved behov og håndtere versjoner – alt uten koding.

Fordeler med No-Code AI

Tilgjengelighet for ikke-programmerere

No-Code AI gir personer uten programmeringskompetanse mulighet til å delta i AI-utvikling. Forretningsanalytikere, domeneeksperter og beslutningstakere kan lage AI-modeller tilpasset sine behov, og dra nytte av sin ekspertise uten å være avhengig av data scientists.

Akselerert utvikling

Ved å forenkle utviklingsprosessen reduserer No-Code AI-plattformer tiden det tar å bygge og lansere AI-løsninger betydelig. Brukere kan raskt prototype og iterere på modeller, og oppnå raskere verdiuttak.

Kostnadseffektivitet

Reduksjon av behovet for spesialisert programmeringskompetanse senker utviklingskostnadene. Organisasjoner kan optimalisere ressursbruken ved å la eksisterende ansatte bygge AI-løsninger, og redusere utgiftene knyttet til ansettelse og opplæring av spesialpersonell.

Oppmuntrer til innovasjon

Når barrierene fjernes, kan flere medarbeidere eksperimentere med AI-teknologier. Denne inkluderingen fremmer en innovasjonskultur, og fører til kreative løsninger og forbedringer i prosesser og produkter.

Forenklet AI-integrasjon

No-Code AI-plattformer inkluderer ofte innebygde integrasjoner med populære verktøy og systemer. Denne integreringsmuligheten gjør det enkelt å innlemme AI-modeller i eksisterende arbeidsflyter og applikasjoner.

Bruksområder og eksempler

Forretningsbrukere bygger AI-applikasjoner

Prediksjon av kundeavgang

En markedsanalytiker ønsker å forutsi kundeavgang for å forbedre tiltak for å beholde kunder. Ved hjelp av en No-Code AI-plattform laster de opp kundedata, velger relevante variabler (f.eks. kjøpshistorikk, engasjementsmålinger) og trener en klassifiseringsmodell. Plattformen gir innsikt i hvilke faktorer som bidrar mest til avgang, slik at målrettede tiltak kan iverksettes.

Lead scoring

Salgsteam kan bruke No-Code AI til å prioritere leads. Ved å analysere historiske data om lead-interaksjoner og konverteringer, rangerer en prediktiv modell nye leads etter sannsynlighet for konvertering. Dette hjelper salgspersonell å fokusere på de mest lovende prospektene.

Prosessautomatisering

Fakturabehandling

Regnskapsavdelinger håndterer store mengder fakturaer. En No-Code AI-plattform med datavisjon kan trenes til å hente ut relevante opplysninger fra fakturabilder, som leverandørinformasjon, beløp og datoer. Dette automatiserer dataregistrering, reduserer feil og fremskynder behandlingstiden.

Epostkategorisering

Kundeserviceteam mottar mange eposter daglig. No-Code AI kan klassifisere innkommende eposter basert på innhold (f.eks. forespørsler, klager, tilbakemeldinger) og automatisk sende dem til riktig avdeling.

AI i datavisjon uten kode

Kvalitetsinspeksjon i produksjon

En produksjonssjef ønsker å identifisere feil på produkter på samlebåndet. Ved å bruke en No-Code AI-plattform med datavisjonsfunksjonalitet, laster de opp bilder av defekte og feilfrie varer. Plattformen trener en modell for å oppdage avvik i sanntid, og forbedrer kvalitetskontrollen uten behov for kodekompetanse.

Medisinsk bildebehandling

Helsepersonell kan bruke No-Code AI til å analysere medisinske bilder. For eksempel kan radiologer trene modeller til å markere områder av interesse på røntgen- eller MR-bilder, og bistå i diagnostisering og forbedre pasientutfall.

Chatboter og AI-automatisering

Kundeservice-chatboter

Bedrifter ønsker å gi døgnåpen kundestøtte uten store personalressurser. Med No-Code AI kan de lage chatboter som forstår og svarer på kundehenvendelser. Ved å definere samtaleflyter og integrere modeller for naturlig språkprosessering (NLP), kan virksomheter lansere chatboter på nettsider eller meldingsplattformer.

Automatisering av intern helpdesk

IT-avdelinger kan implementere AI-assistenter for å håndtere vanlige supporthenvendelser. Ansatte kommuniserer med chatboten for å feilsøke problemer, finne ressurser eller opprette saker, og effektiviserer dermed supportprosessen.

No-Code AI-plattformer – FlowHunt-alternativer

Flere plattformer tilbyr No-Code AI-funksjonalitet til ulike behov:

Akkio

Akkio tilbyr en ende-til-ende No-Code AI-plattform med fokus på brukervennlighet. Forretningsbrukere kan lage og distribuere prediktive modeller for f.eks. salgsprognoser, lead scoring og kundeavgangsprediksjon. Plattformen integreres med verktøy som Salesforce og HubSpot, og muliggjør sømløse arbeidsflyter.

Lobe fra Microsoft

Lobe spesialiserer seg på bildeklassifiseringsoppgaver. Brukere kan trene datavisjonsmodeller ved å laste opp og merke bilder direkte i plattformen. Den er designet for enkelhet og gjør AI tilgjengelig for de uten teknisk bakgrunn.

Google Cloud AutoML

Googles AutoML lar brukere bygge modeller av høy kvalitet med minimal innsats. Den tilbyr løsninger for datavisjon, oversettelse og naturlig språkprosessering. Plattformen benytter Googles avanserte ML-teknologier i bunn, og har et brukervennlig grensesnitt.

DataRobot

DataRobot fokuserer på å automatisere hele prosessen med å bygge, distribuere og vedlikeholde AI-modeller. Den henvender seg til forretningsanalytikere ved å forenkle komplekse oppgaver og gi innsikt gjennom hele modellens livsløp.

H2O.ai

H2O.ai tilbyr en åpen kildekode-plattform med et utvalg av No-Code AI-verktøy. Brukere kan bygge modeller for ulike bruksområder, inkludert prediktiv analyse, avviksdeteksjon og tidsserieprognoser – alt gjennom et visuelt grensesnitt.

Hvordan No-Code AI brukes

Steg for å bygge AI-modeller uten kode

1. Identifiser problemet: Definer forretningsproblemet som skal løses, som prediksjon av salg, segmentering av kunder eller automatisering av en oppgave.
2. Samle inn data: Samle relevante data fra interne databaser, skytjenester eller eksterne kilder. Sørg for at dataene er dekkende og relevante for problemet.
3. Klargjør data: Bruk plattformens verktøy for å rense og forprosessere dataene. Dette kan innebære å håndtere manglende verdier, normalisere data eller velge ut variabler.
4. Velg modelltype: Velg modelltype basert på problemet – klassifisering, regresjon, klynging osv. Plattformen kan foreslå egnede algoritmer.
5. Tren modellen: Start treningsprosessen. Plattformen bearbeider dataene, trener modellen og optimaliserer parametere automatisk.
6. Evaluer ytelse: Gå gjennom modellens ytelsesverdier som plattformen gir. Visualiseringer hjelper deg å forstå nøyaktighet, presisjon, recall og andre relevante måleverdier.
7. Distribuer modellen: Distribuer modellen i plattformen eller integrer den i eksisterende applikasjoner. Distribusjonsmuligheter inkluderer API-er eller direkte integrasjoner.
8. Overvåk og oppdater: Overvåk modellens ytelse kontinuerlig. Bruk tilbakemeldingsmekanismer for å trene modellen på nytt eller justere den ved behov.

Bruk av forretningsanalytikere og ikke-programmerere

Forretningsanalytikere spiller en sentral rolle i å utnytte No-Code AI:

• Domenekompetanse: De har inngående forståelse av forretningsprosesser, kundeadferd og markedstrender, noe som er avgjørende for modellutvikling.
• Tolkning av data: Analytikere kan tolke modellresultater i lys av forretningsmål og ta datadrevne beslutninger.
• Prosessforbedring: Ved å identifisere flaskehalser eller ineffektivitet, kan de bruke AI-modeller for å optimalisere arbeidsflyter og strategier.
• Samarbeid: Analytikere fungerer som bindeledd mellom tekniske team og forretningsenheter, og sikrer at AI-løsninger er i tråd med organisasjonens mål.

Begrensninger og hensyn

Selv om No-Code AI gir mange fordeler, er det viktig å være klar over begrensningene:

Begrenset tilpasning

• Algoritmevalg: Brukere kan ha få muligheter til å tilpasse algoritmer eller justere avanserte parametere, noe som kan påvirke modellens ytelse.
• Komplekse oppgaver: For svært spesialiserte eller komplekse oppgaver gir kanskje ikke No-Code AI nok fleksibilitet, og tradisjonell koding kan være nødvendig.

Avhengighet av datakvalitet

• Garbage in, garbage out: Modellene er kun så gode som dataene de får. Dårlig datakvalitet kan føre til unøyaktige modeller og villedende resultater.
• Dataklargjøring: Selv om plattformene har verktøy for dataklargjøring, er det viktig å forstå datanyansene for å unngå feil.

Tolkbarhet og forklarbarhet

• Black box-modeller: Noen modeller mangler transparens, noe som gjør det vanskelig å forstå hvordan avgjørelser tas – kritisk i regulerte bransjer.
• Etiske hensyn: Uten nøye kontroll kan modeller forsterke skjevheter i dataene, og føre til urettferdige utfall.

Skalerbarhet og ytelse

• Ressursbegrensninger: No-Code-plattformer kan ha begrensninger på datastørrelse eller regneressurser, noe som påvirker skalerbarheten.
• Integrasjonsutfordringer: Å integrere modeller i komplekse systemer kan kreve ekstra teknisk kompetanse.

Sikkerhet og samsvar

• Datapersonvern: Håndtering av sensitive data krever etterlevelse av standarder som GDPR eller HIPAA, som kanskje ikke fullt ut dekkes av plattformen.
• Leverandørlåsing: Avhengighet av én plattform kan gi risiko hvis leverandøren endrer policy, priser eller får driftsproblemer.

Forskning på No-Code AI

Konseptet no-code AI får økt oppmerksomhet fordi det gjør det mulig for enkeltpersoner og bedrifter å utvikle AI-baserte løsninger uten omfattende programmeringskunnskap. Denne tilnærmingen er spesielt gunstig for ikke-eksperter som ønsker å ta i bruk AI-teknologi. Nedenfor er noen relevante vitenskapelige artikler som utforsker no-code AI og dets bruksområder:

1. ACW: Forbedret sporbarhet av AI-generert kode basert på vannmerking (Publisert: 2024-08-21) – Denne artikkelen diskuterer utfordringene med å identifisere AI-generert kode, og understreker behovet for sporbarhet, spesielt når en AI-versjon er kjent for å produsere sårbar kode. Forfatterne foreslår ACW (AI Code Watermarking), som bruker semantisk bevarende kodetransformasjoner for å oppdage vannmerker uten behov for trening eller finjustering. Denne metoden er effektiv og robust, og viser høy nøyaktighet i å oppdage AI-generert kode. Les mer
2. Selvprogrammerende kunstig intelligens ved bruk av kodegenererende språkmodeller (Publisert: 2023-02-02) – Studien utforsker potensialet til store språkmodeller for å forbedre evnen til AI-systemer til å endre sin egen kode. Denne selvprogrammerende AI-modellen kan forbedre ytelsen og adaptivt lage undermodeller for hjelpetjenester. Forskningen demonstrerer en praktisk implementering av selvprogrammerende AI, med fokus på endring av modellarkitektur og læringsdynamikk. Les mer
3. Menneskesentrert AI-produktprototyping med No-Code AutoML: Konseptuelt rammeverk, potensial og begrensninger (Publisert: 2024-06-07) – Denne artikkelen presenterer en Design Science Research-tilnærming for å møte utfordringene med prototyping av AI-produkter. Ved å undersøke no-code AutoML foreslår forfatterne et rammeverk som øker tilgjengeligheten av AI-prototyping for ikke-eksperter, og muliggjør bedre integrasjon av AI-løsninger gjennom naturalistiske og kunstige evalueringsmetoder. Denne tilnærmingen viser potensialet for at no-code-plattformer kan demokratisere AI-utvikling. Les mer