로우 코드 개발이 AI 채택을 촉진하는 방법

모든 회사가 넣고 싶어할 수도 있습니다. 인공 지능 하지만 대부분의 회사는 대대를 고용할 수 있는 능력을 갖추고 있지 않습니다. 데이터 과학자–그것이 반드시 올바른 접근 방식은 아닙니다. Gartner 분석가인 Svetlana Sular는 한때 주장했듯이 최고의 데이터 과학자 귀하가 이미 고용하고 있는 사람은 귀하의 데이터를 알고 있으며 이를 잠금 해제하는 방법을 알아내는 데 도움이 필요한 사람입니다. 많은 사업 부문 소유자에게는 이미 보유하고 있는 데이터를 활용하여 더욱 스마트해지려고 하기 때문에 이러한 접근 방식이 가장 합리적일 수 있습니다.

이 비전을 실현하기 위해 노력하는 한 회사는 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 머신러닝 스타트업 Akkio, AI와 짝을 이루는 낮은 코드 AI의 민주화를 위해 노력하고 있습니다. 저는 회사의 공동 창립자이자 COO인 Jon Reilly를 만나 자세한 내용을 알아보았습니다.  

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더 적은 코드로 개발

Reilly는 “기본 소프트웨어가 구축되는 방식에 혁명이 진행되고 있습니다.”라고 말했습니다. "Windows와 macOS의 클릭 가능한 아이콘이 모호한 DOS 명령을 검은색 컴퓨터 터미널 화면에 입력하는 것을 대체한 것처럼, 새로운 '코드 없는' 플랫폼은 프로그래밍 언어를 간단한 드래그 앤 드롭 기능으로 대체합니다."

비록 AI가 기술 구축 방식을 극적으로 개선한 확실한 성공일반적으로 플랫폼은 아직 복잡한 소프트웨어를 만들 만큼 강력하지 않습니다(Copilot은 코딩 중 제안에 도움을 줄 수 있지만 Diffblue는 Java 단위 테스트 작성을 자동화할 수 있습니다.) 그러나 일정 관리나 고객 추적과 같은 간단한 요구 사항에는 충분할 수 있습니다. 코드에서 그래픽 인터페이스로의 불가피한 추상화는 기술에 관심이 있는 사람이라면 누구나 IT 부서의 혼잡한 대기열에 티켓을 입력하는 대신 기본 작업을 위한 소프트웨어 솔루션을 구축할 수 있는 기회를 열어줍니다. 

소프트웨어라도 개발자 간단한 문제를 빠르게 해결하기 위해 이러한 도구를 사용하고 있습니다.

Reilly는 "모든 회사는 비즈니스를 디지털화하면서 생산성 향상을 확인할 수 있습니다."라고 말했습니다. “문제는 모든 회사에 소프트웨어를 구축할 수 있는 기술팀이 없다는 것입니다. 기성품이 완벽하게 맞는 경우는 거의 없습니다.”

Google, Microsoft, Amazon은 모두 사용자가 컴퓨터 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 애플리케이션을 만들 수 있는 제품을 출시했습니다. IT 부서보다 ​​비즈니스를 훨씬 더 잘 알고 있지만 소프트웨어를 작성하기 위한 심층적인 기술 전문 지식이 부족한 사람들을 대상으로 합니다. 템플릿을 드래그 앤 드롭하고 이를 로직 트리에 결합함으로써 사용자는 송장 처리 또는 사용자 친화적인 형식으로 실시간 데이터 제공과 같은 작업을 수행하는 소프트웨어를 구축할 수 있습니다.

만나다: 개발자로서의 비즈니스 리더: 노코드 및 로우코드 소프트웨어의 부상 (ZDNet / TechRepublic 특집) | 무료 PDF 버전 다운로드 (TechRepublic)

코드 없는 움직임으로 인해 마케팅 관리자, 영업 직원, 재무 분석가가 AI의 능력을 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 노코드 플랫폼에 데이터를 공급하면 몇 초 만에 예측을 내놓게 되어 일반적으로 데이터 과학자가 유인하는 회사나 연구 기관에 제공되는 권한을 누구에게나 제공합니다.

이는 현재 자원 부족을 고려할 때 특히 중요합니다. 데이터 과학자 과 소프트웨어 개발자. 개발자에 대한 수요가 급증하는 반면, 학교는 뒤쳐져 있습니다. 에 따르면 컴퓨터 과학 교육 주간, 컴퓨터 과학은 35개 주 중 50개 주에서 고등학교 졸업에 포함되지도 않습니다. 경영 컨설팅 회사인 Korn Ferry는 4.3년까지 전 세계적으로 기술, 미디어, 통신 인력 2030만명 부족.

“그러나 부족하고 값비싼 개발자를 고용하는 것보다 코드 없는 플랫폼이 하는 일에 비해 훨씬 저렴합니다.”라고 Reilly는 말했습니다. “그것은 볼륨 플레이입니다. 기업이 사용하기 얼마나 쉬운지 이해하면 모든 사람이 이를 사용하여 소프트웨어가 도움이 될 수 있는 수십 가지 프로세스나 결정을 처리할 것입니다. 시간이 지나면 코드 없는 플랫폼이 오늘날의 워드 프로세싱이나 스프레드시트 소프트웨어만큼 널리 보급될 것입니다.”

미래 예측

채택에서 마찰을 제거하면 모든 새로운 산업에서 AI의 힘을 발휘할 수 있고 비전문가도 말 그대로 미래를 예측하면서 더 빠르고 정확하게 작업을 생산할 수 있습니다. 어떻게요? 이러한 AI 플랫폼은 예측에서 많은 추측을 없애고 많은 기업의 단기 미래에 대한 명확성을 높일 것을 약속합니다. 그들은 일반적으로 모든 종류의 표 형식 데이터를 사용하여 경마 우승자부터 내년에 공장에 필요한 강철의 양까지 모든 것을 예측합니다.

이러한 AI 플랫폼을 통해 이미 영업팀은 리드의 우선순위를 정할 수 있습니다. 직관에 의존하는 대신 기계 학습 알고리즘은 어떤 리드를 추적하는 데 시간을 투자할 가치가 있고 어떤 리드가 기다릴 수 있는지 예측할 수 있습니다. 이는 모든 조직에 필요한 비즈니스 속도 증가의 문제입니다.

Reilly는 제조업체에 대한 예를 공유했습니다. 공급업체 중 한 곳은 애플리케이션 개발자 팀 및 AI 전문가와 함께 몇 달 동안 제조업체의 온라인 광고를 분류하고 더 많은 비용을 지출할 가치가 있는 타겟을 결정하는 영리한 소프트웨어를 구축했습니다. 몇 달이 걸렸지만 결코 잘 작동하지 않았습니다. 그런 다음 공급업체는 코드 없는 플랫폼을 시도하고 몇 시간 내에 솔루션을 찾아냈습니다. AI 플랫폼을 사용하면 광고 목표 및 기타 지표의 스프레드시트를 간단히 업로드할 수 있으며, 즉시 달성할 가치가 있는 목표가 상위권에 오를 수 있습니다.

Reilly는 "내부적으로 일어나는 일은 최첨단 기계 학습 알고리즘을 사용한 예측 분석이라고 합니다."라고 말했습니다. “하지만 좋은 소식이 있습니다. 신경 쓸 필요도 없고 알 필요도 없습니다. 그리고 하드웨어, 소프트웨어 또는 전문가를 구걸하기 위해 IT 부서에 갈 필요가 없습니다. 컴퓨터 코딩이 필요 없이 직접 하시면 됩니다.”

공개: 저는 AWS에서 일하지만 여기에 표현된 견해는 제 견해입니다.

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