Jak programowanie z małą ilością kodu może przyspieszyć przyjęcie sztucznej inteligencji

Każda firma może chcieć umieścić sztuczna inteligencja do pracy, ale większość firm nie jest obdarzona możliwością zatrudniania batalionów naukowcy danych– i niekoniecznie jest to właściwe podejście. Jak stwierdziła kiedyś analityk Gartnera, Svetlana Scular, często tak jest najlepszy możliwy analityk danych to osoba, którą już zatrudniasz, która zna Twoje dane i po prostu potrzebuje pomocy w ustaleniu, jak je odblokować. Dla wielu właścicieli linii biznesowych właśnie tego rodzaju podejście może mieć największy sens, ponieważ chcą oni mądrzej wykorzystywać dane, które już posiadają.

Jedną z firm pracujących nad urzeczywistnieniem tej wizji jest Akkio, start-up zajmujący się uczeniem maszynowym z siedzibą w Cambridge w stanie Massachusetts, który łączy sztuczną inteligencję z niski kod próbując zdemokratyzować sztuczną inteligencję. Aby dowiedzieć się więcej, spotkałem się ze współzałożycielem firmy i dyrektorem operacyjnym Jonem Reilly.  

WIDZIEĆ: Badania: Większe wykorzystanie platform z niskim kodem/bez kodu nie stanowi zagrożenia dla programistów (Premium TechRepublic)

Programowanie z mniejszą ilością kodu

„Toczy się rewolucja w sposobie tworzenia podstawowego oprogramowania” – powiedział Reilly. „Tak jak klikalne ikony systemu Windows, a następnie macOS zastąpiły wpisywanie niejasnych poleceń DOS na czarnym ekranie terminala komputerowego, tak nowe platformy „bez kodu” zastępują języki programowania prostymi funkcjami „przeciągnij i upuść”.

Chociaż są zdecydowane sukcesy, w których sztuczna inteligencja radykalnie poprawiła sposób tworzenia technologiiogólnie rzecz biorąc, platformy nie są jeszcze wystarczająco wydajne, aby tworzyć skomplikowane oprogramowanie (Copilot może pomóc w przypadku sugestii podczas kodowania, podczas gdy Diffblue może zautomatyzować pisanie testów jednostkowych Java), ale do prostych potrzeb, takich jak zarządzanie harmonogramami lub śledzenie klientów, mogą wystarczyć. Nieunikniona abstrakcja od kodu do interfejsów graficznych otwiera drzwi każdej osobie zorientowanej na technologię do zbudowania oprogramowania do podstawowych zadań, zamiast czekać w zatłoczonej kolejce działu IT. 

Nawet oprogramowanie deweloperzy używają tych narzędzi do szybkiego rozwiązywania prostych problemów.

„Każda firma może zauważyć wzrost produktywności w wyniku cyfryzacji swojej działalności” – powiedział Reilly. „Problem polega na tym, że nie każda firma ma zespół techniczny zdolny do tworzenia oprogramowania. Gotowe produkty rzadko kiedy idealnie pasują.”

Google, Microsoft i Amazon wprowadziły produkty, które pozwalają użytkownikom tworzyć aplikacje bez pisania nawet linijki kodu komputerowego. Są skierowane do osób, które znają biznes znacznie lepiej niż dział IT, ale brakuje im głębokiej wiedzy technicznej do pisania oprogramowania. Przeciągając i upuszczając szablony oraz łącząc je w drzewa logiczne, użytkownicy mogą tworzyć oprogramowanie do wykonywania takich zadań, jak przetwarzanie faktur lub prezentowanie danych na żywo w przyjaznym dla użytkownika formacie.

WIDZIEĆ: Lider biznesowy jako programista: rozwój oprogramowania bez i z małą ilością kodu (Funkcja specjalna ZDNet / TechRepublic) | Pobierz bezpłatną wersję PDF (TechRepublic)

Ruch bez kodu sprawia, że ​​moc sztucznej inteligencji staje się dostępna nawet dla menedżerów ds. marketingu, pracowników sprzedaży i analityków finansowych. Podaj te platformy bez kodu, a one w ciągu kilku sekund wygenerują prognozy, dając każdemu władzę zwykle zarezerwowaną dla firm lub instytucji badawczych obsługiwanych przez analityków danych.

Jest to szczególnie ważne teraz, gdy brakuje naukowcy danych i programiści. Podczas gdy zapotrzebowanie na programistów rośnie, szkoły pozostają w tyle. Według Tydzień Edukacji Informatykiw 35 z 50 stanów informatyka nie liczy się nawet do ukończenia szkoły średniej. Firma konsultingowa Korn Ferry przewiduje, że: globalny niedobór 4.3 mln pracowników z branży technologii, mediów i telekomunikacji do 2030 r.

„Ale platformy bez kodu są nawet lepsze niż zatrudnianie nielicznych i drogich programistów, są niewiarygodnie tanie w porównaniu z tym, co robią” – powiedział Reilly. „To gra masowa, zakładamy, że gdy firmy zrozumieją, jak łatwe jest ich użycie, wszyscy będą ich używać do rozwiązywania dziesiątek procesów lub decyzji, w których oprogramowanie może pomóc. Z czasem platformy niewymagające kodu będą tak wszechobecne, jak obecnie edytory tekstu i arkusze kalkulacyjne”.

Przewidując przyszłość

Usunięcie tarć związanych z adopcją może uwolnić moc sztucznej inteligencji we wszystkich nowych branżach i pozwolić osobom niebędącym specjalistami na znacznie szybsze wykonywanie pracy z większą precyzją, przy jednoczesnym dosłownie przewidywaniu przyszłości. Jak to? Te platformy sztucznej inteligencji obiecują wyeliminować wiele domysłów związanych z prognozowaniem i zwiększyć przejrzystość najbliższej przyszłości dla wielu firm. Zwykle pracują na wszelkiego rodzaju danych tabelarycznych, prognozując wszystko, od zwycięzców wyścigów konnych po ilość stali, której fabryka będzie potrzebować w przyszłym roku.

Takie platformy AI już pozwalają zespołom sprzedaży nadawać priorytety potencjalnym klientom. Zamiast polegać na intuicji, algorytm uczenia maszynowego może przewidzieć, których leadów warto szukać, a którzy mogą poczekać. Chodzi o zwiększenie szybkości działania – coś, czego potrzebują wszystkie organizacje.

Reilli podał przykład dotyczący producenta. Jeden z dostawców spędził miesiące z zespołami programistów aplikacji i specjalistami AI, aby zbudować sprytne oprogramowanie do sortowania reklam internetowych producenta i decydowania, na które cele warto wydać więcej pieniędzy. Zajmowało to miesiące i nigdy nie działało zbyt dobrze. Następnie sprzedawca wypróbował platformę bez kodu i w ciągu kilku godzin znalazł rozwiązanie. Platforma AI pozwala im po prostu przesłać arkusz kalkulacyjny z celami reklamowymi i innymi wskaźnikami, a dzięki temu cele, które warto osiągnąć, zostaną wyniesione na sam szczyt.

„W skrócie to, co się dzieje, nazywa się analizą predykcyjną wykorzystującą najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego” – powiedział Reilly. „Ale oto dobra wiadomość: nie musisz się tym przejmować ani nawet o tym wiedzieć. I nie musisz udawać się do działu IT błagając o sprzęt, oprogramowanie czy specjalistów. Po prostu robisz to sam, nie jest wymagane żadne kodowanie komputerowe.

Ujawnienie: pracuję dla AWS, ale wyrażone tutaj poglądy są moje.

Biuletyn danych, analityki i AI

Poznaj najnowsze wiadomości i najlepsze praktyki dotyczące nauki danych, analizy dużych zbiorów danych i sztucznej inteligencji. Dostarczone w poniedziałki

Zarejestruj się już dziś

Zobacz także