No-Code

Platformy No-Code AI pozwalają użytkownikom tworzyć modele AI bez kodowania, korzystając z narzędzi wizualnych. Demokratyzują AI, umożliwiając osobom bez doświadczenia programistycznego tworzenie rozwiązań, przyspieszając rozwój, obniżając koszty i wspierając innowacje.

Czym jest No-Code AI?

No-Code AI odnosi się do platform i narzędzi, które pozwalają użytkownikom budować, wdrażać i zarządzać modelami sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) bez pisania jakiegokolwiek kodu. Platformy te oferują interfejsy wizualne, funkcje przeciągnij i upuść oraz gotowe komponenty umożliwiające osobom bez doświadczenia programistycznego tworzenie rozwiązań AI. No-Code AI demokratyzuje dostęp do zaawansowanych technologii, eliminując barierę kodowania i czyniąc rozwój AI dostępnym dla użytkowników biznesowych, analityków i ekspertów dziedzinowych.

Jak działa No-Code AI?

Platformy No-Code AI upraszczają złożoność kodowania i algorytmów uczenia maszynowego, oferując przyjazne interfejsy użytkownika. Oto jak zazwyczaj działają:

1. Import danych: Użytkownicy mogą przesyłać dane z różnych źródeł, takich jak arkusze kalkulacyjne, bazy danych czy chmura. Platformy często obsługują wiele formatów danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.
2. Przygotowanie danych: Platformy oferują narzędzia do czyszczenia, przekształcania i inżynierii cech. Użytkownicy mogą przetwarzać dane za pomocą wizualnych przepływów pracy bez pisania kodu.
3. Wybór modelu: Użytkownicy wybierają z biblioteki gotowych algorytmów odpowiednich do zadań takich jak klasyfikacja, regresja, klasteryzacja czy wizja komputerowa. Platforma może także rekomendować algorytmy w zależności od charakterystyki danych.
4. Trenowanie modelu: Kilkoma kliknięciami użytkownicy uruchamiają proces trenowania. Platforma obsługuje obliczenia, optymalizuje hiperparametry i może stosować techniki takie jak AutoML, by poprawić wydajność modelu.
5. Ewaluacja modelu: Platformy dostarczają wizualizacje i metryki do oceny dokładności modelu, takie jak macierze pomyłek, krzywe ROC czy wykresy precyzji i czułości.
6. Wdrażanie: Po uzyskaniu satysfakcjonujących wyników, użytkownicy mogą wdrożyć model bezpośrednio z platformy. Wdrożenie może odbywać się jako API, integracje z istniejącymi aplikacjami lub w środowisku platformy.
7. Monitorowanie i utrzymanie: Użytkownicy mogą monitorować wydajność modelu w czasie, przeuczać modele w razie potrzeby i zarządzać wersjami – wszystko bez kodowania.

Zalety No-Code AI

Dostępność dla osób niebędących programistami

No-Code AI umożliwia osobom bez umiejętności programistycznych udział w rozwoju AI. Analitycy biznesowi, eksperci dziedzinowi i decydenci mogą tworzyć modele AI dostosowane do swoich potrzeb, wykorzystując swoją wiedzę bez konieczności współpracy z data scientistami.

Przyspieszenie rozwoju

Uproszczenie procesu rozwoju sprawia, że platformy No-Code AI znacząco skracają czas potrzebny na budowę i wdrażanie rozwiązań AI. Użytkownicy mogą szybko prototypować i iterować modele, co pozwala szybciej osiągać wartość biznesową.

Efektywność kosztowa

Ograniczenie potrzeby zatrudniania specjalistów programistycznych obniża koszty rozwoju. Organizacje mogą optymalizować zasoby, umożliwiając obecnym pracownikom tworzenie rozwiązań AI i minimalizując wydatki na rekrutację i szkolenia specjalistów.

Wspieranie innowacji

Usunięcie barier sprawia, że więcej członków zespołu może eksperymentować z technologiami AI. Ta inkluzywność sprzyja kulturze innowacyjności, prowadząc do kreatywnych rozwiązań i usprawnień procesów oraz produktów.

Uproszczona integracja AI

Platformy No-Code AI często posiadają wbudowane integracje z popularnymi narzędziami i systemami. Łatwość integracji pozwala na płynne włączenie modeli AI do istniejących przepływów pracy i aplikacji.

Przykłady zastosowań

Użytkownicy biznesowi tworzący aplikacje AI

Przewidywanie odejść klientów

Analityk marketingowy chce przewidzieć odejścia klientów, by poprawić strategie retencji. Korzystając z platformy No-Code AI, przesyła dane klientów, wybiera odpowiednie cechy (np. historię zakupów, zaangażowanie), a następnie trenuje model klasyfikacyjny. Platforma wskazuje, które czynniki najbardziej wpływają na odejście klientów, umożliwiając celowane działania.

Scoring leadów

Zespoły sprzedażowe mogą używać No-Code AI do priorytetyzacji leadów. Analizując dane historyczne dotyczące interakcji i konwersji, model predykcyjny ocenia nowe leady pod kątem prawdopodobieństwa konwersji. Pozwala to skupić się na najbardziej obiecujących klientach.

Automatyzacja procesów

Przetwarzanie faktur

Działy księgowości obsługują duże ilości faktur. Platforma No-Code AI z funkcjami wizji komputerowej może zostać wytrenowana do wyodrębniania kluczowych informacji z obrazów faktur, takich jak dane dostawcy, kwoty czy daty. Automatyzuje to wprowadzanie danych, zmniejsza liczbę błędów i przyspiesza procesowanie.

Kategoryzacja e-maili

Zespoły wsparcia klienta otrzymują codziennie wiele wiadomości e-mail. No-Code AI potrafi klasyfikować przychodzące e-maile na podstawie ich treści (np. zapytania, reklamacje, opinie), automatycznie przekazując je do odpowiednich działów.

AI w wizji komputerowej bez kodu

Kontrola jakości w produkcji

Kierownik produkcji chce wykrywać defekty na linii montażowej. Korzystając z platformy No-Code AI z wizją komputerową, przesyła zdjęcia produktów z defektami i bez defektów. Platforma trenuje model wykrywający anomalie w czasie rzeczywistym, usprawniając kontrolę jakości bez potrzeby kodowania.

Obrazowanie medyczne

Pracownicy ochrony zdrowia mogą wykorzystywać No-Code AI do analizy obrazów medycznych. Na przykład radiolodzy mogą trenować modele wskazujące miejsca wymagające uwagi na zdjęciach RTG lub MRI, wspierając diagnozę i poprawiając wyniki leczenia.

Chatboty i automatyzacja AI

Chatboty obsługi klienta

Firmy chcą zapewnić całodobowe wsparcie klienta bez dużych nakładów osobowych. Dzięki No-Code AI mogą tworzyć chatboty rozumiejące i odpowiadające na zapytania klientów. Definiując przebiegi rozmów i integrując modele NLP, firmy wdrażają chatboty na swoich stronach lub w komunikatorach.

Automatyzacja wewnętrznego helpdesku

Działy IT mogą wdrożyć asystentów AI obsługujących typowe zgłoszenia wsparcia. Pracownicy komunikują się z chatbotem, aby rozwiązać problemy, uzyskać dostęp do zasobów lub zgłosić ticket, usprawniając cały proces.

Platformy No-Code AI – alternatywy dla FlowHunt

Istnieje wiele platform oferujących możliwości No-Code AI, dostosowanych do różnych potrzeb:

Akkio

Akkio to kompleksowa platforma No-Code AI skoncentrowana na prostocie obsługi. Użytkownicy biznesowi mogą tworzyć i wdrażać modele predykcyjne w takich obszarach jak prognozowanie sprzedaży, scoring leadów czy przewidywanie odejść klientów. Platforma integruje się z narzędziami takimi jak Salesforce i HubSpot, ułatwiając przepływy pracy.

Lobe by Microsoft

Lobe specjalizuje się w zadaniach klasyfikacji obrazów. Użytkownicy mogą trenować modele wizji komputerowej, przesyłając i oznaczając zdjęcia bezpośrednio na platformie. Została zaprojektowana z myślą o prostocie, czyniąc AI dostępną dla osób bez wiedzy technicznej.

Google Cloud AutoML

AutoML od Google pozwala użytkownikom budować wysokiej jakości modele przy minimalnym wysiłku. Oferuje rozwiązania dla wizji, tłumaczeń i przetwarzania języka naturalnego. Platforma wykorzystuje zaawansowane technologie ML Google, zapewniając przyjazny interfejs użytkownika.

DataRobot

DataRobot koncentruje się na automatyzacji całego procesu budowania, wdrażania i utrzymania modeli AI. Wspiera analityków biznesowych, upraszczając złożone zadania i dostarczając wglądów na każdym etapie cyklu życia modelu.

H2O.ai

H2O.ai oferuje otwartą platformę z szeroką gamą narzędzi No-Code AI. Użytkownicy mogą budować modele do różnych zastosowań, m.in. analiz predykcyjnych, wykrywania anomalii czy prognozowania szeregów czasowych – wszystko poprzez interfejs wizualny.

Jak korzystać z No-Code AI

Kroki budowy modeli AI bez kodu

1. Identyfikacja problemu: Jasno określ problem biznesowy do rozwiązania, np. prognozowanie sprzedaży, segmentacja klientów czy automatyzacja zadania.
2. Zbieranie danych: Zgromadź odpowiednie dane z baz wewnętrznych, usług chmurowych lub zewnętrznych źródeł. Upewnij się, że dane są kompletne i istotne dla problemu.
3. Przygotowanie danych: Użyj narzędzi platformy do oczyszczenia i wstępnego przetworzenia danych, np. obsługi braków, normalizacji czy selekcji cech.
4. Wybór typu modelu: Wybierz typ modelu odpowiedni do problemu – klasyfikacja, regresja, klasteryzacja itd. Platforma może zaproponować odpowiednie algorytmy.
5. Trenowanie modelu: Rozpocznij proces trenowania. Platforma przetworzy dane, wytrenuje model i zoptymalizuje parametry automatycznie.
6. Ocena wydajności: Przejrzyj metryki wydajności modelu udostępniane przez platformę. Wizualizacje pomagają zrozumieć dokładność, precyzję, recall i inne istotne wskaźniki.
7. Wdrożenie modelu: Wdróż model na platformie lub zintegruj z istniejącymi aplikacjami. Opcje wdrożenia mogą obejmować API lub bezpośrednie integracje.
8. Monitorowanie i aktualizacja: Monitoruj wydajność modelu w czasie. Wykorzystuj mechanizmy feedbacku do przeuczania lub korekty modelu według potrzeb.

Wykorzystanie przez analityków biznesowych i osoby nietechniczne

Analitycy biznesowi odgrywają kluczową rolę w wykorzystaniu No-Code AI:

• Wiedza dziedzinowa: Wnoszą głębokie zrozumienie procesów biznesowych, zachowań klientów i trendów rynkowych, co wpływa na rozwój modeli.
• Interpretacja danych: Potrafią interpretować wyniki modeli w kontekście celów biznesowych, podejmując decyzje na podstawie danych.
• Optymalizacja procesów: Identyfikując wąskie gardła lub nieefektywności, mogą wdrażać modele AI w celu usprawnienia procesów i strategii.
• Współpraca: Analitycy stanowią pomost między zespołami technicznymi a biznesowymi, dbając o zgodność rozwiązań AI z celami organizacji.

Ograniczenia i wyzwania

Chociaż No-Code AI oferuje liczne korzyści, należy być świadomym jego ograniczeń:

Ograniczona możliwość dostosowania

• Wybór algorytmów: Użytkownicy mogą mieć ograniczone możliwości dostosowywania algorytmów czy zaawansowanych parametrów, co może wpływać na wydajność modelu.
• Złożone zadania: W przypadku bardzo specjalistycznych lub złożonych zadań No-Code AI może nie zapewnić wymaganej elastyczności, konieczne mogą być tradycyjne metody kodowania.

Zależność od jakości danych

• Garbage In, Garbage Out: Modele są tak dobre, jak dane, które otrzymują. Słaba jakość danych prowadzi do niedokładnych modeli i mylących wyników.
• Przygotowanie danych: Mimo narzędzi do przygotowywania danych, zrozumienie niuansów danych jest kluczowe, by uniknąć błędów.

Interpretowalność i wyjaśnialność

• Modele czarnej skrzynki: Niektóre modele mogą być mało przejrzyste, co utrudnia zrozumienie podejmowanych decyzji, szczególnie ważne w branżach regulowanych.
• Aspekty etyczne: Bez odpowiedniego nadzoru modele mogą powielać istniejące w danych uprzedzenia, prowadząc do niesprawiedliwych rezultatów.

Skalowalność i wydajność

• Ograniczenia zasobów: Platformy No-Code mogą mieć limity dotyczące wielkości danych lub zasobów obliczeniowych, co wpływa na skalowalność.
• Wyzwania integracyjne: Integracja modeli z rozbudowanymi systemami korporacyjnymi może wymagać dodatkowej wiedzy technicznej.

Bezpieczeństwo i zgodność

• Prywatność danych: Przetwarzanie wrażliwych danych wymaga przestrzegania norm jak RODO czy HIPAA, co nie zawsze jest w pełni zapewnione przez platformę.
• Uzależnienie od dostawcy: Zależność od jednej platformy niesie ryzyka, jeśli dostawca zmieni politykę, ceny lub wystąpią awarie.

Badania nad No-Code AI

Koncepcja no-code AI zyskuje na popularności, ponieważ umożliwia osobom i firmom tworzenie rozwiązań opartych na AI bez szerokiej wiedzy programistycznej. Takie podejście jest szczególnie korzystne dla osób nietechnicznych, które chcą korzystać z technologii AI. Poniżej przedstawiono kilka istotnych publikacji naukowych dotyczących no-code AI i jego zastosowań:

1. ACW: Enhancing Traceability of AI-Generated Codes Based on Watermarking (Opublikowano: 2024-08-21) – Artykuł omawia wyzwania związane z identyfikacją kodu generowanego przez AI, podkreślając potrzebę śledzenia, zwłaszcza gdy znana jest podatność danej wersji AI. Autorzy proponują ACW (AI Code Watermarking), który wykorzystuje transformacje kodu zachowujące semantykę do wykrywania znaków wodnych bez potrzeby trenowania czy dostrajania. Metoda jest wydajna i odporna, osiągając wysoką skuteczność w wykrywaniu kodu generowanego przez AI. Czytaj więcej
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (Opublikowano: 2023-02-02) – Badanie analizuje potencjał dużych modeli językowych w zwiększaniu zdolności systemów AI do samodzielnej modyfikacji własnego kodu. Model AI potrafi poprawiać swoją wydajność i adaptacyjnie tworzyć podmodele do zadań pomocniczych. Badania pokazują praktyczną implementację AI samoprogramującej się, skupiając się na modyfikacji architektury modelu i dynamiki uczenia. Czytaj więcej
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (Opublikowano: 2024-06-07) – Praca prezentuje podejście Design Science Research do rozwiązywania wyzwań związanych z prototypowaniem produktów AI. Analizując no-code AutoML, autorzy proponują ramy zwiększające dostępność prototypowania AI dla osób nietechnicznych, umożliwiając lepszą integrację rozwiązań AI poprzez naturalistyczne i sztuczne metody oceny. Podejście to pokazuje potencjał platform no-code w demokratyzacji rozwoju AI. Czytaj więcej