什么是无代码 AI，为什么它很重要？
如今，大多数企业都在考虑如何变得更加以数据为驱动力，并更好地利用可用的大量数据来做出更有力的决策。关键是如何使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来促进这一点。 NewVantage Partners 和 Appian 的报告显示，高管们对人工智能的潜在影响持积极态度，并致力于识别用户场景和潜在的人工智能解决方案。
然而，虽然 AI 和 ML 将从根本上改变许多业务流程，但利用 AI 的力量可能是缓慢、复杂和昂贵的，需要数据科学团队来构建它，并需要数据科学家来使用它。
无代码 AI 解决方案（例如：Noogata 的无代码 AI 平台）的开发正在颠覆这一过程，使组织和用户能够更快速、更轻松地利用 AI。 无代码 AI 将 AI 的使用及其带来的好处直接交到用户手中。它是一种用户友好、高度可视化、无代码的工具，可以与现有的业务功能集成以立即部署。与内部或外部数据科学团队生成的定制 AI 解决方案或代码不同，它可以快速、轻松地集成和实施，而且通常更具成本效益。
无代码人工智能的好处
许多公司拥有或可以访问大量数据，从理论上讲，这些数据可以为任何潜在的业务问题提供答案。挑战在于找出从哪里开始。无代码 AI 解决方案提供了一种即时、经济高效的选择，并具有一些非常具体的好处。
无代码 AI 赋能商业用户
对于最需要它的用户来说，无代码 AI 可以直接、即时地带来好处，从而消除了对专业数据科学团队（该团队在决策过程中充当附加层，需要专业技能）的需求。相反，无代码 AI 专门设计用于几乎不需要特定的 AI 或技术专业知识，而是允许业务用户直接查询他们自己的数据并提取即时、可用的答案，这些答案可以通过他们自己的专业知识得到增强。
Noogata 的 无代码 AI 平台专为电子商务公司设计，让销售、营销和产品团队提供了直接了解自己和竞争对手产品成功的渠道。
无代码 AI 更快、更便宜、更灵活
希望利用人工智能的企业进入的主要障碍是是识别、阐述、设计和构建适当的人工智能解决方案的时间、成本和繁琐性。希望构建自己的内部 AI 解决方案的组织正在考虑数月甚至数年的开发、数据清理、数据规范化和识别丰富来源。或者，他们可以实施一个无代码人工智能解决方案，该解决方案与他们现有的数据集一起工作，并提供对比较数据集的分析工具的访问。
在我们的另一个博客中探讨了识别此类用户场景。 希望比较自己产品和竞争对手的搜索词成功率的电子商务组织可以非常快速地访问 Noogata 的电子商务库，该库与现有的业务流程和工具一起工作。
无代码 AI 减少了 AI 实施的摩擦
开发自己的人工智能不仅需要专业知识，而且必须增强这种专业知识，以纳入为其构建团队的技能、知识和背景。转移技能和经验通常会通过识别和访问数据源或重塑流程等过程产生摩擦，因此需要培训用户以适应这些流程。无代码人工智能通过提供易于使用的工具来消除这一点，这些工具是由其解决的用户场景领域内的专家设计的。
对于许多电子商务公司而言，精通数据的个人通常是组织内的业务分析师，他们在技术上不具备开发自己的人工智能的技能。另一方面，那些拥有技术专长的人，无法完全驱动业务功能。 Noogata 的电子商务平台是与人工智能专家和业务专家合作开发的，以减少为我们的客户实施人工智能解决方案的摩擦。
无代码 AI 的投资回报率远高于定制解决方案
无代码 AI 解决方案适用于整个企业，从而优化研发投资并节省时间和成本。无代码 AI 解决方案立即可用，并提供各种用例和功能来增强业务决策。
Noogata 的无代码 AI 解决方案可以立即实施，从第一天开始就提供立竿见影的好处并增强业务决策。
无代码 AI 和 AutoML 之间的区别
对于许多人来说，自动化机器学习 (AutoML) 和无代码 AI 看起来很相似，但它们的实现和使用却截然不同。
AutoML 使用机器学习 (ML) 来自动化 AI 模型并加快组织内 AI 和 ML 的开发。但要做到这一点，它们需要专业的数据科学团队，并且与其他 AI 解决方案一样，它们可能很慢且难以实施。
虽然 AutoML 可以很好地帮助数据科学家更快地开发模型，但将这些工具立即交到业务用户手中并没有帮助。事实上，它需要来自业务用户的更多输入和支持，以便于对这些模型进行微调，来适应特定的业务用户场景。
将此与无代码 AI 进行对比，无代码 AI 可以在很少或没有延迟的情况下实施，专门设计用于为最需要它的业务分析师解决现有和已知的业务场景。
Noogata 如何让您利用无代码 AI
Noogata 的无代码 AI 平台提供了一系列工具，通过利用 AI 的力量以及专有和公共数据集的组合来增强和加速销售、营销和产品团队的决策。它们作为一组担当 AI 应用程序的角色的标准组件的 AI 模块提供，旨在回答特定的电子商务问题。
原文链接：No-Code AI: What Is It & Why Does It Matter?