Найти тему
Adalo Russia

No-Code. Прогнозы На 2021 Год

2020 год показал, как цифровые возможности важны для людей. Удаленная работа, дистанционное образование, интернет – магазины — все это развивается и будет продолжать развиваться.

Во время пандемии многие организации используют платформы с низким уровнем кода для быстрого создания и развертывания новых приложений. Этот опыт приведет к принятию большинством магазинов разработки инструментов с низким уровнем кода и многого другого.

Ожидается появления новых гибридных команд по мере того, как бизнес-пользователи и профессиональные разработчики будут создавать приложения наряду с инструментами low code, построенными на облачных платформах.

По прогнозам, более трети разработчиков будут использовать машинное обучение в 2022 году для автоматизации деятельности по разработке.

Команды будут использовать модели IT обучения, чтобы сделать автоматизацию тестирования более разумной, а обработка естественного языка будет использоваться для анализа тестовых случаев и устранения дубликатов, а также для выявления пробелов в тестовом покрытии.

Здесь необходимо порассуждать, найти преимущества и ограничения.

Начнем с того, что интерес к бескодовым платформам искусственного интеллекта постоянно растет. Все большее число стартапов и крупных технологических фирм в настоящее время предлагают “простые в использовании” платформы ML.

Почему использование платформ искусственного интеллекта без кода выгодно?

Это интересно как для малых, так и для крупных корпораций. Ведь такие разработки обходятся дешевле и помогают быстрее выйти из кризиса. Действительно, в большинстве случаев многие проекты остаются невыполненными из – за отсутствия данных, инвестиций и заинтересованности руководства.

Преимущества использования no-code платформ:

• Сокращение рабочей нагрузки у специалистов по обработке данных.
• Ускорение разработки конкретных проектов. Например, автоматизация некоторых внутренних рабочих процессов: анализ показателей оттока, стоимости поддержания продукта, динамическое ценообразование, анализ данных контрактов.

ИИ без кода по-прежнему является растущим рынком. Большинство игроков, похоже, позиционируют себя в первую очередь по типологии технологий (НЛП, компьютерное зрение и т. д). Или конкретным случаям использования (управление CRM,…)

Какие риски следует оценивать при внедрении ИИ без кода:

Баланс между простотой использования и гибкостью. Вы должны убедиться, что требуемая масштабируемость вашего проекта может быть достигнута с помощью no-code платформы AI.

Согласитесь, что невозможно иметь масштабируемое решение, использующее платформы, отличные от ИИ, для “сложных” случаев использования.

Степень персонализации. В некоторых решениях без кода отсутствует возможность точной настройки и проектирования различных параметров. Еще один недостаток связан с повышенной опасностью создания предвзятых алгоритмов.

Зависимость от опытных специалистов. Если вы хотите масштабировать свой проект, то вам не обойтись без опытных технических специалистов. Успех проекта ML во многом зависит от способности собирать, управлять и поддерживать набор данных. Однако обычно это работа специалиста по обработке данных.

Можно привести множество других рисков: развертывание, безопасность, интеграция с устаревшими системами и т.д. Однако полезность nocode платформ искусственного интеллекта не является мифом.

Вывод:

Успех любого проекта с решением без кода во многом будет зависеть от ваших функциональных потребностей. Если потребности специфичны, необходимо найти правильный баланс между скоростью реализации и ожиданиями в отношении функциональности.

Определите с самого начала, какова ваша цель. Если вам просто нужно проверить релевантность идеи или создать долгосрочное приложение, лучше всего быстро создать одноразовый PoC, используя, по возможности, решения nocode разработки. В противном случае лучше использовать традиционный подход ML и построить стабилизированную и ремонтопригодную версию.

Источник: Adalo Russia