Kodsuz yapay zeka platformları, kullanıcıların programlama uzmanlığına ihtiyaç duymadan akıllı çözümler geliştirmelerini sağlar. Otomasyon ve veriye dayalı karar alma süreçlerine doğru hızla ilerleyen bir dünyada, bu her zamankinden daha önemlidir. No-code AI platformları, makine öğrenimini geliştirici olmayanlara açar ve her sektörde inovasyonu hızlandırır.
No‑Code AI Platformları Nedir?
No-code AI, çeşitli iş alanlarında yapay zeka kullanımının önündeki engelleri kaldırmak için ortaya çıkan yapay zeka ortamının bir parçasıdır. No-code AI’dan bahsederken, kullanıcı dostu, sürükle-bırak arayüzüne sahip kodsuz bir geliştirme platformunu kastedilir.
Bu tür bir platform, mühendis olmayanların yani sigortacıların, ürün yöneticilerinin veya risk yöneticilerinin, verileri hızlı bir şekilde sınıflandırmak, analiz etmek ve dakikalar içinde doğru tahmin modelleri oluşturmak için AI ve ML uygulamalarına yardımcı olur. Kodsuz makine öğrenimi ve yapay zeka, veri bilimcilerin daha karmaşık projeler üzerinde çalışmasına olanak tanırken, düzenli görevler otomatikleştirilebilir.
No-code AI yazılımı genellikle mevcut sistemle sorunsuz bir şekilde entegre edilebilen veya belirli iş süreçlerini otomatikleştirmek veya belirli görevlerle başa çıkmak için ayrı olarak kullanılabilen özel bir platform veya modeldir. No-code AI’ın en önemli farkı, hemen kullanılabilmesi ve öğrenme eğrisi gerektirmemesidir. Arayüz ve iş akışı, basitleştirilmiş ve anlaşılırdır.
Kodsuz geliştirme pazarı 1990’ların sonlarından bu yana olgunlaşmaktadır, ancak bir alt segment olarak no-code yapay zeka, aktif olarak büyümektedir.
No-code AI’da temel işlevselliğe görsel arayüzler aracılığıyla erişilebilirken, birçok satıcı uygun veri alışverişi için diğer araçlarla entegrasyonları desteklemektedir.
No‑Code AI Platformlarının Önemi
No-code AI, geniş bir kullanıcı kitlesinin yapay zekadan yararlanmasını sağlayarak inovasyonu teşvik eder ve yaratıcı problem çözme becerilerini geliştirir. Bu yaklaşım, kullanıcılarının farklı bakış açıları sayesinde belirli zorlukları karşılamak için tasarlanmış benzersiz yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasına olanak tanır. Bu kapsayıcı ortam, yapay zeka çözümlerini daha etkili bir şekilde şekillendiren çeşitli bireylerden gelen girdileri davet ederek iş birliğini teşvik eder. Sonuç olarak bu, belirli iş ihtiyaçlarıyla tam olarak uyumlu yenilikçi uygulamaların geliştirilmesine yol açar.
Ayrıca, kodsuz yapay zeka, karmaşık uygulama ayrıntılarını soyutlayarak süreci kolaylaştırır ve kullanıcıların teknik ayrıntılara takılmak yerine hedeflere odaklanmasını sağlar. Bu soyutlama, özelleştirmeyi ve gelişmiş modüler bileşenlerin kullanımını sınırlayabilse de, teknik olmayan kişiler için giriş engellerini önemli ölçüde azaltır. Bu kişiler konseptten işlevsel yapay zeka çözümlerine hızlı bir şekilde geçerek geliştirme döngüsünü kısaltabilir ve yeni uygulamaların piyasaya sürülmesini hızlandırabilir.
No-code AI platformları, uygulama ayarlamalarını kolaylaştıran ve programlama becerilerine olan ihtiyacı ortadan kaldıran kullanıcı dostu ve menü odaklı arayüzler sunar. Bu uyarlanabilirlik, işletmelerin gelişen ihtiyaçlara hızla yanıt vermesine ve yapay zeka çözümlerini teknik personelden bağımsız olarak iyileştirmesine olanak tanır. Sonuç olarak, geliştirme süreci daha çevik ve uyarlanabilir hale gelir ve çeşitli sektörlerde verimliliği ve üretkenliği artırır.
No‑Code AI Platformlarının Avantajları
Low-code ve no-code yapay zekanın temel amacı, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarını herkes için kullanılabilir hale getirerek ve maliyetleri düşürerek sadece büyük işletmeler için değil, KOBİ’ler için de daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirmektir. Teknolojinin yaygınlaşması son 4 yılda %270’e ulaşsa da, yapılan araştırmalar büyük şirketlerin bile %40’ından daha azının yapay zekayı benimsediğini göstermektedir. Bu, kodsuz yapay zeka ile bile hala gidilecek bir yol olduğu anlamına gelmektedir.
Peki işletmeler için no code makine öğrenimi ve yapay yazılımının temel faydaları nelerdir?
1. Kolay entegrasyon sunar
Kodsuz yapay zeka ile sunulan platformlar ve entegre edilebilir modüller, eski yazılımla eşleşmenin ve özel olmamasının dezavantajlarını azaltmanın en uygun yolunu yaratmaktadır. Çoğu durumda, kodsuz yapay zeka yazılım geliştiricileri bu hedefe ulaşır ve işletmelerin özel gereksinimlerini karşılayabilecek bir ürün oluşturur.
2. Otomasyon ve hız sağlar
Yapay zeka, iletişim doğrulama, form doldurma, belge sıralama, faturalama ve daha fazlası gibi tekrarlayan görevleri kolayca otomatikleştirebilir. PwC’nin yöneticiler arasında yaptığı bir ankete göre, katılımcıların yarısından fazlası yapay zekanın üretkenliği artırdığını söylemektedir.
3. Maliyetleri azaltır
Özel yapay zeka tabanlı çözümler birkaç kat daha maliyetlidir, genellikle işletme içi mühendislerin işe alınmasını gerektirir ve ekip için zaman alıcı bir işe alım süreci sağlar. Kodsuz yapay zeka maliyetleri azaltır ve beraberindeki sorunları çözer.
- BI (İş Zekası) platformlarının tanıtılmasına yardımcı olur
No-code AI, işletmeler ve BI gösterge tabloları arasında bir köprü olabilir. Yapay zeka, verileri manuel olarak yapılabileceğinden daha hızlı ve daha verimli bir şekilde toplar ve yapılandırır, bu nedenle iş süreçleri ile ölçülebilir sonuçları arasında harika bir bağlantı olabilir.
No Code AI Örnekleri Nelerdir?
Sektöre ve belirli bir işletmeye bağlı olarak, kodsuz yapay zeka iş süreçlerinin otomasyonu, karar verme, veri analizi, pazarlama girişimleri, müşteri hizmetleri, iletişim ve çok daha fazlası için kullanılabilir.
Aşağıdaki listede diğer no-code AI örneklerini bulabilirsiniz:
1. Finansal Hizmetler
Finans alanının veri odaklı doğası, onu yapay zeka tabanlı analiz ve karar verme için bir numaralı aday haline getirir. Kişiselleştirilmiş ürünlerden hedef pazar ve kitlelerin araştırılmasına veya kredi kararlarına kadar her bir karar verilere dayanmaktadır. Bankalar ve finansal hizmet sağlayıcıları için kodsuz yapay zeka çözümleri, kredi portföyünün iyileştirilmesi, kredi verenler için risklerin azaltılması, hakların belirlenmesi, kayıt sürecinin otomatikleştirilmesi ve çok daha fazlası gibi bir dizi amaç için kullanılabilir. Temel süreçleri daha hızlı ve daha uygun maliyetli hale getirir.
2. Pazarlama
Pazarlama, çok fazla yaratıcılık ve aynı zamanda çok fazla katılım ve kişiselleştirme gerektirir. Pazarlama kampanyalarını müşterilerin beklenti ve ihtiyaçlarına göre uygun şekilde hazırlamak, hedeflemek ve ölçmek için yapay zeka modüllerinin yardımıyla hedef kitleyle bağlantı kurulabilir. Örneğin, müşteri faaliyetleri, müşteri yaşam boyu değeri ve müşteri kaybı ile ilgili verileri analiz ederek işletmeler, müşterileri elde tutmaya ve müşteri hizmetlerini iyileştirmeye yardımcı olan segmente edilmiş teklifler hakkında kararlar alabilir.
3. Sağlık
Hastalara zamanında destek ve bilgi sağlamak sağlık sektöründe çok önemlidir. Yapay zeka destekli sohbet robotları, hasta sorgularını ve randevu planlamasını verimli bir şekilde ele alabilir ve genel sağlık tavsiyeleri sağlayarak sağlık personelinin yükünü azaltır ve hasta deneyimini geliştirir.
No‑Code AI platformları, sağlık kuruluşlarının chatbot’larını gelişmiş kodlama bilgisine ihtiyaç duymadan oluşturmalarını sağlar. Sağlık hizmetleri yöneticileri ve personeli, sık sorulan soruları ve olası yanıtları dahil ederek chatbot’un konuşma akışını tasarlayabilir.
Kodsuz yapay zeka platformu, sohbet botunun hastaların sorgularını etkili bir şekilde anlamasını ve yanıtlamasını sağlayan doğal dil işleme (NLP) yeteneklerini kullanır. Sistem, doğru ve ilgili bilgiler sağlamak için kuruluşun hasta veri tabanı ve tıbbi bilgi tabanı ile entegre edilebilir.
Sağlık hizmeti sağlayıcıları chatbot’u kullanarak 7/24 anında destek sunabilir, yanıt sürelerini iyileştirebilir ve destek personeli üzerindeki yükü azaltabilir. Bu da hasta memnuniyetinin artmasını ve kaynakların verimli kullanılmasını sağlar.
4. Perakende
Envanter yönetimi, perakendeciler için optimum stok seviyelerini korumak, stok tükenmelerini önlemek ve taşıma maliyetlerini en aza indirmek için kritik öneme sahiptir. Kodsuz yapay zeka, geçmiş satış verilerini, talep modellerini ve tedarik zinciri bilgilerini analiz ederek bu süreci önemli ölçüde kolaylaştırabilir.
Perakende iş analistleri, ilgili veri kaynaklarını seçerek ve tahmin parametrelerini tanımlayarak kodsuz bir yapay zeka platformu kullanarak bir envanter yönetim sistemi tasarlayabilir. Platformun yerleşik tahmin algoritmaları, her ürün için gelecekteki talebi tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır.
Perakendeciler, kodsuz yapay zeka sistemi sayesinde envanter yenileme sürecini otomatikleştirebilir. Sistem, tahmin edilen talebe ve mevcut envanter seviyelerine göre satın alma siparişleri oluşturarak doğru ürünlerin doğru zamanda mevcut olmasını sağlar.
Sonuç olarak, perakendeciler fazla envanteri azaltabilir, stoksuzlukları en aza indirebilir ve tedarik zinciri operasyonlarını optimize ederek maliyet tasarrufu ve daha iyi müşteri memnuniyeti sağlayabilir.
5. Üretim
Üretimde, beklenmedik ekipman arızaları maliyetli duruş sürelerine ve üretim gecikmelerine yol açabilir. Kodsuz yapay zeka tarafından desteklenen kestirimci bakım, üreticilerin potansiyel sorunları kritik arızalara dönüşmeden önce tespit etmelerine yardımcı olur.
No‑code AI platformları, üretim mühendislerinin endüstriyel ekipmanlardaki sensörlere ve veri kaynaklarına bağlanarak kestirimci bir bakım sistemi kurmalarını sağlar. Platform, belirli ekipman ve bakım gereksinimlerine göre özelleştirilebilen kestirimci bakım için önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modelleri sağlar.
Kodsuz yapay zeka sistemi, makinelerin sağlığını ve performansını izlemek için sensörlerden gerçek zamanlı verileri sürekli olarak toplar ve analiz eder. Sistem, tahmine dayalı analitik uygulayarak potansiyel ekipman arızalarını gösteren kalıpları ve anormallikleri tespit edebilir.
Üreticiler, kodsuz yapay zekayı kullanarak bakım görevlerini proaktif olarak planlayabilir, yedek parçaları önceden sipariş edebilir ve planlanmamış arıza sürelerini en aza indirebilir. Bu yaklaşım ekipman performansını optimize eder, varlık ömrünü uzatır ve genel operasyonel verimliliği artırır.
Bu örneklerin her birindeki mantıklı açıklama, kodsuz yapay zeka platformlarının sağladığı erişilebilirlik ve kullanım kolaylığı etrafında dönmektedir. Farklı sektörlerden işletmeler, özel kodlama becerilerine, veri bilimcilerine ve pahalı altyapıya olan ihtiyacı ortadan kaldırarak, kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yapay zeka çözümlerini hızlı bir şekilde uygulayabilir ve böylece üretkenlik, verimlilik ve müşteri memnuniyeti artar.
Bilmeniz Gereken En İyi No‑Code AI Platformları
Şimdi dalga yaratan bazı kodsuz yapay zeka platformlarına bir göz atalım:
1. RunwayML
RunwayML, mükemmel görsel arayüzü ile modelleri hızlı bir şekilde eğitmeyi kolaylaştıran harika bir kodsuz makine öğrenimi platformudur. Ayrıca metin, görüntü oluşturma ve hareket yakalamayı da destekler. Bu kodsuz makine öğrenimi platformu, çeşitli disiplinlerden öğrenciler ve yaratıcı uygulayıcılar için mükemmeldir.
2. DeepLobe
DeepLobe, herhangi bir kodlama yapmadan özel modeller oluşturmayı ve yinelemeyi kolaylaştıran güçlü bir yapay zeka ve bilgisayarla görme aracıdır. DeepLobe ile herhangi bir metin, görüntü veya videodan hızlı bir şekilde zengin, gömülü veri içgörüleri oluşturabilirsiniz. Görüntü segmentasyonu, OCR, görüntü sınıflandırma, görüntü benzerliği ve nesne algılama çözümleri sunar. Önceden oluşturulmuş modelleri kullanabilir veya bunları ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilir ve daha da iyi sonuçlar elde etmek için eğitebilirsiniz. DeepLobe hata tespiti, içerik denetimi ve belge sınıflandırması için mükemmeldir.
3. Studio creatio
Studio creatio, işletmelere zahmetsizce uygulama oluşturma gücü veren kodsuz bir yapay zeka platformu sağlar. Sezgisel bir tasarım arayüzü ve güçlü iş akışı otomasyon yetenekleri ile kullanıcılar herhangi bir kodlama bilgisi olmadan sayfalar, veri modelleri, iş akışları ve entegrasyonlar oluşturabilir ve değiştirebilir. Platform ayrıca kullanıma hazır konektörler, mobil uygulama tasarımı ve AI/ML entegrasyonu sunarak işletmelerin süreçleri kolaylaştırmasını, verimliliği artırmasını ve veri odaklı kararlar almasını sağlar.
4. Clarifai
Clarifai, bilgisayarla görme ve NLP çözümleri sağlamak için oluşturulmuş kodsuz bir araçtır. Tüm yapay zeka modeli yaşam döngüsü boyunca yapılandırılmamış verileri yönetmek için uçtan uca bir çözüm sağlar. Bu, gelişmiş bir makine öğrenimi platformunun üzerine inşa edilmiş görüntü, video ve metin tanıma yeteneklerini içerir. Ayrıca hızlı bir API ile doğru ve ayrıntılı sonuçlar sunar. İnsanlar, araçlar ve genel dedektörler gibi kullanım için önceden eğitilmiş bazı modeller mevcuttur.
5. DataRobot
DataRobot, sezgisel kodsuz yapay zeka uygulama platformuyla yapay zekanın benimsenmesini sağlayarak teknik bilgisi olmayan kullanıcıların karmaşık uygulamalar olmadan yapay zekanın gücünden yararlanmasına olanak tanır. İşletmeler, gerçek dünyadaki zorlukları ele almak, veriye dayalı karar vermeyi kolaylaştırmak ve somut değer sunmak için hızla yapay zeka çözümleri geliştirebilir ve uygulayabilir. DataRobot ile yapay zeka her büyüklükteki işletme için erişilebilir ve uygulanabilir hale gelir.
6. MonkeyLearn
MonkeyLearn, işletmeler için metin analizini basitleştiren, müşteri geri bildirimlerini zahmetsizce analiz etmelerini ve görselleştirmelerini sağlayan başka bir kodsuz yapay zeka platformudur. Önceden oluşturulmuş ve özelleştirilebilir makine öğrenimi modelleri ile kullanıcılar herhangi bir kodlama gerekmeden değerli içgörüler elde edebilir. İş şablonları ve yerel entegrasyonlar, uygulamalara ve BI araçlarına bağlanmayı sorunsuz hale getirerek veri odaklı kararlar alınmasını sağlar ve iş süreçlerini geliştirir.
7. Clarifai AI
Clarifai, kullanıcıların yapay zeka destekli uygulamaları zahmetsizce oluşturmalarını sağlayan kodsuz bir yapay zeka platformudur. Güçlü bilgisayar görüşü, NLP ve ses tanıma araçlarıyla, yapılandırılmamış verileri olağanüstü hız ve doğrulukla yapılandırılmış bilgilere dönüştürür. Platform, karmaşık kodlama olmadan hızlı yapay zeka geliştirme için önceden eğitilmiş modeller ve iş akışları sağlayan sorunsuz, uçtan uca bir çalışma alanı sunar.
8. ZBrain
ZBrain, işletmelerin müşterilerin özel verileriyle dakikalar içinde uygulamalar oluşturmasını sağlayan, oyunun kurallarını değiştiren, düşük kodlu bir yapay zeka platformudur. Sezgisel arayüzler, sorunsuz veri entegrasyonu ve büyük dil modellerine bağlanma yeteneği ile ZBrain, karmaşık kodlama ihtiyacını ortadan kaldırarak geliştirme sürecini basitleştirir. ZBrain’in kullanıcı dostu, kodsuz yaklaşımı ile yapay zekanın gücünden yararlanırken üretkenlik ve verimlilik artırılabilir.
Her biri makine öğrenimini daha sezgisel ve ulaşılabilir hale getirmeyi amaçlayan bu platformların yetenekleri hızla artırır.
Low-code Geliştirme ile No-code Geliştirme Arasındaki Farklar
Low-code ve no-code geliştirme, uygulama geliştirme sürecini basitleştirmeye ve hızlandırmaya yönelik yaklaşımlardır. Aralarındaki farklar aşağıdaki şekildedir:
| Faktör | Low-code Geliştirme | No-code Geliştirme |
| Geliştirme Yaklaşımı | Uygulama geliştirmeyi basitleştirir ama bir miktar kodlama bilgisi gerektirir. | Hiçbir kodlama bilgisi olmadan AI uygulamaları oluşturulmasına olanak tanır. |
| Kodlama Bilgisi | Bir miktar kod bilgisi gerektirir. | Kodlama bilgisi gerekmez. |
| Geliştirme Hızı | Hızlı geliştirme sağlar. | Daha da hızlı geliştirme sağlar. |
| Özelleştirme | Belirli ölçüde özelleştirme yapılabilir. | Özelleştirme çok sınırlıdır. |
| Uygulama Karmaşıklığı | Karmaşık uygulamalar için uygundur. | Basit uygulamalar için uygundur. |
| Maliyet | Daha pahalıdır. | Daha ekonomiktir. |
| Bakım | Daha fazla bakım gerektirir. | Daha az bakım gerektirir. |
| Ölçeklenebilirlik | Yüksek derecede ölçeklenebilir. | Daha az ölçeklenebilir. |
| Esneklik | Daha esnektir. | Daha kısıtlıdır. |
| Güvenlik | Daha iyi güvenlik sağlar. | Minimum güvenlik sunar. |
Düşük kodlu ve kodsuz geliştirme arasındaki seçim, projenin karmaşıklığına, mevcut kaynaklara ve geliştirme ekibinin uzmanlığına bağlıdır. Bazı projeler, uygulamanın farklı bölümlerinin özel gereksinimlerine bağlı olarak her iki metodolojiden de yararlanarak hibrit bir yaklaşımdan faydalanabilir.
