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Come lo sviluppo low-code potrebbe aumentare l'adozione dell'IA
La Redazione 233

Come lo sviluppo low-code potrebbe aumentare l'adozione dell'IA

Akkio punta a semplificare l'intelligenza artificiale

Di Matt Asay

Ogni azienda potrebbe voler sfruttare l'intelligenza artificiale, ma la maggior parte delle aziende non possiedono le risorse o le capacità di assumere un gruppo di data scientists, né questo è necessariamente l'approccio giusto. Come ha sostenuto una volta l'analista di Gartner Svetlana Sicular, spesso il miglior scienziato di dati possibile è la persona che già impiega, che conosce i vostri dati e ha semplicemente bisogno di aiuto per capire come sbloccarli. Per molti proprietari di linee di business, è questo tipo di approccio che può avere più senso, in quanto cercano di essere più intelligenti con i dati che hanno già.

Una società che lavora per consentire questa visione è la startup di apprendimento automatico Akkio, con sede a Cambridge, nel Massachusetts, che accoppia l'IA con il low-code nel tentativo di democratizzare l'IA. Ho incontrato il co-fondatore e COO dell'azienda Jon Reilly per saperne di più.

Sviluppare con meno codice

"C'è una rivoluzione in corso nel modo in cui il software di base viene costruito", ha detto Reilly. "Proprio come le icone cliccabili di Windows e poi macOS hanno sostituito la digitazione di oscuri comandi DOS in uno schermo nero del terminale del computer, le nuove piattaforme 'no-code' sostituiscono i linguaggi di programmazione con semplici funzioni di trascinamento".

Anche se ci sono indubbi successi in cui l'IA ha migliorato drasticamente il modo in cui la tecnologia viene costruita, in generale le piattaforme non sono ancora abbastanza potenti per creare software complicati (Copilot può aiutare sui suggerimenti durante la codifica, mentre Diffblue può automatizzare la scrittura di test unitari Java), ma per esigenze semplici come gestire gli orari o tracciare i clienti possono essere sufficienti. L'inevitabile astrazione dal codice alle interfacce grafiche apre la porta a qualsiasi persona con la mente tecnica per costruire una soluzione software per compiti di base, piuttosto che inserire un ticket nella coda affollata del dipartimento IT.

Anche gli sviluppatori di software stanno usando questi strumenti per risolvere velocemente problemi semplici.

"Ogni azienda può vedere guadagni di produttività mentre digitalizza il proprio business", ha detto Reilly. "Il problema è che non tutte le aziende hanno un team tecnico in grado di costruire software. I prodotti off-the-shelf sono raramente una misura perfetta".

Google, Microsoft e Amazon hanno tutti introdotto prodotti che permettono agli utenti di creare applicazioni senza scrivere una riga di codice informatico. Si rivolgono a persone che conoscono il business molto meglio del dipartimento IT, ma non hanno una profonda esperienza tecnica per scrivere software. Trascinando e rilasciando modelli e combinandoli in alberi logici, gli utenti possono costruire software per fare cose come elaborare fatture o presentare dati dal vivo in un formato user-friendly.

Il movimento no-code sta addirittura mettendo il potere dell'IA alla portata dei manager di marketing, del personale di vendita e degli analisti finanziari. Fornisci i dati a queste piattaforme no-code, e loro sputeranno fuori le previsioni in pochi secondi, dando a chiunque il potere normalmente riservato alle aziende o agli istituti di ricerca gestiti da data scientists.

Questo è particolarmente importante ora, data la carenza di scienziati di dati e sviluppatori di software. Mentre la domanda di sviluppatori è in aumento, le scuole sono rimaste indietro. Secondo la Computer Science Education Week, l'informatica non conta nemmeno per il diploma di scuola superiore in 35 dei 50 stati. La società di consulenza manageriale Korn Ferry prevede una carenza globale di 4,3 milioni di lavoratori nel campo della tecnologia, dei media e delle telecomunicazioni entro il 2030.

"Ma ancora meglio che assumere sviluppatori scarsi e costosi, le piattaforme no-code sono incredibilmente economiche per quello che fanno", ha detto Reilly. "Sono giochi di volume, scommettendo che una volta che le imprese capiscono quanto sono facili da usare, tutti li useranno per affrontare le decine di processi o decisioni per le quali il software può aiutare. Col tempo, le piattaforme no-code saranno onnipresenti come lo sono oggi i software di videoscrittura o i fogli di calcolo".
Prevedere il futuro

Rimuovere l'attrito dall'adozione ha il potenziale per scatenare il potere dell'IA in tutti i nuovi settori e consentire ai non specialisti di produrre lavoro molto più velocemente con maggiore precisione, prevedendo letteralmente il futuro. In che modo? Queste piattaforme AI promettono di togliere molte delle congetture dalle previsioni e aumentare la chiarezza del futuro a breve termine per molte aziende. In genere lavorano su qualsiasi tipo di dati tabulari, prevedendo tutto, dai vincitori di una corsa di cavalli a quanto acciaio una fabbrica avrà bisogno l'anno prossimo.

Tali piattaforme AI stanno già permettendo ai team di vendita di dare priorità ai lead. Invece di fare affidamento sull'intuizione, un algoritmo di apprendimento automatico può prevedere quali lead vale la pena spendere tempo a inseguire e quali possono aspettare. Si tratta di aumentare la velocità del business - qualcosa di cui tutte le organizzazioni hanno bisogno.

Reilly ha condiviso un esempio su un produttore. Uno dei suoi fornitori ha trascorso mesi con team di sviluppatori di applicazioni e specialisti di AI per costruire un software intelligente per ordinare la pubblicità online del produttore e decidere su quali obiettivi valeva la pena spendere più soldi. Questo ha richiesto mesi e non ha mai funzionato molto bene. Poi il venditore ha provato una piattaforma no-code e ha trovato una soluzione in poche ore. La piattaforma AI permette loro di caricare semplicemente un foglio di calcolo di obiettivi pubblicitari e altre metriche e, presto, gli obiettivi che vale la pena raggiungere salgono in cima.

"Sotto il cofano ciò che sta accadendo si chiama analisi predittiva utilizzando algoritmi di apprendimento automatico allo stato dell'arte", ha detto Reilly. "Ma ecco la buona notizia: non c'è bisogno di preoccuparsi e nemmeno di saperlo. E non c'è bisogno di andare dal vostro dipartimento IT a implorare hardware, software o specialisti. Basta farlo da soli, senza bisogno di scrivere codice".

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