Die Welt der No-Code-KI: Ein Überblick
Die No-Code-Bewegung hat das Ziel, Softwarewerkzeuge zu schaffen, die es auch Personen ohne tiefe technische Kenntnisse ermöglichen, Softwarelösungen zu entwickeln, die zuvor erfahrenen Programmierern vorbehalten waren. Diese Branche ist vielfältig, wobei Website-Baukästen zu den erfolgreichsten zählen. Im Gegensatz dazu haben sich App-Baukästen als weniger durchschlagend erwiesen. Ein wachsender Trend ist jedoch der Bereich der No-Code-KI-Tools.
Wie künstliche Intelligenz unsere Welt verändert
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert unsere Welt und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Google Translate ermöglicht eine weltweite Kommunikation, Tesla-Autos mit Selbstfahrfunktion versprechen mehr Sicherheit auf unseren Straßen, und der kürzlich eingeführte ChatGPT erweist sich als hilfreicher Chatbot. Obwohl die Anwendungsbereiche von KI vielfältig erscheinen mögen, verfolgen sie im Wesentlichen ein gemeinsames Ziel: die Automatisierung von Aufgaben, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten.
Für Unternehmen bedeutet Automatisierung mehr Effizienz und geringere Kosten. Um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben und zu wachsen, müssen Unternehmen überlegen, wie sie KI nutzen können, um ihre Prozesse zu optimieren. Jedoch können sich nicht alle Firmen die Einstellung von Softwareingenieuren für die Entwicklung von KI-Systemen leisten.
Was genau ist künstliche Intelligenz?
Die Definition von künstlicher Intelligenz gestaltet sich schwierig, da die Grenzen zwischen intelligentem und nicht-intelligentem Verhalten fließend sind.
Verschiedene Publikationen definieren KI wie folgt:
Google beschreibt KI als eine Sammlung von Technologien, die es Computern ermöglichen, fortgeschrittene Aufgaben auszuführen. Dazu gehören das Sehen, Verstehen und Übersetzen von Sprache, das Analysieren von Daten und das Abgeben von Empfehlungen.
Laut Oracle sind KI-Systeme oder Maschinen, die menschliche Intelligenz imitieren, um Aufgaben zu erledigen und sich dabei iterativ anhand gesammelter Informationen verbessern.
BuiltIn definiert KI als einen umfassenden Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen befasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Ich persönlich betrachte KI als eine Alternative zur expliziten Programmierung. Bei der expliziten Programmierung ist es Aufgabe des Programmierers, dem Computer mitzuteilen, wie er die Ausgabe anhand bestimmter Eingabewerte berechnen soll. Mit KI hingegen analysiert der Computer Daten und leitet die Methode zur Erzeugung einer Ausgabe aus der Eingabe ab, indem er Muster in den Daten erkennt.
Was bedeutet No-Code-KI?
Traditionell wurden KI-Systeme von Softwareentwicklern und Datenwissenschaftlern mithilfe von Programmiersprachen wie Python entwickelt. Das bedeutete, dass nur hochqualifizierte Ingenieure KI-Systeme für ihre Unternehmen entwickeln konnten. No-Code-KI hat das Ziel, dies zu ändern, indem KI-Modelle so abstrahiert werden, dass sie auch ohne Programmierung entwickelt werden können. Dadurch wird es auch technisch weniger versierten Personen ermöglicht, KI-Systeme für ihre Unternehmen zu entwickeln und somit mit größeren Unternehmen zu konkurrieren.
Es gibt verschiedene Plattformen auf dem Markt, die Benutzern ermöglichen, KI-Systeme einfacher zu entwickeln.
Diese KI-Plattformen bieten unterschiedliche Funktionssets zu unterschiedlichen Preisen an. Daher stehen sie nicht unbedingt in direktem Wettbewerb, sondern bedienen unterschiedliche Anwendungsbereiche.
No-Code-KI-Plattformen im Detail
Im Folgenden werden einige führende Plattformen vorgestellt:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn ist ein KI-gestütztes Tool zur Textanalyse. Es kann verwendet werden, um Text zu analysieren und in Kategorien einzuteilen, Absichten aus Kommentaren zu extrahieren und Stimmungsanalysen durchzuführen.
Funktionen
- Die Plattform ist einfach und intuitiv zu bedienen.
- Sie lässt sich nahtlos in andere Tools wie Zapier, Google Sheets, benutzerdefinierte APIs und CSV-Dateien integrieren.
- Benutzer können eigene Modelle erstellen und trainieren, um Texte zu klassifizieren.
MonkeyLearn ist benutzerfreundlich und lässt sich gut in andere No-Code-Integrationstools wie Zapier integrieren. Eine direkte Verbindung zur Plattform über die API ist ebenfalls möglich. Nutzer können vordefinierte Klassifikatoren verwenden oder eigene Modelle trainieren, um Texte zu klassifizieren. Die Preise beginnen bei 299 US-Dollar pro Monat.
MakeML
MakeML ist eine auf macOS basierende Plattform für maschinelles Lernen. Die Anwendung ist für Mac verfügbar und ermöglicht es, Modelle zu erstellen, die Objekte in Bildern und Videos erkennen und verfolgen können.
Zusätzlich bietet MakeML einen Datenspeicher für die benötigten Daten zum Trainieren der Modelle. Umfassende Tutorials erleichtern den Einstieg und die Erstellung von Beispiel-Apps.
Funktionen
- MakeML bietet im Vergleich zu anderen No-Code-KI-Plattformen vergleichsweise niedrigere Preise und eignet sich somit gut für den Einstieg ohne große finanzielle Investition.
- Die Website bietet zahlreiche Support-Ressourcen, die den Einstieg erleichtern und bei Problemen helfen.
- Der Datenspeicher bietet bereinigte Daten zum Trainieren der Modelle, wodurch die Notwendigkeit der eigenen Datenerhebung entfällt.
Es gibt eine kostenlose Version. Der günstigste Premium-Plan kostet 4,53 $ pro Monat.
Obviously.ai
Obviously.ai ist eine benutzerfreundliche Plattform zur Erstellung von Vorhersagemodellen, die auch für Regression und die Arbeit mit Zeitreihendaten geeignet ist.
Obviously.ai unterstützt verschiedene Algorithmen für das Training, wählt jedoch automatisch den besten Algorithmus basierend auf der Genauigkeit aus. Trainingsmodelle werden oft innerhalb einer Minute fertiggestellt.
Funktionen
- Die Plattform ist extrem schnell.
- Sie bietet umfassende Tutorials für die Nutzung.
- Die Plattform testet Daten mit verschiedenen Algorithmen und wählt den leistungsstärksten aus, ohne dass der Benutzer das technische Detail wissen muss.
- Eine REST-API und eine webbasierte Schnittstelle stehen für die Nutzung der trainierten Modelle zur Verfügung.
Es gibt einen kostenlosen Plan mit eingeschränkten Funktionen. Premium-Pläne beginnen bei 399 US-Dollar pro Monat.
Die Bedeutung von No-Code-KI-Plattformen
No-Code-KI ist wichtig, da Unternehmen KI nutzen können, um Prozesse zu automatisieren und mit weniger Aufwand mehr zu erreichen. Häufige Anwendungsfälle für KI in Unternehmen sind:
- Die Erstellung von Chatbots, die basierend auf der Stimmung des Benutzers Selbsthilfe-Ressourcen empfehlen können. Unternehmen können dadurch Kundensupport anbieten, ohne Personal einstellen zu müssen.
- KI kann im E-Commerce zur Betrugserkennung verwendet werden, um verdächtige Transaktionen zu kennzeichnen.
- KI-basierte Produktempfehlungen für Upselling- und Cross-Selling-Produkte, um den Umsatz zu steigern.
- Vorhersage von Kundenabwanderung und proaktives Versenden von Werbeaktionen zur Kundenbindung.
- Automatisierte Produktklassifizierung anhand von Bildern, um Produktseiten einfacher mit Daten zu füllen.
- Anstatt E-Mails an die gesamte Mailingliste zu senden, kann basierend auf dem bisherigen Verhalten vorhergesagt werden, welche Kunden wahrscheinlich Produkte kaufen. Marketingmaßnahmen können gezielter eingesetzt werden.
Letztendlich ermöglicht No-Code-KI Unternehmen, intelligentere, datengestützte Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig komplexe Geschäftssituationen besser zu verstehen.
Die Verbindung zwischen No-Code-KI und maschinellem Lernen
Viele Situationen lassen sich mathematisch als Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben modellieren. Einige Situationen sind einfach, weil die Beziehung zwischen den Eingaben und Ausgaben klar ist und daher programmiert werden kann.
In manchen Situationen ist die Beziehung jedoch nicht so offensichtlich. Wir kennen zwar die Faktoren, die den Output beeinflussen, und deren grobe Auswirkungen, aber nicht den genauen mathematischen Zusammenhang.
Beim maschinellen Lernen versucht der Computer, eine ungefähre mathematische Beziehung zwischen den Eingaben und den Ausgaben zu finden. Diese Beziehung ist genau genug, um praktisch verwendet zu werden.
Maschinelles Lernen ist ein Kernbereich der KI und somit auch der No-Code-KI. Alle No-Code-KI-Tools verwenden maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um vorherzusagen, warum Kunden abwandern, Produktbewertungen zu klassifizieren und Chatbots zu trainieren.
Die Vorteile von No-Code-KI
- No-Code-KI ermöglicht Unternehmen, die Vorteile von KI ohne Lernkurve zu nutzen.
- Arbeitsabläufe können optimiert und einfach in bestehende Datenpipelines integriert werden.
- Verwaltete Datensätze vereinfachen das Hinzufügen neuer Daten und das kontinuierliche Neutrainieren von Modellen.
- Durch die Nutzung einer serverlosen Plattform ist eine einfache Skalierung möglich.
- Oft gibt es Optionen, Modelle mithilfe von GPUs in der Cloud zu trainieren, was eine bessere Zusammenarbeit durch eine gemeinsame Plattform ermöglicht.
Nun zu den Nachteilen von No-Code-KI.
Die Nachteile von No-Code-KI
- Die meisten Plattformen sind relativ teuer.
- Es ist schwierig, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen und eigene Parameter zu verwenden.
- Die Ratenbegrenzung für Vorhersagen und Training kann die Nutzung einschränken.
Im Folgenden werden einige der besten Ressourcen zum Erlernen von No-Code-KI vorgestellt.
Ressourcen für das Erlernen von No-Code-KI
„Der No-Code-Leitfaden für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen“
Dieses Buch führt in die KI ein und vermittelt ein grundlegendes Verständnis, ohne die technischen Details der Programmierung zu vertiefen. Es erklärt die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, KI, Deep Learning und neuronalen Netzen.
Einführung in den No-Code/Low-Code-Kurs
Dieser Kurs der Duke University zeigt, wie die Prinzipien des maschinellen Lernens mithilfe von Cloud-Computing- und Data-Engineering-Konzepten auf reale Projekte angewendet werden. Kursteilnehmer lernen, Anwendungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von Best Practices der Softwareentwicklung zu erstellen und AutoML für eine effizientere Problemlösung einzusetzen.
KI für Marketing (No-Code)
Dieser Udemy-Kurs befasst sich mit der Nutzung künstlicher Intelligenz im Marketing.
Der Kurs umfasst die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen ohne Code zur Vorhersage von Abwanderung, Umsatz und Marketing-Mix, die Segmentierung von Kunden und die Erstellung von Clustering-Modellen für die Personalisierung sowie die Verwendung von Computer Vision und Natural Language Processing zur Vorhersage von Verbraucherpräferenzen.
Anmerkung des Verfassers
KI ist für die meisten Unternehmen nützlich und No-Code-KI macht diese Technologie auch für nicht-technische Manager zugänglich. Die Kosten für einige dieser KI-Plattformen sind jedoch nicht unerheblich. Unternehmen sollten daher prüfen, ob die Kosten wirklich gerechtfertigt sind.
Zudem hat die Einfachheit dieser Plattformen ihren Preis. Die Modelle und Prozesse sind nicht so anpassbar wie in Code geschriebene Lösungen. Trotzdem ist die No-Code-KI-Landschaft bemerkenswert vielseitig und wird voraussichtlich in Zukunft weiter wachsen.
Als Nächstes können Sie sich mit Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen auseinandersetzen.