In 2021 gaf 56% van de ondervraagde organisaties aan AI in hun bedrijf te gebruiken. Dit is een stijging ten opzichte van de 50% in 2020. We kunnen alleen maar verdere groei verwachten in 2022. Het integreren van AI en machine learning in de dagelijkse gang van zaken van een bedrijf kan een complex en tijdrovend proces zijn. Bovendien zal de groei van de AI-markt naar verwachting worden belemmerd door een gebrek aan goed opgeleide en ervaren professionals.
Het moet echter niet altijd zo’n grote uitdaging te zijn. De dagen dat AI-implementatie uren van AI-coderen en gedoe betekende voor jou en jouw team zijn voorbij – recente AI-ontwikkelingen hebben het hele proces een stuk eenvoudiger gemaakt. Vergeet in-house software teams of uitbestede AI ontwikkelingsteams-het hoeft geen langdurig proces te zijn.
De oplossing die je nodig hebt, heet no-code AI. Het heeft een revolutie teweeggebracht in alle sectoren en maakt een snelle automatisering van handmatige processen in slechts een paar klikken mogelijk.
To code or not to code, that’s no longer a question.
De totale hoeveelheid gegevens die in 2018 in de hele wereld werd gegenereerd, geregistreerd, overgedragen en verbruikt, bedroeg 33 zettabytes (ZB), oftewel 33 biljoen gigabytes. Dit is gestegen tot 59ZB in 2020, en tegen 2025 zal het naar verwachting een verbijsterende 175ZB bereiken.
Elke persoon genereert gegevens. Dit betekent ook dat elk bedrijf gegevens genereert. Om deze enorme hoeveelheden ruwe informatie te verwerken, is AI belangrijker dan ooit geworden. Inzicht in machine learning is echter moeilijk en tijdrovend – vooral als je er geen ervaring mee hebt. Traditionele AI-benaderingen zijn ingewikkeld in het gebruik en vereisen veel technische kennis.
Dit betekent dat je ontwikkelaars in dienst moet hebben die goed thuis zijn in AI coderen. De toegenomen vraag naar AI ontwikkelaars heeft al snel geleid tot problemen met het aanbod – er zijn gewoon niet genoeg ontwikkelaars om rond te gaan. Dit maakt traditionele AI ontoegankelijk voor veel organisaties.
Machine learning zonder technische kennis maakt de weg vrij om AI toegankelijker te maken voor niet-technische personen. Je kunt slimme processen ontwikkelen zonder ook maar één regel code te schrijven – ongeacht hoe groot je bedrijf is.
Als gevolg hiervan wordt de afstand tussen technologieprofessionals en bedrijven kleiner en benutten steeds meer organisaties de kracht van AI.
De opkomst van no-code machine learning
Met no-code AI kunnen gebruikers modellen gebruiken om snel gegevens te categoriseren, die gegevens te analyseren en nauwkeurige gegevensvoorspellingen te genereren. Vooraf gebouwde connectors, begeleide gebruikersactiviteiten en visuele interfaces zijn allemaal manieren om machine learning te implementeren zonder te programmeren.
In tegenstelling tot traditionele ontwikkelmethoden, maakt de grafische gebruikersinterface van no-code machine learning en deep learning zonder programmeertools dingen eenvoudiger.
Ze produceren automatisch componenten afhankelijk van bestaande gegevens.
AI is nog nooit zo toegankelijk geweest, dankzij gebruiksvriendelijke visuele processen en eenvoudige benaderingen zoals drag and drop. No-code AI-oplossingen creëren fascinerende commerciële toepassingen door menselijke intelligentie na te bootsen.
Een van die oplossingen is Trendskout.
De krachtige no-code AI-oplossing van Trendskout maakt machine learning toegankelijker voor bedrijven van elke omvang. Laten we eens kijken hoe jij Trendskout kunt gebruiken om jouw eigen AI-modellen te definiëren en processen te automatiseren zonder enige kennis van coderen.
Laten we eens kijken hoe het proces precies in zijn werk gaat. Bekijk deze video voor een stap-voor-stap doorloop van Trendskout machine learning.
