L'ascesa del no-code ha consentito alle aziende di rivalutare i propri processi tecnici e le proprie esigenze Negli ultimi anni, la quantità di dati di testo digitale è cresciuta in modo esponenziale e continua a crescere del 55-65% ogni anno (IDC). Dai post sui social media alle transazioni dei clienti, comunità online, sondaggi, recensioni, chat, e-mail e altro, le aziende di tutti i settori devono affrontare la sfida di monitorare varie fonti ed estrarre i dati più rilevanti.
L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) aiutano le aziende a ordinare i dati non strutturati in modo più accurato. Tuttavia, l'implementazione di AI e ML tradizionali richiede manodopera aggiuntiva e competenze in materia e può richiedere tempo e denaro. Con l'avvento delle nuove tecnologie e la crescita dei dati, le aziende in grado di estrarre informazioni e creare intuizioni fruibili rapidamente e su larga scala avranno la maggiore influenza in un panorama competitivo.
Info sul autore
Anshul Pandey è co-fondatore e CTO di Accern Corporation
IA e automazione tradizionali
I termini Intelligenza Artificiale e Automazione sono spesso usati in modo intercambiabile. Consentono alle aziende e ai team di operare in modo più efficiente ed efficace. Tuttavia, entrambi sono estremamente complessi su due livelli diversi. L'automazione è l'applicazione di tecnologia, programmi, robotica o processi per produrre beni o servizi e ottenere risultati con l'assistenza umana minima. D'altra parte, l'intelligenza artificiale è un processo scientifico e ingegneristico che consente alle macchine di imparare dall'esperienza, adattarsi a nuovi input e dati in tempo reale ed eseguire attività a livello umano o superiore.
L'implementazione tradizionale dell'IA richiede competenze tecniche e programmazione pesanti. Java, Python, Lisp, Prolog e C ++ sono i principali linguaggi di programmazione AI utilizzati per l'IA per soddisfare esigenze diverse e per sviluppare e progettare diverse applicazioni per i processi aziendali. Per un tipico utente finale aziendale, l'implementazione dell'IA è impossibile con le competenze tecniche e le conoscenze necessarie per creare processi AI. Il movimento no-code sta rendendo ora possibile vedere un movimento più ampio verso l'implementazione dell'IA.
Cos'è l'IA no-code?
L'ascesa del movimento no-code ha consentito alle aziende di tutti i settori di rivalutare i propri processi tecnici e le proprie esigenze. Le organizzazioni possono implementare facilmente strategie di sviluppo agili utilizzando strumenti no-code, ottenendo risultati simili e talvolta anche migliori e aumentando la produttività. Nessuno strumento di codice è più comunemente noto per lo sviluppo di app e Web, ma può anche sviluppare e creare modelli di intelligenza artificiale e ML. L'assenza di codice consente agli utenti di trasformare i processi aziendali sviluppando rapidamente nuove soluzioni per soddisfare le esigenze dei clienti e ha attratto molte società di servizi finanziari ad adottare l'IA no-code nei loro flussi di lavoro.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore dei servizi finanziari per semplificare e ottimizzare i processi che vanno dal monitoraggio del rischio di credito, alla creazione di algoritmi di trading quantitativi, alla gestione dei rischi finanziari, alla fornitura di migliori esperienze ai clienti e altro ancora. Prima dell'avvento dell'intelligenza artificiale senza codice, i gestori del rischio, i sottoscrittori, gli istituti di credito, i gestori patrimoniali e gli analisti aziendali si affidavano ai propri data scientist e ai team IT per modellare i processi automatizzati per loro. Tuttavia, la creazione e l'implementazione di una singola soluzione automatizzata può richiedere mesi o addirittura anni, a causa dei lunghi processi di scrittura del codice, pulizia dei dati, categorizzazione e strutturazione dei dati.
L'intelligenza artificiale senza codice fornisce ai team dei servizi finanziari soluzioni più efficienti per i processi manuali e dispendiosi in termini di tempo di ricerca, estrazione e analisi dei dati. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono ora essere eseguiti su un back-end pre-sviluppato e un'interfaccia utente flessibile front-end, il che significa che le società finanziarie possono diventare più agili, prendere decisioni più veloci e migliori e risparmiare tempo e denaro, implementando soluzioni AI che corrispondono alla loro attività esigenze.
In altre parole, il no-code sta democratizzando l'IA in modo che analisti e leader aziendali, sottoscrittori e gestori di prodotti e rischi possano creare i propri modelli, in modo rapido ed efficiente, aggirando il collo di bottiglia dell'IT. I data scientist sono quindi liberi di lavorare su progetti altamente sofisticati e gli utenti aziendali possono essere molto più efficienti. L'IA senza codice elimina le complesse competenze tecniche e di codifica dai metodi tradizionali, consentendo a chiunque di creare modelli di intelligenza artificiale.
Tre cose da considerare con l'IA no-code
Sebbene gli utenti aziendali abbiano ormai familiarità con il concetto di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, non sono tecnologi in grado di scrivere codice per creare nuovi casi d'uso per l'IA. Affinché i servizi finanziari raccolgano i vantaggi che l'AI può apportare in termini di efficienza e ROI, devono consentire agli utenti aziendali di assumere un ruolo guida. Un processo di lavoro senza codice e di intelligenza artificiale consente agli utenti di concentrarsi sulla massimizzazione dei risultati, invece di eseguire processi manuali.
Tramite comandi semplici e un'interfaccia utente di facile comprensione, gli utenti aziendali possono sfruttare rapidamente i vantaggi dell'intelligenza artificiale e dell'automazione senza ritardi di tempo, limitazioni di manodopera e un'enorme curva di apprendimento. L'IA senza codice cambia il gioco del settore dei servizi finanziari migliorando l'efficienza e il ROI e liberando i tempi dei team tecnologici. Le aziende che adottano rapidamente questo nuovo metodo acquisiranno un vantaggio competitivo.
Tuttavia, non tutte le aziende sono adatte a questa nuova tecnologia. Le organizzazioni interessate a soluzioni senza codice devono determinare se la loro azienda è adatta. Coloro che hanno già molti processi manuali, un team strutturato di data scientist e stanno cercando di scalare rapidamente potrebbero non voler perdere tempo nella ristrutturazione per implementare l'IA senza codice. Inoltre, le aziende con grandi team di esperti tecnici avanzati che sono abituati alla codifica effettiva e si aspettano di riconfigurare e modificare il codice potrebbero ritenere che la migrazione a una piattaforma senza codice non sia una buona soluzione per la loro organizzazione.
Poiché l'intelligenza artificiale ha sempre più impatto sul nostro mondo e sulle aziende, è importante renderlo altrettanto business e user friendly come altre tecnologie dirompenti e innovative oggi. Come la posta elettronica, i fogli di calcolo Excel e Internet ad alta velocità, l'intelligenza artificiale è pronta a cambiare il modo in cui il mondo fa affari. Con l'AI senza codice, gli utenti finali aziendali possono creare nuove soluzioni senza dover codificare, migliorando l'efficienza aziendale, la produttività, il ROI e la fidelizzazione dei clienti.