कैसे कम-कोड विकास एआई अपनाने को बढ़ावा दे सकता है

हर कंपनी लगाना चाहेगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम करने के लिए, लेकिन अधिकांश कंपनियों के पास बटालियनों को नियुक्त करने की क्षमता नहीं है डेटा वैज्ञानिकों-न ही यह आवश्यक रूप से सही दृष्टिकोण है। जैसा कि गार्टनर विश्लेषक स्वेतलाना सिकुलर ने एक बार तर्क दिया था, अक्सर सर्वोत्तम संभव डेटा वैज्ञानिक वह व्यक्ति है जिसे आपने पहले से ही नियोजित किया है जो आपके डेटा को जानता है और उसे इसे अनलॉक करने का तरीका जानने में सहायता की आवश्यकता है। कई व्यवसाय लाइन मालिकों के लिए, यह इस प्रकार का दृष्टिकोण है जो सबसे अधिक सार्थक हो सकता है, क्योंकि वे अपने पास पहले से मौजूद डेटा के साथ अधिक स्मार्ट बनना चाहते हैं।

इस दृष्टिकोण को सक्षम करने के लिए काम करने वाली एक कंपनी है कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स स्थित मशीन लर्निंग स्टार्टअप अक्किओ, जो AI के साथ जुड़ता है कम कोड एआई का लोकतंत्रीकरण करने के प्रयास में। अधिक जानने के लिए मैंने कंपनी के सह-संस्थापक और सीओओ जॉन रीली से मुलाकात की।  

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कम कोड के साथ विकास करना

रीली ने कहा, "बुनियादी सॉफ्टवेयर कैसे बनाया जाता है, इसमें एक क्रांति चल रही है।" "जिस तरह विंडोज़ और फिर मैकओएस के क्लिक करने योग्य आइकन ने अस्पष्ट डॉस कमांड को काले कंप्यूटर-टर्मिनल स्क्रीन में टाइप करने की जगह ले ली, उसी तरह नए 'नो-कोड' प्लेटफ़ॉर्म प्रोग्रामिंग भाषाओं को सरल ड्रैग और ड्रॉप सुविधाओं से बदल देते हैं।"

हालांकि वहाँ हैं निश्चित सफलताएँ जहाँ AI ने प्रौद्योगिकी निर्माण के तरीके में नाटकीय रूप से सुधार किया है, सामान्य तौर पर प्लेटफ़ॉर्म अभी तक जटिल सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं (कोपायलट कोडिंग के दौरान सुझावों पर मदद कर सकता है, जबकि डिफ़ब्लू जावा यूनिट परीक्षण लेखन को स्वचालित कर सकता है), लेकिन शेड्यूल प्रबंधित करने या ग्राहकों पर नज़र रखने जैसी साधारण ज़रूरतों के लिए वे पर्याप्त हो सकते हैं। कोड से ग्राफिकल इंटरफेस तक अपरिहार्य अमूर्तता किसी भी तकनीकी-दिमाग वाले व्यक्ति के लिए आईटी विभाग की भीड़ भरी कतार में टिकट दर्ज करने के बजाय बुनियादी कार्यों के लिए एक सॉफ्टवेयर समाधान बनाने का द्वार खोलती है। 

यहां तक ​​कि सॉफ्टवेयर भी डेवलपर्स सरल समस्याओं को तेजी से हल करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं।

रीली ने कहा, "प्रत्येक कंपनी उत्पादकता में लाभ देख सकती है क्योंकि वे अपने व्यवसाय को डिजिटल बनाते हैं।" “समस्या यह है कि हर कंपनी के पास सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम तकनीकी टीम नहीं होती है। ऑफ-द-शेल्फ उत्पाद शायद ही कभी सही फिट होते हैं।

Google, Microsoft और Amazon सभी ने ऐसे उत्पाद पेश किए हैं जो उपयोगकर्ताओं को कंप्यूटर कोड की एक पंक्ति लिखे बिना एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देते हैं। वे ऐसे लोगों को लक्षित करते हैं जो व्यवसाय को आईटी विभाग से कहीं बेहतर जानते हैं, फिर भी सॉफ्टवेयर लिखने के लिए गहरी तकनीकी विशेषज्ञता का अभाव है। टेम्प्लेट को खींचकर और छोड़कर और उन्हें लॉजिक ट्री में संयोजित करके, उपयोगकर्ता इनवॉइस संसाधित करने या उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रारूप में लाइव डेटा प्रस्तुत करने जैसे काम करने के लिए सॉफ़्टवेयर बना सकते हैं।

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नो-कोड आंदोलन यहां तक ​​कि एआई की शक्ति को विपणन प्रबंधकों, बिक्री कर्मचारियों और वित्तीय विश्लेषकों की पहुंच में भी डाल रहा है। इन नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म डेटा को फ़ीड करें, और वे सेकंड में भविष्यवाणियां उगल देंगे, जिससे किसी को भी डेटा वैज्ञानिकों द्वारा संचालित कंपनियों या अनुसंधान संस्थानों के लिए सामान्य रूप से आरक्षित शक्ति मिल जाएगी।

की कमी को देखते हुए अब यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स. जबकि डेवलपर्स की मांग बढ़ रही है, स्कूल पिछड़ गए हैं। के अनुसार कंप्यूटर साइंस एजुकेशन वीक35 में से 50 राज्यों में कंप्यूटर विज्ञान को हाई स्कूल स्नातक स्तर की पढ़ाई में भी शामिल नहीं किया जाता है। प्रबंधन परामर्श फर्म कोर्न फेरी ने भविष्यवाणी की है 4.3 तक 2030 मिलियन तकनीकी, मीडिया और दूरसंचार कर्मचारियों की वैश्विक कमी.

"लेकिन दुर्लभ और महंगे डेवलपर्स को काम पर रखने से भी बेहतर, नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म जो करते हैं उसके लिए अविश्वसनीय रूप से सस्ते हैं," रीली ने कहा। “वे वॉल्यूम प्ले हैं, यह शर्त लगाते हुए कि एक बार जब व्यवसाय समझ जाते हैं कि उनका उपयोग करना कितना आसान है, तो हर कोई उनका उपयोग दर्जनों प्रक्रियाओं या निर्णयों को संबोधित करने के लिए करेगा जिनके लिए सॉफ़्टवेयर मदद कर सकता है। समय के साथ, नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म उतने ही सर्वव्यापी होंगे जितने आज वर्ड-प्रोसेसिंग या स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर हैं।

भविष्य का पूर्वानुमान करना

गोद लेने से होने वाले घर्षण को दूर करने से सभी नए उद्योगों में एआई की शक्ति को उजागर करने की क्षमता है और गैर-विशेषज्ञों को भविष्य की भविष्यवाणी करते हुए उच्च परिशुद्धता के साथ बहुत तेजी से काम करने की अनुमति मिलती है। ऐसा कैसे? ये एआई प्लेटफ़ॉर्म पूर्वानुमान से बहुत अधिक अनुमान लगाने और कई व्यवसायों के लिए निकट भविष्य की स्पष्टता बढ़ाने का वादा करते हैं। वे आम तौर पर किसी भी प्रकार के सारणीबद्ध डेटा पर काम करते हैं, घोड़े की दौड़ में विजेताओं से लेकर अगले वर्ष किसी कारखाने को कितने स्टील की आवश्यकता होगी, हर चीज की भविष्यवाणी करते हैं।

ऐसे एआई प्लेटफॉर्म पहले से ही बिक्री टीमों को लीड को प्राथमिकता देने की अनुमति दे रहे हैं। अंतर्ज्ञान पर भरोसा करने के बजाय, एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन से लीड का पीछा करने में समय बर्बाद करने लायक है और कौन सा इंतजार कर सकता है। यह व्यवसाय की गति बढ़ाने का मामला है - कुछ ऐसा जिसकी सभी संगठनों को आवश्यकता है।

रीली ने एक निर्माता के बारे में एक उदाहरण साझा किया। इसके विक्रेताओं में से एक ने निर्माता के ऑनलाइन विज्ञापन को छांटने और यह तय करने के लिए कि कौन से लक्ष्य अधिक पैसे खर्च करने लायक हैं, चतुर सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए एप्लिकेशन डेवलपर टीमों और एआई विशेषज्ञों के साथ महीनों बिताए। इसमें कई महीने लग गए और कभी भी बहुत अच्छा काम नहीं हुआ। फिर विक्रेता ने एक नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म आज़माया और कुछ ही घंटों में समाधान लेकर आया। एआई प्लेटफॉर्म उन्हें विज्ञापन लक्ष्यों और अन्य मेट्रिक्स की एक स्प्रेडशीट अपलोड करने देता है और, शीर्ष पर पहुंचने लायक लक्ष्य भी अपलोड करता है।

रीली ने कहा, "जो कुछ हो रहा है उसे अत्याधुनिक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके पूर्वानुमानित विश्लेषण कहा जाता है।" "लेकिन यहाँ अच्छी खबर है: आपको इसकी परवाह करने या जानने की ज़रूरत नहीं है। और आपको हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर या विशेषज्ञों के लिए अपने आईटी विभाग में जाने की ज़रूरत नहीं है। आप बस इसे स्वयं करें, किसी कंप्यूटर कोडिंग की आवश्यकता नहीं है।"

प्रकटीकरण: मैं AWS के लिए काम करता हूं, लेकिन यहां व्यक्त विचार मेरे हैं।

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