No-Code

No-Code AI platformy umožňujú používateľom vytvárať AI modely bez kódovania pomocou vizuálnych nástrojov. Demokratizujú AI tým, že neprogramátorom dovoľujú vyvíjať riešenia, urýchľujú vývoj, znižujú náklady a podporujú inovácie.

Čo je No-Code AI?

No-Code AI označuje platformy a nástroje, ktoré umožňujú používateľom vytvárať, nasadzovať a spravovať modely umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML) bez potreby písania kódu. Tieto platformy poskytujú vizuálne rozhrania, drag-and-drop funkcionalitu a predpripravené komponenty, ktoré umožňujú jednotlivcom bez programátorských skúseností vytvárať AI riešenia. No-Code AI demokratizuje prístup k pokročilým technológiám odstránením bariéry kódovania, čím sprístupňuje vývoj AI firemným používateľom, analytikom a odborníkom na danú oblasť.

Ako funguje No-Code AI?

No-Code AI platformy abstrahujú zložitosť kódovania a algoritmov strojového učenia poskytnutím používateľsky prívetivých rozhraní. Takto zvyčajne fungujú:

1. Import dát: Používatelia môžu nahrávať dáta z rôznych zdrojov, ako sú tabuľky, databázy alebo cloudové úložiská. Platformy často podporujú viacero formátov dát, vrátane štruktúrovaných aj neštruktúrovaných dát.
2. Príprava dát: Platformy ponúkajú nástroje na čistenie dát, transformáciu a feature engineering. Používatelia môžu manipulovať s dátami pomocou vizuálnych workflowov bez kódovania.
3. Výber modelu: Používatelia si vyberajú z knižnice predpripravených algoritmov vhodných pre úlohy ako klasifikácia, regresia, zhlukovanie alebo počítačové videnie. Platforma môže odporučiť algoritmy na základe charakteristík dát.
4. Tréning modelu: Niekoľkými kliknutiami používateľ spustí tréningový proces. Platforma spracuje potrebné výpočty, optimalizuje hyperparametre a môže využiť techniky ako AutoML na zvýšenie výkonnosti modelu.
5. Vyhodnotenie modelu: Platformy poskytujú vizualizácie a metriky na hodnotenie presnosti modelu, ako sú maticové zámien, ROC krivky a grafy presnosti a vyvolania.
6. Nasadenie: Ak je používateľ spokojný s modelom, môže ho priamo nasadiť z platformy. Nasadenie môže byť vo forme API, integrácie s existujúcimi aplikáciami alebo v prostredí samotnej platformy.
7. Monitorovanie a údržba: Používatelia môžu sledovať výkonnosť modelu v čase, pretrénovať modely podľa potreby a spravovať verzie – všetko bez kódovania.

Výhody No-Code AI

Dostupnosť pre neprogramátorov

No-Code AI dáva možnosť podieľať sa na vývoji AI aj ľuďom bez programátorských zručností. Firemní analytici, odborníci na danú oblasť a rozhodovači si môžu vytvoriť AI modely podľa svojich potrieb, pričom využívajú svoje znalosti bez závislosti na dátových vedcoch.

Urýchlený vývoj

Zjednodušením procesu vývoja No-Code AI platformy významne skracujú čas potrebný na vytvorenie a nasadenie AI riešení. Používatelia môžu rýchlo prototypovať a iterovať modely, čo umožňuje rýchlejšie dosiahnutie hodnoty.

Úspora nákladov

Zníženie potreby špecializovaných programátorov znižuje náklady na vývoj. Organizácie môžu optimalizovať zdroje tým, že umožnia existujúcim zamestnancom vytvárať AI riešenia a minimalizujú náklady spojené s náborom a školením špecializovaného personálu.

Podpora inovácií

Po odstránení prekážok môže viac členov tímu experimentovať s AI technológiami. Táto inkluzívnosť podporuje kultúru inovácií a vedie k tvorivým riešeniam a zlepšeniam procesov či produktov.

Jednoduchšia integrácia AI

No-Code AI platformy často obsahujú zabudované integrácie s populárnymi nástrojmi a systémami. Táto jednoduchosť umožňuje bezproblémové začlenenie AI modelov do existujúcich workflowov a aplikácií.

Príklady použitia a scenáre

Firemní používatelia vytvárajúci AI aplikácie

Predikcia odchodu zákazníkov

Marketingový analytik chce predpovedať odchod zákazníkov s cieľom zlepšiť retenčné stratégie. Pomocou No-Code AI platformy nahrá zákaznícke dáta, vyberie relevantné znaky (napr. históriu nákupov, metriky angažovanosti) a natrenuje klasifikačný model. Platforma poskytne prehľad o faktoroch, ktoré najviac ovplyvňujú odchod, a umožní tak cielené zásahy.

Scoring leadov

Obchodné tímy môžu využiť No-Code AI na prioritizáciu leadov. Analýzou historických dát o interakciách a konverziách model predikuje pravdepodobnosť konverzie nových leadov, čo umožňuje zamerať sa na najperspektívnejších zákazníkov.

Automatizácia procesov

Spracovanie faktúr

Oddelenia účtovníctva spracúvajú veľké množstvo faktúr. No-Code AI platforma s capability počítačového videnia sa dá natrénovať na extrakciu relevantných informácií z obrázkov faktúr, ako sú údaje o dodávateľovi, sumy a dátumy. Takto sa automatizuje zadávanie dát, znižujú chyby a skracuje čas spracovania.

Kategorizácia emailov

Tímy zákazníckej podpory dostávajú denne množstvo emailov. No-Code AI dokáže automaticky triediť prichádzajúce emaily podľa obsahu (napr. dopyty, sťažnosti, spätná väzba) a smerovať ich na správne oddelenia.

AI v počítačovom videní bez kódovania

Kontrola kvality vo výrobe

Výrobný manažér chce identifikovať chyby na produktoch na výrobnej linke. Pomocou No-Code AI platformy s počítačovým videním nahrá obrázky chybných a bezchybných výrobkov. Platforma natrénuje model na detekciu anomálií v reálnom čase, čím zlepší kontrolu kvality bez potreby kódovania.

Lekárske zobrazovanie

Zdravotníci môžu využiť No-Code AI na analýzu medicínskych snímok. Napríklad rádiológovia môžu natrénovať modely na zvýraznenie podozrivých oblastí na röntgenoch či MRI, čo pomáha pri diagnostike a zlepšuje výsledky pacientov.

Chatboty a AI automatizácia

Chatboty pre zákaznícky servis

Firmy chcú poskytovať podporu 24/7 bez rozsiahlych ľudských zdrojov. No-Code AI im umožňuje vytvárať chatboty, ktoré rozumejú a odpovedajú na dopyty zákazníkov. Definovaním konverzačných tokov a integráciou modelov NLP môžu firmy nasadiť chatboty na svoje weby alebo do aplikácií na odosielanie správ.

Automatizácia interného helpdesku

IT oddelenia môžu nasadiť AI asistentov na riešenie bežných požiadaviek podpory. Zamestnanci komunikujú s chatbotom pri riešení problémov, prístupe k zdrojom alebo zadávaní tiketov, čím sa proces podpory zefektívňuje.

No-Code AI platformy – alternatívy k FlowHunt

Viacero platforiem ponúka No-Code AI možnosti pre rôzne potreby:

Akkio

Akkio ponúka end-to-end No-Code AI platformu zameranú na jednoduchosť. Firemní používatelia môžu vytvárať a nasadzovať prediktívne modely v oblastiach ako predikcia predaja, scoring leadov či predikcia odchodu zákazníkov. Platforma sa integruje s nástrojmi ako Salesforce a HubSpot, čo uľahčuje workflowy.

Lobe od Microsoftu

Lobe sa špecializuje na úlohy klasifikácie obrázkov. Používatelia môžu trénovať modely počítačového videnia nahrávaním obrázkov a ich označovaním priamo v platforme. Je navrhnutý na jednoduchosť, čím sprístupňuje AI aj netechnickým používateľom.

Google Cloud AutoML

Google AutoML umožňuje používateľom vytvárať kvalitné modely s minimálnym úsilím. Ponúka riešenia pre videnie, preklad a spracovanie prirodzeného jazyka. Platforma využíva pokročilé ML technológie Google na pozadí, pričom poskytuje používateľsky prívetivé rozhranie.

DataRobot

DataRobot sa zameriava na automatizáciu celého procesu tvorby, nasadzovania a údržby AI modelov. Umožňuje firemným analytikom zvládnuť zložité úlohy jednoduchou formou a poskytuje prehľady počas celého životného cyklu modelu.

H2O.ai

H2O.ai ponúka open-source platformu s množstvom No-Code AI nástrojov. Používatelia môžu vytvárať modely pre rôzne aplikácie, vrátane prediktívnej analytiky, detekcie anomálií a predikcie časových radov – všetko cez vizuálne rozhranie.

Ako sa využíva No-Code AI

Kroky na vytvorenie AI modelov bez kódovania

1. Identifikácia problému: Jasne definovať obchodný problém, ktorý sa má riešiť, napríklad predikcia predaja, segmentácia zákazníkov alebo automatizácia úlohy.
2. Zber dát: Zhromaždiť relevantné dáta z interných databáz, cloudových služieb alebo externých zdrojov. Dáta musia byť komplexné a relevantné pre problém.
3. Príprava dát: Použiť nástroje platformy na čistenie a predspracovanie dát. Môže ísť o doplnenie chýbajúcich hodnôt, normalizáciu alebo výber znakov.
4. Výber typu modelu: Vybrať typ modelu podľa zadania – klasifikácia, regresia, zhlukovanie a pod. Platforma môže navrhnúť vhodné algoritmy.
5. Tréning modelu: Spustiť tréningový proces. Platforma automaticky spracuje dáta, natrénuje model a optimalizuje parametre.
6. Vyhodnotenie výkonnosti: Skontrolovať metriky výkonnosti modelu, ktoré platforma poskytne. Vizualizácie pomôžu pochopiť presnosť, precíznosť, recall a ďalšie metriky.
7. Nasadenie modelu: Nasadiť model v rámci platformy alebo ho integrovať do existujúcich aplikácií. Možnosti nasadenia zahŕňajú API alebo priame integrácie.
8. Monitorovanie a aktualizácia: Neustále sledovať výkonnosť modelu. Pomocou feedbacku model pretrénovať alebo upraviť podľa potreby.

Využitie firemnými analytikmi a neprogramátormi

Firemní analytici zohrávajú kľúčovú úlohu pri využívaní No-Code AI:

• Odbornosť v doméne: Prinášajú hlboké znalosti obchodných procesov, správania zákazníkov a trhových trendov, čo ovplyvňuje vývoj modelu.
• Interpretácia dát: Analytici dokážu interpretovať výstupy modelu v kontexte obchodných cieľov a prijímať rozhodnutia na základe dát.
• Zlepšovanie procesov: Identifikovaním úzkych miest alebo neefektívnosti môžu využívať AI modely na optimalizáciu workflowov a stratégií.
• Spolupráca: Analytici sú mostom medzi technickými tímami a obchodnými jednotkami, aby AI riešenia boli v súlade s cieľmi organizácie.

Obmedzenia a úvahy

Hoci No-Code AI prináša množstvo výhod, treba myslieť aj na jeho limity:

Obmedzené možnosti prispôsobenia

• Výber algoritmov: Používatelia môžu mať obmedzené možnosti prispôsobenia algoritmov alebo nastavenia pokročilých parametrov, čo môže ovplyvniť výkonnosť modelu.
• Zložité úlohy: Pri vysoko špecializovaných alebo zložitých úlohách nemusí No-Code AI poskytnúť potrebnú flexibilitu a je potrebné klasické programovanie.

Závislosť od kvality dát

• Garbage In, Garbage Out: Modely sú také dobré, aké sú dáta. Slabá kvalita dát vedie k nepresným modelom a zavádzajúcim výsledkom.
• Príprava dát: Aj keď platformy ponúkajú nástroje na prípravu dát, je dôležité rozumieť nuansám dát, aby sa predišlo chybám.

Interpretovateľnosť a vysvetliteľnosť

• Black box modely: Niektoré modely môžu byť málo transparentné, čo sťažuje pochopenie rozhodnutí – kľúčové najmä v regulovaných odvetviach.
• Etické aspekty: Bez dôkladného dohľadu môžu modely prenášať zaujatosť obsiahnutú v dátach, čo vedie k nespravodlivým výsledkom.

Škálovateľnosť a výkonnosť

• Obmedzenia zdrojov: No-Code platformy môžu mať limity na veľkosť dát alebo výpočtové zdroje, čo ovplyvňuje škálovateľnosť.
• Integračné výzvy: Integrácia modelov do zložitých podnikových systémov môže vyžadovať dodatočné technické znalosti.

Bezpečnosť a súlad s predpismi

• Ochrana dát: Pri práci s citlivými dátami je potrebné dodržiavať štandardy ako GDPR alebo HIPAA, ktoré platforma nemusí úplne pokrývať.
• Závislosť na dodávateľovi: Spoliehanie sa na jednu platformu môže byť rizikom, ak poskytovateľ zmení podmienky, ceny alebo dôjde k výpadku služby.

Výskum v oblasti No-Code AI

Koncept No-Code AI si získava čoraz väčšiu pozornosť, pretože umožňuje jednotlivcom a firmám vyvíjať riešenia založené na AI bez rozsiahlych programátorských znalostí. Tento prístup je obzvlášť výhodný pre neodborníkov, ktorí chcú využiť AI technológie. Nižšie sú uvedené niektoré relevantné vedecké články, ktoré skúmajú svet No-Code AI a jeho aplikácie:

1. ACW: Zlepšenie sledovateľnosti AI-generovaného kódu na základe watermarkingu (Publikované: 2024-08-21) – Tento článok sa zaoberá výzvami pri identifikácii AI-generovaného kódu a zdôrazňuje potrebu sledovateľnosti, najmä keď je známe, že verzia AI generuje zraniteľný kód. Autori navrhujú ACW (AI Code Watermarking), ktoré využíva transformácie zachovávajúce sémantiku na detekciu watermarkov bez potreby tréningu alebo doladenia. Táto metóda je efektívna a odolná, pričom vykazuje vysokú presnosť pri detekcii AI-generovaného kódu. Čítajte viac
2. Samo-programujúca sa umelá inteligencia využívajúca jazykové modely generujúce kód (Publikované: 2023-02-02) – Štúdia skúma potenciál veľkých jazykových modelov na zlepšenie schopností AI systémov samostatne modifikovať svoj kód. Tento samo-programujúci AI model dokáže vylepšiť svoj výkon a adaptívne vytvárať submodely pre pomocné úlohy. Výskum ukazuje praktickú implementáciu samo-programujúcej AI so zameraním na úpravu architektúry modelu a dynamiky učenia. Čítajte viac
3. AI prototypovanie zamerané na človeka pomocou No-Code AutoML: Koncepčný rámec, potenciály a obmedzenia (Publikované: 2024-06-07) – Tento článok predstavuje prístup Design Science Research na riešenie prototypovacích výziev AI produktov. Skúmaním No-Code AutoML autori navrhujú rámec, ktorý zlepšuje dostupnosť AI prototypovania pre neodborníkov a umožňuje lepšiu integráciu AI riešení prostredníctvom naturalistických a umelých evaluačných metód. Tento prístup demonštruje potenciál No-Code platforiem na demokratizáciu vývoja AI. Čítajte viac