¿Qué es la IA sin código y por qué es importante para las empresas?

La industria de No-Code tiene como objetivo crear soluciones de software que permitan a personas sin conocimientos técnicos crear software que antes solo podían escribir programadores expertos.

La industria es variada, y las herramientas más exitosas son los creadores de sitios web, mientras que los creadores de aplicaciones no lograron despegar. Sin embargo, otro nicho sin código que está ganando popularidad es el de las herramientas de IA sin código.

Cómo la IA está cambiando el mundo

La IA está cambiando el mundo y la forma en que operan las empresas. Google Translate le permite comunicarse en todo el mundo, los autos Tesla autónomos prometen hacer que las carreteras sean más seguras, y ChatGPT, lanzado recientemente, promete convertirse en un chatbot útil.

Si bien las diferentes áreas en las que la IA desafía el status quo parecen variadas y desconectadas, en esencia, está haciendo lo mismo: permitir la automatización de tareas que antes eran imposibles de automatizar porque requerían inteligencia humana.

Para las empresas, la automatización crea eficiencia y reduce los costos. Las empresas que buscan seguir siendo competitivas y escalar en el futuro próximo deben analizar cómo la inteligencia artificial y cómo pueden mejorar sus operaciones. Pero no todas las empresas pueden permitirse contratar ingenieros de software para desarrollar sistemas de IA.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial es difícil de definir porque el límite entre lo que puede considerarse un comportamiento inteligente y no inteligente es borroso.

Las publicaciones populares definen la IA de la siguiente manera:

Google dice que es un conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras realizar una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir el lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y más.

Oracle lo define como sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente en función de la información que recopilan.

BuiltIn lo define como una rama de gran alcance de la informática que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Me gusta pensar en la Inteligencia Artificial como una alternativa a la programación explícita. En la programación explícita, el programador es responsable de decirle a la computadora cómo calcular la salida dada una entrada general.

Sin embargo, con la IA, la computadora puede analizar datos e inferir el método para producir resultados dada la entrada al buscar tendencias en los datos.

¿Qué es la IA sin código?

Tradicionalmente, los sistemas de IA han sido desarrollados por ingenieros de software y científicos de datos que utilizan lenguajes de programación como Python. Esto significaba que las únicas personas que podían aprovechar la IA para construir sistemas para sus negocios eran ingenieros altamente técnicos.

No Code AI tiene como objetivo democratizar esto abstrayendo los modelos de IA para que puedan desarrollarse sin necesidad de codificar. Esto permitirá que personas sin conocimientos técnicos creen sistemas de IA para sus negocios y compitan con empresas más grandes.

Las diferentes plataformas del mercado ofrecen a los usuarios la posibilidad de desarrollar sistemas de una forma más sencilla.

Las plataformas de IA ofrecen diferentes conjuntos de características a diferentes precios. Como resultado, es posible que no compitan necesariamente por productos, sino que tendrán diferentes casos de uso.

Plataformas de IA sin código

Exploremos las principales plataformas:

#1. monoaprender

MonkeyLearn es una herramienta de análisis de texto impulsada por IA. Se puede usar para analizar texto para categorizarlo en diferentes grupos, extraer la intención de los comentarios y realizar análisis de sentimiento.

Características

• Es fácil y sencillo de usar.
• Se integra bien con otras herramientas como Zapier, Google Sheets, API personalizadas y archivos CSV.
• Le permite crear y entrenar sus modelos para clasificar texto.

Es simple y fácil de usar y se integra bien con otras herramientas de integración sin código como Zapier. También puede conectarse directamente a la plataforma a través de la API. Después de lo cual, puede usar clasificadores preconstruidos o entrenar sus propios modelos para clasificar texto.

El precio de la herramienta comienza en $ 299 / mes.

Hacer ML

MakeML es una plataforma de aprendizaje automático basada en MacOS. Si bien la aplicación está disponible para Mac, puede entrenar a MakeML para crear modelos que detecten y rastreen objetos en imágenes y videos.

Además, tienen un almacén de conjuntos de datos para obtener los datos que necesita para entrenar sus modelos. También tienen extensos tutoriales para aprender a usar la plataforma y crear aplicaciones de muestra.

Características

• El precio de MakeML es comparativamente más bajo en comparación con la mayoría de las otras plataformas de IA sin código. Esto lo convierte en un excelente punto de partida que no requiere mucho desembolso financiero.
• El sitio web tiene recursos de soporte adicionales para ayudarlo a comenzar y guiarlo cuando se atasque.
• Tienen un almacén de conjuntos de datos donde puede obtener los datos que necesita para entrenar sus modelos sin necesidad de recopilar los datos usted mismo. Los datos también se limpian para que sean ideales para el entrenamiento.

Tienen un nivel gratuito; el plan premium más barato cuesta $ 4.53 por mes.

Obviamente.ai

Obviamente.ai es una plataforma fácil de usar para construir modelos predictivos. Además, también se puede utilizar para regresión y para trabajar con datos de series temporales.

Obviamente.ai admite múltiples algoritmos para el entrenamiento, pero elige automáticamente el mejor en función de la precisión. Lo mejor de todo es que a menudo completa modelos de entrenamiento en menos de un minuto.

Características

• Es increíblemente rápido.
• Tiene buenos recursos, con tutoriales que le muestran cómo usar la plataforma.
• Prueba sus datos con diferentes algoritmos y elige el de mejor rendimiento, lo que significa que obtiene el mejor algoritmo sin saber cuál se usa.
• Proporciona una API REST y una interfaz basada en web para hacer sus predicciones después de entrenar el modelo.

Tiene un plan gratuito con funciones limitadas y planes premium, con el más bajo a partir de $ 399 por mes.

Importancia de las plataformas de IA sin código

NoCode AI es importante para las empresas, ya que les permite utilizar la IA para automatizar procesos y, como resultado, hacer más con menos trabajo. Los casos de uso comunes para la IA en los negocios incluyen:

• La creación de chatbots basados ​​en sentimientos puede recomendar recursos de autoayuda a los usuarios. Esto permite a las empresas brindar atención al cliente sin necesidad de contratar personal de atención al cliente.
• La IA se puede utilizar para predecir el fraude en el comercio electrónico y, por lo tanto, puede marcar transacciones sospechosas.
• Recomendaciones de productos basadas en IA para aumentar la venta y la venta cruzada de productos para aumentar las ventas.
• Puede predecir la rotación de clientes y enviar promociones de forma preventiva para evitar que los clientes se vayan.
• La clasificación automatizada de productos a partir de imágenes puede ayudar a que sea más fácil llenar las páginas de productos con datos.
• En lugar de enviar correos electrónicos a toda su lista de correo, utilizando el comportamiento anterior, puede predecir qué clientes de su lista de correo tienen probabilidades de convertir y comprar productos y enfocar su comercialización en ellos.

En última instancia, No Code AI permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes basadas en datos al tiempo que da sentido a situaciones comerciales complejas.

Relación entre la IA sin código y el aprendizaje automático

La mayoría de las situaciones que encontramos se pueden modelar matemáticamente como una relación entre entradas y salidas. Algunas situaciones son simples porque la relación entre las entradas y las salidas se entiende bien y, por lo tanto, se puede programar.

Sin embargo, en algunas situaciones, la relación no se entiende bien. Podemos conocer los factores que influyen en la salida y su efecto aproximado, pero no la relación matemática exacta.

En Machine Learning, la computadora intenta encontrar una relación matemática aproximada entre las entradas y las salidas. Aproximado porque predice salidas dadas entradas con una precisión lo suficientemente razonable como para usarse en la práctica.

El Machine Learning es una de las ramas más importantes de la Inteligencia Artificial y, por extensión, de la IA Sin Código. Todas las herramientas de IA sin código utilizan el aprendizaje automático. El aprendizaje automático se puede utilizar para aprender y predecir por qué los clientes abandonan.

Se puede usar para clasificar las reseñas de productos para identificar qué equipo debe leer la reseña como retroalimentación. Se puede usar para entrenar a los chatbots sobre las respuestas más apropiadas para dar retroalimentación.

Beneficios de la IA sin código

• No Code AI permite a las empresas aprovechar el poder de la IA sin la curva de aprendizaje.
• El flujo de trabajo se puede optimizar e integrar para canalizar datos fácilmente.
• Los conjuntos de datos administrados facilitan la adición de nuevos datos y el reentrenamiento del modelo de forma continua.
• Permite utilizar una plataforma sin servidor, lo que facilita su escalado.
• A menudo vienen con opciones para entrenar modelos usando GPU en la nube, lo que permite una mayor colaboración ya que hay una plataforma compartida para todos los miembros del equipo.

Ahora, exploremos los inconvenientes de No Code AI.

Inconvenientes de la IA sin código

• La mayoría de las plataformas son caras.
• Es difícil construir un modelo personalizado y usar parámetros personalizados.
• La limitación de velocidad para predicciones y entrenamiento también limita el uso.

A continuación, consulte algunos de los mejores recursos para aprender IA sin código.

Recursos

La guía sin código para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Este libro lo introduce a la IA y le brinda una comprensión rudimentaria sin profundizar en las malas hierbas de la programación.

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El libro lo ayudará a comprender las diferencias entre el aprendizaje automático, la IA, el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Curso de introducción a No Code/ Low Code

En la Introducción a No Code/Low Code de la Universidad de Duke, aprenderá cómo aplicar los principios de ingeniería de aprendizaje automático a proyectos del mundo real utilizando conceptos de ingeniería de datos y computación en la nube.

Desarrollará aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las mejores prácticas de desarrollo de software y aprenderá a usar AutoML para una resolución de problemas más eficiente.

IA para marketing (sin código)

El curso AI For Marketing (No-Code) de Udemy cubre el uso de inteligencia artificial en marketing.

Incluye la creación de modelos de aprendizaje automático sin código para predecir la rotación, las ventas y la combinación de marketing, la segmentación de clientes y la creación de modelos de agrupamiento para la personalización, y el uso de la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural para predecir las preferencias de los consumidores.

Nota del autor

La IA es útil para la mayoría de las empresas, y No Code hace que la IA sea más accesible para los gerentes comerciales no técnicos. Sin embargo, el precio de algunas de estas plataformas de IA es restrictivo. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de evaluar si vale la pena el costo.

Además, la simplicidad de estas plataformas tiene un costo. Los modelos y procesos no son tan personalizables y configurables como los escritos en el código. A pesar de todo esto, para una industria emergente, el panorama de IA sin código es sorprendentemente rico y probablemente crecerá pronto.

A continuación, puede consultar las plataformas de aprendizaje automático con código bajo y sin código.