Рынок платформ ИИ без кода — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (платформы ИИ без кода, услуги), по размеру организации (крупные предприятия, малые и средние предприятия), по технологиям (инструменты подготовки и интеграции данных, предиктивная аналитика, автоматизированное машинное обучение (AutoML), обработка естественного языка, ко

Обзор рынка

Глобальный рынок платформ ИИ без кода был оценен в 4,21 млрд долларов США в 2022 году и растет со среднегодовым темпом роста 27,89% в течение прогнозируемого периода. Глобальный рынок платформ ИИ без кода в настоящее время переживает значительный всплеск и трансформацию, обусловленные меняющимися потребностями бизнеса в цифровом мире и постоянным прогрессом в технологии искусственного интеллекта (ИИ). Платформы ИИ без кода играют ключевую роль в изменении того, как организации разрабатывают и развертывают решения на базе ИИ, предлагая удобный подход, который позволяет нетехническим пользователям использовать возможности ИИ. Поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными и удовлетворять меняющиеся потребности сегодняшнего ландшафта, основанного на данных, спрос на платформы ИИ без кода растет, способствуя формированию динамичного и конкурентного рынка с многообещающими возможностями.

Одним из основных факторов роста рынка платформ ИИ без кода является демократизация ИИ. Традиционная разработка ИИ часто требовала узкоспециализированных навыков и глубокого понимания сложных алгоритмов. Однако с платформами ИИ без кода организации могут устранить разрыв в навыках и предоставить экспертам в предметной области, бизнес-аналитикам и разработчикам-любителям возможность создавать приложения ИИ без обширных знаний в области кодирования или науки о данных. Такая демократизация ИИ демократизирует инновации и ускоряет внедрение ИИ в различных отраслях.

Рост принятия решений на основе данных еще больше подпитывает спрос на платформы ИИ без кода. Компании осознают, что данные являются ценным активом, и ИИ может извлекать из этих данных полезные идеи. Платформы ИИ без кода предоставляют интуитивно понятные интерфейсы для подготовки, моделирования и развертывания данных, позволяя организациям использовать возможности ИИ для улучшения принятия решений, автоматизации процессов и получения конкурентного преимущества.

Кроме того, платформы ИИ без кода способствуют повышению экономической эффективности и производительности для предприятий. Традиционная разработка ИИ может быть ресурсоемкой и отнимать много времени. Платформы ИИ без кода оптимизируют процесс разработки, сокращая время и ресурсы, необходимые для создания и развертывания решений ИИ. Это позволяет организациям быстрее выводить продукты на рынок и быстрее получать окупаемость инвестиций.

Платформы ИИ без кода также способствуют инновациям, поощряя культуру экспериментирования и быстрого создания прототипов. Компании могут быстро повторять и тестировать модели и приложения ИИ, что позволяет исследовать новые варианты использования и адаптировать ИИ к меняющимся потребностям бизнеса.

Более того, рынок платформ ИИ без кода является свидетелем интеграции ИИ в различные бизнес-функции, от обслуживания клиентов и маркетинга до финансов и управления цепочками поставок. Платформы ИИ без кода предлагают широкий спектр возможностей ИИ, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и предиктивная аналитика, что делает ИИ доступным для различных бизнес-приложений.

Соображения безопасности и соответствия также формируют рынок платформ ИИ без кода. Организации должны гарантировать, что их решения ИИ, построенные на платформах без кода, соответствуют правилам конфиденциальности данных и лучшим практикам кибербезопасности. Платформы ИИ без кода реагируют на эти опасения, внедряя надежные функции безопасности и инструменты соответствия.

Постоянные инновации в технологии ИИ без кода стимулируют рыночную конкуренцию. Устоявшиеся игроки отрасли и стартапы инвестируют в исследования и разработки, чтобы предоставлять удобные для пользователя, многофункциональные платформы, которые подходят для широкого спектра отраслей и вариантов использования. Партнерские отношения с поставщиками данных, поставщиками облачных услуг и отраслевыми экспертами являются распространенными стратегиями для расширения возможностей платформ ИИ без кода и предоставления организациям мощного и настраиваемого инструментария ИИ.

В заключение следует отметить, что глобальный рынок платформ ИИ без кода процветает благодаря демократизации ИИ, принятию решений на основе данных, повышению экономической эффективности, продвижению инноваций, соображений безопасности и соответствия требованиям, а также постоянному технологическому прогрессу. Платформы ИИ без кода находятся на переднем крае ускорения внедрения ИИ и помогают организациям использовать весь потенциал ИИ без необходимости обширных знаний в области кодирования или науки о данных. Поскольку компании продолжают инвестировать в платформы ИИ без кода для стимулирования инноваций и достижения конкурентных преимуществ, рынок готов к устойчивому росту и развитию.

Ключевые драйверы рынка

Демократизация ИИ

Демократизация ИИ является мощной силой, движущей глобальный рынок платформ ИИ без кода. Эта трансформационная тенденция представляет собой расширяющийся доступ к возможностям искусственного интеллекта, позволяя отдельным лицам и организациям с различным уровнем технических знаний использовать потенциал ИИ без необходимости в обширных навыках кодирования или программирования. В этой статье мы рассмотрим значение демократизации ИИ и ее влияние на растущий рынок платформ ИИ без кода.

Традиционно разработка ИИ требовала специальных знаний в области машинного обучения, науки о данных и языков программирования, таких как Python или R. Этот высокий барьер для входа ограничивал внедрение технологий ИИ избранной группой экспертов и хорошо финансируемыми организациями. Однако демократизация ИИ кардинально изменила этот ландшафт. Платформы ИИ без кода позволяют более широкой аудитории, включая бизнес-аналитиков, экспертов в предметной области и разработчиков-любителей, создавать и развертывать решения ИИ с относительной легкостью.

Одним из основных драйверов рынка платформ ИИ без кода является растущий спрос на решения на основе ИИ в различных отраслях. Компании осознают конкурентные преимущества, которые может предложить ИИ с точки зрения автоматизации, предиктивной аналитики и улучшенного принятия решений. Платформы ИИ без кода устраняют пробелы в навыках, позволяя организациям быстро разрабатывать приложения ИИ, соответствующие их конкретным потребностям. Например, в здравоохранении медицинские специалисты могут использовать платформы ИИ без кода для создания диагностических инструментов или прогностических моделей без обширных знаний в области кодирования.

Более того, демократизация ИИ способствует инновациям и творчеству. Она способствует формированию культуры экспериментов и исследований, позволяя отдельным лицам и командам быстро придумывать и прототипировать решения ИИ. Устраняя технические сложности, связанные с разработкой ИИ, платформы ИИ без кода позволяют пользователям сосредоточиться на решении проблем и инновациях, а не погружаться в детали кодирования.

Глобальный рынок платформ ИИ без кода дополнительно подпитывается ростом числа гражданских специалистов по данным. Это люди в организациях, которые обладают экспертными знаниями в области предметной области, но не имеют формального обучения в области науки о данных. Платформы ИИ без кода позволяют гражданским специалистам по данным использовать свои отраслевые знания и создавать решения ИИ для решения конкретных задач. Эта тенденция усиливает сотрудничество между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами в организациях, что приводит к более целостным и эффективным реализациям ИИ.

Масштабируемость и экономическая эффективность платформ ИИ без кода также способствуют их быстрому внедрению. Традиционная разработка ИИ часто требует значительных инвестиций в инфраструктуру, квалифицированный персонал и длительные циклы разработки. Платформы без кода оптимизируют процесс разработки ИИ, значительно сокращая затраты и время выхода на рынок. В частности, малые и средние предприятия (МСП) получают выгоду от этих платформ, поскольку они могут конкурировать на равных с крупными предприятиями с точки зрения внедрения ИИ.

Кроме того, демократизация ИИ с помощью платформ без кода согласуется с более широким движением к ответственному ИИ. Делая разработку ИИ более доступной, эти платформы позволяют более широкому кругу заинтересованных сторон участвовать в этическом и справедливом развертывании технологий ИИ. Эта инклюзивность помогает гарантировать, что решения ИИ разрабатываются с учетом различных точек зрения, а предубеждения и этические проблемы с большей вероятностью будут выявлены и устранены.

В заключение следует отметить, что демократизация ИИ является движущей силой мирового рынка платформ ИИ без кода. Эти платформы предоставляют различным пользователям возможность создавать и развертывать решения ИИ, способствуя инновациям, масштабируемости и экономической эффективности. Поскольку ИИ продолжает проникать в различные отрасли, тенденция к демократизации будет играть ключевую роль в формировании будущего внедрения ИИ, делая его более доступным, этичным и полезным для общества в целом. Рынок платформ ИИ без кода готов к существенному росту, поскольку организации стремятся раскрыть преобразующий потенциал ИИ без необходимости в обширных технических знаниях.

Принятие решений на основе данных

Принятие решений на основе данных является ключевым фактором растущего мирового рынка платформ ИИ без кода. В мире, все более ориентированном на данные, организации осознают ценность использования данных для принятия обоснованных решений и получения конкурентного преимущества. Платформы ИИ без кода позволяют пользователям из различных отраслей использовать данные без необходимости обширного кодирования или знаний в области науки о данных. В этой статье мы рассмотрим, как акцент на принятии решений на основе данных стимулирует рост рынка платформ ИИ без кода.

Растущую важность данных в современных бизнес-операциях невозможно переоценить. Организации собирают огромные объемы данных из различных источников, включая взаимодействие с клиентами, операционные процессы и устройства Интернета вещей. Эти данные при правильном анализе могут предоставить ценную информацию, информировать о стратегиях и способствовать повышению эффективности и результативности. Однако раскрытие полного потенциала данных исторически было сложной и ресурсоемкой задачей.

В этом и заключается значение платформ ИИ без кода. Эти платформы демократизируют доступ к инструментам ИИ и аналитики данных, позволяя более широкому кругу пользователей, включая бизнес-аналитиков и экспертов в предметной области, работать с данными и создавать решения на основе ИИ. Удобный интерфейс платформ No-Code позволяет людям с предметно-ориентированными знаниями исследовать данные, создавать прогностические модели и получать действенные идеи без необходимости в обширных навыках программирования.

Одним из основных драйверов рынка платформ No-Code AI является стремление к принятию решений в режиме реального времени. В сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде способность принимать быстрые решения на основе данных является конкурентным преимуществом. Платформы No-Code AI позволяют организациям быстро разрабатывать модели ИИ и приложения на основе данных, гарантируя лицам, принимающим решения, доступ к актуальной информации. Например, в электронной коммерции эти платформы можно использовать для персонализации рекомендаций по продуктам для клиентов в режиме реального времени на основе истории просмотров и покупок.

Кроме того, глобальный рынок платформ No-Code AI подпитывается спросом на автоматизацию. Поскольку организации стремятся оптимизировать операции и сократить ручное вмешательство, автоматизация на основе ИИ становится все более важной. Платформы No-Code позволяют пользователям автоматизировать процессы и рабочие процессы, создавая ботов и приложения на основе ИИ, которые могут выполнять такие задачи, как ввод данных, поддержка клиентов и генерация контента. Такая автоматизация не только повышает эффективность, но и высвобождает человеческие ресурсы для более стратегических видов деятельности.

Масштабируемость и универсальность платформ No-Code AI также способствуют их росту. Эти платформы можно использовать в различных отраслях и функцияхот маркетинга и продаж до финансов и здравоохранения. Организации могут легко адаптировать их для решения конкретных задач и использования возможностей. Кроме того, поскольку объем данных продолжает расти, платформы No-Code AI предоставляют масштабируемое решение для обработки и извлечения информации из больших наборов данных.

Еще одним важным фактором является необходимость демократизации разработки ИИ в организациях. Специалисты по данным и эксперты по ИИ пользуются большим спросом, но в этих областях наблюдается нехватка квалифицированных специалистов. Платформы No-Code AI устраняют этот пробел в навыках, позволяя бизнес-пользователям и экспертам в предметной области активно участвовать в разработке моделей ИИ. Это сотрудничество между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами усиливает инновации и гарантирует, что решения ИИ соответствуют бизнес-целям.

В заключение следует отметить, что принятие решений на основе данных является мощной силой, движущей глобальный рынок платформ ИИ без кода. Эти платформы позволяют организациям использовать данные для принятия решений в реальном времени, автоматизации и масштабируемости без необходимости в обширных технических знаниях. Поскольку парадигма, основанная на данных, продолжает развиваться, спрос на доступные инструменты ИИ, которые облегчают получение информации и приложений на основе данных, будет только расти. Платформы ИИ без кода готовы сыграть ключевую роль в предоставлении организациям возможности использовать весь потенциал своих данных и принимать более обоснованные, гибкие и конкурентоспособные решения.

Экономическая эффективность и производительность

Экономическая эффективность и рост производительности являются ключевыми факторами, способствующими быстрому росту глобального рынка платформ ИИ без кода. Эти платформы предлагают организациям мощный инструментарий для оптимизации процессов, снижения затрат на разработку и повышения производительности без необходимости обширного кодирования или знаний в области науки о данных. В этой статье мы рассмотрим, как стремление к экономической эффективности и производительности стимулирует расширение рынка платформ ИИ без кода.

Одним из основных факторов внедрения платформ ИИ без кода является потенциал значительной экономии средств. Традиционная разработка ИИ часто требует существенных инвестиций в квалифицированных специалистов по данным, разработчиков и инфраструктуру. Эти расходы могут быть непомерно высокими для многих организаций, особенно для малого бизнеса и стартапов. Платформы ИИ без кода демократизируют разработку ИИ, позволяя более широкому кругу пользователей создавать приложения ИИ за малую часть стоимости. Такая экономическая эффективность делает ИИ доступным для организаций всех размеров, демократизируя его преимущества в различных отраслях.

Оптимизированный процесс разработки, предлагаемый платформами ИИ без кода, обеспечивает экономию времени, способствуя росту производительности. Традиционные циклы разработки ИИ могут быть длительными и ресурсоемкими, включая предварительную обработку данных, обучение моделей и тонкую настройку. Платформы без кода предоставляют готовые шаблоны, интерфейсы перетаскивания и автоматизированные рабочие процессы, что значительно сокращает время, необходимое для разработки приложений ИИ. Такое ускорение разработки приводит к более быстрому выходу решений ИИ на рынок, позволяя организациям быстро реагировать на меняющуюся динамику рынка и потребности клиентов.

Более того, платформы ИИ без кода способствуют повышению производительности, предоставляя нетехническим специалистам возможность активно участвовать в разработке ИИ. Бизнес-аналитики, эксперты в предметной области и специалисты по работе с данными могут использовать эти платформы для создания моделей и приложений ИИ, адаптированных к их конкретным потребностям. Такое сотрудничество между техническими и нетехническими командами способствует инновациям и позволяет организациям использовать опыт сотрудников, которые понимают нюансы своих отраслей и бизнес-процессов.

Автоматизация является еще одним фактором повышения производительности на рынке платформ ИИ без кода. Эти платформы позволяют организациям автоматизировать повторяющиеся и трудоемкие задачи, высвобождая человеческие ресурсы для более стратегических и ценных видов деятельности. Например, в поддержке клиентов чат-боты на базе ИИ, созданные с использованием платформ без кода, могут обрабатывать рутинные запросы, позволяя агентам-людям сосредоточиться на сложных взаимодействиях с клиентами. Это не только повышает эффективность, но и улучшает удовлетворенность клиентов.

Масштабируемость платформ ИИ без кода также является критическим фактором в их способности повышать производительность. По мере роста организаций и сбора больших объемов данных потребность в масштабируемых решениях ИИ становится первостепенной. Платформы No-Code обеспечивают гибкость для масштабирования приложений ИИ для удовлетворения растущих нагрузок данных и потребностей пользователей. Эта масштабируемость гарантирует, что решения ИИ могут продолжать приносить пользу по мере расширения организаций.

Более того, глобальный характер рынка способствует повышению производительности. Платформы ИИ No-Code являются универсальными инструментами, которые можно применять в различных отраслях и функциях, включая маркетинг, финансы и здравоохранение. Организации могут адаптировать эти платформы для решения конкретных задач и использования возможностей в своих соответствующих областях. Эта универсальность устраняет необходимость в индивидуальных решениях для каждого варианта использования, что дополнительно сокращает время разработки и затраты.

В заключение следует отметить, что экономическая эффективность и производительность являются центральными движущими силами глобального рынка платформ ИИ No-Code. Эти платформы предлагают организациям экономически эффективный и действенный способ разработки приложений ИИ, демократизируя доступ к преимуществам ИИ. Сокращая время и затраты на разработку, позволяя нетехническим пользователям участвовать в разработке ИИ и облегчая автоматизацию и масштабируемость, платформы ИИ без кода позволяют организациям использовать преобразующий потенциал ИИ и оставаться конкурентоспособными в мире, все больше зависящем от данных. Поскольку спрос на решения на основе ИИ продолжает расти, эти платформы готовы сыграть ключевую роль в изменении того, как организации внедряют инновации и работают.

Ключевые проблемы рынка

Сложность данных реального мира

Сложность данных реального мира представляет собой существенную проблему на глобальном рынке платформ ИИ без кода. Хотя эти платформы приобрели популярность благодаря своему обещанию упростить разработку ИИ и сделать ее доступной для более широкой аудитории, сложности работы с данными реального мира представляют собой препятствия, которые нельзя недооценивать.

Одна из основных проблем проистекает из присущей реальным данным изменчивости и беспорядочности. В отличие от безупречных, хорошо структурированных наборов данных, часто используемых в академических и контролируемых средах, данные реального мира изобилуют несоответствиями, пропущенными значениями, ошибками и шумом. Эта сложность возникает из-за множества источников, включая ошибки ввода данных, неточности датчиков, различные форматы данных и динамическую природу данных, генерируемых в таких областях, как здравоохранение, финансы и IoT.

Платформы ИИ без кода полагаются на автоматизацию и готовые алгоритмы для создания моделей ИИ, и они могут испытывать трудности при столкновении с такими сложностями данных. Например, в секторе здравоохранения записи пациентов могут содержать рукописные заметки, непоследовательное форматирование или отсутствующую информацию. Это затрудняет для платформ без кода извлечение значимых идей или создание точных прогностических моделей. Пользователи часто тратят значительное количество времени и усилий на предварительную обработку данных, что может свести на нет некоторые обещанные преимущества экономии времени платформ No-Code.

Более того, реальные данные могут быть крайне неструктурированными, что создает еще один уровень сложности. Текст на естественном языке, изображения, аудио и неструктурированные форматы данных распространены в таких областях, как анализ социальных сетей или обработка контента. Платформы ИИ No-Code в первую очередь преуспевают в обработке структурированных данных, но могут сталкиваться с ограничениями при работе с неструктурированными или полуструктурированными данными. Эти ограничения могут помешать пользователям использовать весь потенциал ИИ в своих приложениях.

Кроме того, реальные данные часто подразумевают работу с данными из нескольких источников, что может еще больше усложнить процесс интеграции данных. Проблемы интеграции могут включать очистку данных, согласование данных из разных источников с различными схемами и обеспечение согласованности и качества данных. Пользователи платформ ИИ No-Code могут столкнуться с необходимостью разбираться в этих сложностях, что может привести к потенциальным разочарованиям и более крутой кривой обучения, чем изначально предполагалось.

Решение проблемы обработки сложных реальных данных имеет решающее значение для платформ ИИ No-Code, чтобы выполнить свое обещание и предоставить ценные решения ИИ для различных отраслей. Чтобы смягчить эти проблемы, разработчикам платформ необходимо инвестировать в улучшение возможностей предварительной обработки данных, включая очистку, преобразование и нормализацию данных. Это может снизить нагрузку на пользователей и улучшить общий пользовательский опыт.

Более того, разработка инструментов и функций, которые лучше поддерживают анализ неструктурированных и полуструктурированных данных, имеет важное значение. Платформы No-Code должны расширять свои возможности, чтобы удовлетворить растущий спрос на работу с текстом, изображениями и другими формами неструктурированных данных. Это может дать пользователям возможность использовать ценные идеи, скрытые в неструктурированных источниках данных.

Кроме того, предоставление возможностей бесшовной интеграции данных и коннекторов для популярных источников данных может упростить процесс работы с данными из разных источников. Это позволит пользователям более эффективно получать доступ к данным и анализировать их, что в конечном итоге повысит удобство использования и эффективность платформ ИИ без кода.

В заключение следует отметить, что сложность данных реального мира представляет собой значительную проблему на мировом рынке платформ ИИ без кода. Чтобы полностью раскрыть потенциал этих платформ и сделать ИИ более доступным, разработчики и поставщики должны сосредоточиться на улучшении возможностей обработки данных, особенно при работе с запутанными, неструктурированными и многоисточниковыми данными. Преодоление этих проблем будет иметь решающее значение для обеспечения того, чтобы платформы ИИ без кода могли выполнить свое обещание демократизировать разработку ИИ и принести пользу широкому кругу отраслей и пользователей.

Принятие решений на основе данных

В то время как мировой рынок платформ ИИ без кода переживает значительный рост и трансформацию, в этом контексте также существуют проблемы, связанные с принятием решений на основе данных. Принятие решений на основе данных является фундаментальным аспектом ИИ, и его проблемы влияют на эффективность и принятие платформ ИИ без кода. Здесь мы рассмотрим некоторые из ключевых проблем, связанных с принятием решений на основе данных на глобальном рынке платформ ИИ без кода

Качество и доступность данных

Одной из основных проблем в принятии решений на основе данных на рынке платформ ИИ без кода является обеспечение качества и доступности данных. Чтобы модели ИИ предоставляли точные и надежные сведения, им требуются высококачественные, хорошо структурированные и релевантные данные. Однако организации часто сталкиваются с проблемами, связанными с чистотой, полнотой и точностью данных. Ненадлежащее качество данных может привести к неверным прогнозам и ненадежной поддержке принятия решений.

Кроме того, доступность данных может стать проблемой, поскольку релевантные данные могут быть разбросаны по разным системам, отделам или даже внешним источникам. Интеграция и гармонизация разрозненных источников данных может быть сложным и трудоемким процессом, что может задержать развертывание моделей ИИ на платформах No-Code.

Конфиденциальность данных и соответствие требованиям

Конфиденциальность данных и соответствие требованиям являются критически важными факторами при принятии решений на основе данных, особенно в отраслях со строгими правилами (например, здравоохранение, финансы и соответствие GDPR в Европе). Платформы ИИ No-Code должны соблюдать законы о защите данных и конфиденциальности при обработке конфиденциальной информации. Обеспечение анонимности, шифрования и соответствия данных соответствующим правилам является сложной задачей. Компании должны внедрять надежные политики управления данными и меры безопасности для защиты данных клиентов и организаций.

Соблюдение меняющихся правил конфиденциальности данных может быть сложной задачей, поскольку правила могут меняться с течением времени, требуя постоянного мониторинга и корректировки моделей ИИ и методов работы с данными. Баланс полезности данных с конфиденциальностью и соответствием требованиям остается проблемой на мировом рынке платформ ИИ без кода.

Предвзятость и справедливость

Модели ИИ, разработанные на платформах без кода, могут наследовать предвзятости, присутствующие в обучающих данных, что может привести к несправедливым или дискриминационным решениям. Устранение предвзятости и обеспечение справедливости в алгоритмах ИИ является сложной задачей. Это требует постоянного мониторинга, аудита и усилий по смягчению последствий для выявления и устранения предвзятостей, которые могут возникнуть во время обучения и развертывания модели.

Платформы ИИ без кода должны предоставлять инструменты и функции, позволяющие пользователям оценивать и смягчать предвзятость в своих моделях ИИ. Кроме того, решение проблемы справедливости требует осведомленности и обучения пользователей, чтобы они понимали потенциальные предвзятости, которые могут существовать в данных и алгоритмах, и принимали упреждающие меры для их минимизации.

Интерпретируемость и прозрачность

Принятие решений на основе данных наиболее эффективно, когда лица, принимающие решения, могут понимать и доверять выходным данным моделей ИИ. Однако модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, часто считаются «черными ящиками» из-за их сложности. Платформы ИИ без кода сталкиваются с проблемой предоставления инструментов интерпретируемости и прозрачности, которые позволяют пользователям понимать, как модели ИИ приходят к своим решениям.

Обеспечение прозрачности и интерпретируемости имеет решающее значение для соблюдения нормативных требований, этических соображений и доверия пользователей. Решение этой проблемы включает разработку методов объяснимости моделей и создание понятных человеку идей из сложных моделей ИИ.

Интеграция данных и масштабируемость

По мере роста и развития организаций их экосистемы данных становятся более сложными. Платформы ИИ без кода должны иметь возможность бесшовной интеграции с различными источниками данных, включая устаревшие системы, облачные базы данных и потоки данных в реальном времени. Масштабируемость также важна, поскольку организациям может потребоваться обрабатывать и анализировать огромные наборы данных по мере расширения их операций.

Проблема заключается в предоставлении надежных возможностей интеграции данных при сохранении производительности и масштабируемости. Организациям следует учитывать долгосрочную масштабируемость и гибкость платформ ИИ без кода, чтобы гарантировать, что они смогут справиться с растущими объемами данных и меняющимися потребностями бизнеса.

В заключение следует отметить, что хотя глобальный рынок платформ ИИ без кода предлагает значительные преимущества в демократизации разработки ИИ, принятие решений на основе данных создает проблемы, связанные с качеством данных, конфиденциальностью и соответствием требованиям, предвзятостью и справедливостью, интерпретируемостью и интеграцией данных. Решение этих проблем требует комплексного подхода, сочетающего технологические решения, практики управления данными и обучение пользователей, чтобы гарантировать, что решения, принимаемые на основе ИИ, будут точными, справедливыми и заслуживающими доверия.

Основные тенденции рынка

Интеграция с разработкой Low-Code

Конвергенция No-Code и Low-CodeОдной из важных тенденций на мировом рынке платформ ИИ No-Code является конвергенция платформ разработки No-Code и Low-Code. В то время как платформы No-Code сосредоточены на том, чтобы позволить пользователям с минимальным опытом кодирования создавать решения ИИ, платформы Low-Code обслуживают пользователей с некоторыми знаниями в области кодирования. Объединение этих двух подходов приводит к комплексному решению, которое охватывает более широкий круг пользователей, от разработчиков-любителей до профессиональных разработчиков.

Гибридные среды разработкиплатформы ИИ без кода все чаще предлагают гибридные среды разработки, которые позволяют пользователям легко переключаться между режимами без кода и с низким кодом. Эта гибкость позволяет пользователям начинать с подхода без кода и постепенно включать пользовательский код по мере необходимости, обеспечивая более универсальный и масштабируемый опыт разработки.

Ускоренная доставка решенийинтеграция возможностей низкого кода с платформами ИИ без кода ускоряет доставку решений. Пользователи могут использовать готовые компоненты и модели ИИ, сохраняя при этом гибкость для настройки и расширения функциональности с помощью сценариев с низким кодом. Эта тенденция способствует более быстрой разработке и развертыванию решений ИИ, сокращая время выхода на рынок для организаций.

Автоматизация на основе ИИ

Автоматизация процессов на основе ИИплатформы ИИ без кода все чаще используются для автоматизации повторяющихся и основанных на правилах процессов в различных отраслях. Эта тенденция выходит за рамки традиционной автоматизации роботизированных процессов (RPA) за счет интеграции возможностей ИИ и машинного обучения. Организации используют платформы No-Code для создания ботов и рабочих процессов на базе ИИ, которые могут анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи автономно.

Интеллектуальная обработка документов (IDP)использование автоматизации на базе ИИ для обработки документов становится все более популярной тенденцией. Платформы No-Code AI оснащены возможностями IDP, которые позволяют организациям извлекать структурированные и неструктурированные данные из документов, таких как счета-фактуры, контракты и электронные письма. Эта тенденция особенно полезна для повышения эффективности ввода данных, соответствия требованиям и управления документами.

Обслуживание клиентов с улучшенными возможностями ИИплатформы No-Code AI позволяют организациям улучшать операции по обслуживанию клиентов за счет автоматизации взаимодействия с клиентами с помощью чат-ботов и виртуальных помощников. Эти решения на базе ИИ могут предоставлять ответы на запросы клиентов в режиме реального времени, персонализировать взаимодействия и оптимизировать процессы поддержки. В результате предприятия могут повысить удовлетворенность клиентов и сократить расходы на поддержку.

Отраслевые реш