低代码开发如何促进人工智能的采用

每个公司可能都想把 人工智能 工作，但大多数公司没有能力雇佣大量的员工 数据科学家——这也不一定是正确的方法。正如 Gartner 分析师 Svetlana Sular 曾经指出的那样，通常 最好的数据科学家 是您已经雇用的人，他了解您的数据，并且只需要帮助弄清楚如何解锁它。对于许多业务线所有者来说，这种方法可能最有意义，因为他们寻求更智能地利用已有的数据。

一家致力于实现这一愿景的公司是 位于马萨诸塞州剑桥的机器学习初创公司 Akkio，它将 AI 与 低码 试图使人工智能民主化。我采访了公司联合创始人兼首席运营官乔恩·赖利 (Jon Reilly)，了解更多信息。  

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使用更少的代码进行开发

“基础软件的构建方式正在发生一场革命，”赖利说。 “就像 Windows 和 macOS 的可点击图标取代了在黑色计算机终端屏幕上输入晦涩的 DOS 命令一样，新的‘无代码’平台用简单的拖放功能取代了编程语言。”

虽然有 人工智能显着改善了技术的构建方式，取得了明显的成功，一般来说，平台还不够强大，无法创建复杂的软件（Copilot 可以在编码过程中提供建议，而 Diffblue 可以自动化 Java 单元测试编写），但对于管理日程或跟踪客户等简单需求，它们可能就足够了。从代码到图形界面不可避免的抽象为任何有技术头脑的人打开了大门，为基本任务构建软件解决方案，而不是在 IT 部门拥挤的队列中输入票证。 

连软件 开发 正在使用这些工具快速解决简单的问题。

“每家公司在业务数字化时都可以看到生产力的提高，”赖利说。 “问题在于，并不是每家公司都拥有能够构建软件的技术团队。现成的产品很少能完美契合。”

谷歌、微软和亚马逊都推出了允许用户无需编写一行计算机代码即可创建应用程序的产品。他们的目标人群比 IT 部门更了解业务，但缺乏编写软件的深厚技术专业知识。通过拖放模板并将其组合成逻辑树，用户可以构建软件来执行诸如处理发票或以用户友好的格式呈现实时数据等操作。

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无代码运动甚至让营销经理、销售人员和财务分析师也能利用人工智能的力量。向这些无代码平台提供数据，它们将在几秒钟内给出预测，从而赋予任何人通常为由数据科学家管理的公司或研究机构保留的权力。

鉴于目前资源短缺，这一点尤为重要 数据科学家 和 软件开发者。尽管对开发商的需求激增，但学校却落后了。根据 计算机科学教育周在 35 个州中的 50 个州中，计算机科学甚至不计入高中毕业。管理咨询公司光辉国际 (Korn Ferry) 预测 到 4.3 年，全球将短缺 2030 万科技、媒体和电信从业人员.

“但比雇用稀缺且昂贵的开发人员更好的是，无代码平台的成本极其低廉，”赖利说。 “它们是批量游戏，押注一旦企业了解它们的易用性，每个人都会使用它们来解决软件可以提供帮助的数十个流程或决策。随着时间的推移，无代码平台将像今天的文字处理或电子表格软件一样无处不在。”

预测未来

消除采用过程中的摩擦有可能在所有新行业中释放人工智能的力量，并允许非专业人士以更高的精度更快地完成工作，同时真正预测未来。为何如此？这些人工智能平台有望消除预测中的大部分猜测，并提高许多企业近期未来的清晰度。他们通常处理任何类型的表格数据，预测一切，从赛马获胜者到工厂明年需要多少钢材。

此类人工智能平台已经允许销售团队优先考虑销售线索。机器学习算法不依赖直觉，而是可以预测哪些潜在客户值得花时间去追逐，哪些可以等待。这是提高业务速度的问题——这是所有组织都需要的。

赖利分享了一个关于制造商的例子。它的一家供应商花了几个月的时间与应用程序开发团队和人工智能专家一起构建智能软件，对制造商的在线广告进行分类，并决定哪些目标值得花更多钱。这花了几个月的时间，但效果一直不佳。然后供应商尝试了无代码平台，并在几个小时内提出了解决方案。人工智能平台让他们只需上传包含广告目标和其他指标的电子表格，很快，值得达到的目标就上升到了顶峰。

“在幕后发生的事情被称为使用最先进的机器学习算法的预测分析，”赖利说。 “但好消息是：你不必关心，甚至不必知道。您无需前往 IT 部门寻求硬件、软件或专家。你自己做就可以了，不需要电脑编码。”

披露：我为AWS工作，但是这里表达的观点是我的。

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