Democratizando la IA con plataformas de aprendizaje automático de bajo código y sin código

Dominar el aprendizaje automático (ML) no es fácil. Para las pequeñas y medianas empresas, lleva tiempo considerable comprender esta rama de la inteligencia artificial y aún más usarla efectivamente para resolver problemas empresariales. La falta de infraestructura adecuada para ejecutar modelos de ML, la incapacidad de elegir el algoritmo correcto y la escasez de talento en ciencia de datos son algunas de las razones para esto. Intentar superar estos obstáculos, uno por uno, puede no ser un enfoque rentable para las pequeñas y medianas empresas. Entra en escena las plataformas de aprendizaje automático de bajo código y sin código. Haciendo accesible el aprendizaje automático Las plataformas de aprendizaje automático de bajo código y sin código permiten a las empresas aplicar el aprendizaje automático sin un conocimiento y formación extensiva en el dominio. Estas herramientas empoderan a los desarrolladores ciudadanos—individuos sin formación formal en desarrollo de software que utilizan plataformas sin código y de bajo código—para crear aplicaciones de aprendizaje automático y reducir la carga sobre los científicos de datos. Más precisamente, permiten a las empresas más pequeñas probar el aprendizaje automático y a las empresas más grandes liberar a sus científicos de datos para que puedan trabajar en proyectos más complejos. Por ejemplo, Obviously AI permite a los usuarios hacer predicciones de datos sin escribir ningún código, Clarifai es útil para transformar datos no estructurados en información procesable, y MakeML permite a los usuarios crear modelos de detección y segmentación de objetos sin escribir ningún código. Similar a cómo las plataformas de desarrollo sin código y de bajo código se utilizan para desarrollar aplicaciones de software rápidamente sin codificación y con codificación mínima respectivamente, las soluciones de aprendizaje automático sin código y de bajo código ayudan a construir y entrenar modelos de ML con facilidad. Es seguro decir que las herramientas de aprendizaje automático de bajo código y sin código tienen como objetivo democratizar la inteligencia artificial y reducir la barrera de entrada. Estas herramientas ya han comenzado a perturbar el espacio del aprendizaje automático y están convenciendo a más empresas de utilizar ML. La categoría de Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático en G2 enumera tales herramientas que permiten a los usuarios construir, desplegar y monitorear algoritmos de ML. Algunas de estas plataformas vienen con interfaces de arrastrar y soltar destinadas a usuarios novatos, mientras que otras están destinadas a usuarios con experiencia en codificación. ¿Qué son las plataformas de aprendizaje automático sin código? Las plataformas de aprendizaje automático sin código empoderan a las empresas para utilizar el poder del aprendizaje automático a través de interfaces gráficas de usuario simples y de arrastrar y soltar. Permiten a los usuarios sin ningún conocimiento de programación o codificación crear aplicaciones de aprendizaje automático. Las plataformas sin código generalmente no son lo suficientemente flexibles debido a las restricciones para modificar o acceder al código backend. Esto también significa que estas herramientas son más adecuadas para no programadores que no conocen lenguajes de programación como Python o R. Los usuarios pueden cargar los datos relevantes, hacer clic en un par de botones, y las herramientas construirán un modelo. Por ejemplo, tal herramienta puede optimizar operaciones para una mejor eficiencia, encontrar formas de mejorar la experiencia del cliente y reducir la tasa de abandono, o fijar precios de productos de la manera correcta. Una característica clave de estas plataformas es la capacidad de realizar automáticamente la selección y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. La plataforma seleccionaría y emplearía el algoritmo o enfoque que más se adapte a un problema particular. Además, también analiza el rendimiento del modelo con el tiempo y la introducción de nuevos datos, y optimiza su función en consecuencia. AutoML vs. herramientas de IA sin código Las herramientas de aprendizaje automático automatizado (AutoML) automatizan las tareas manuales y monótonas que los científicos de datos deben realizar para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático. La selección y ingeniería de características, la selección de algoritmos y la optimización de hiperparámetros son ejemplos de tales tareas. Es natural confundir las herramientas de AutoML con las soluciones de IA sin código. Aunque eventualmente podrían fusionarse y convertirse en una sola categoría, actualmente, tienen características diferentes. Mientras que las plataformas de aprendizaje automático sin código permiten a los usuarios no técnicos construir modelos de aprendizaje automático, la mayoría de las soluciones de AutoML tienen como objetivo empoderar a los científicos de datos para ser más eficientes. También proporcionan mejor transparencia en todo el pipeline de aprendizaje automático y ayudan a los científicos de datos a refinar cómo se construyen los modelos de aprendizaje automático. ¿Qué son las plataformas de aprendizaje automático de bajo código? Las plataformas de aprendizaje automático de bajo código son similares a su contraparte sin código, pero permiten a los usuarios escribir algunas líneas de código o manipular el mismo. El porcentaje de código editable depende de la herramienta. Al igual que las plataformas sin código, las herramientas de aprendizaje automático de bajo código son útiles para las empresas que carecen de profesionales con especialización en IA. Las herramientas de aprendizaje automático de bajo código ayudan a predecir tasas de abandono, crear modelos simples de reconocimiento de imágenes, optimizar flujos de trabajo y crear sistemas de recomendación en varias industrias. Pueden acelerar significativamente el proceso de desarrollo de modelos con plantillas de proyectos y conjuntos de datos predefinidos. Por ejemplo, el AI Builder de Microsoft permite a los usuarios crear y gestionar modelos de aprendizaje automático para procesar texto, predecir resultados empresariales y analizar el sentimiento del cliente. Viso.ai es otra plataforma que es útil para desarrollar aplicaciones de visión por computadora. Se espera que tales herramientas sean extremadamente útiles para el desarrollo de productos, marketing, branding, servicio al cliente, y más. Las plataformas de bajo código empoderan a las personas no técnicas para encontrar soluciones a problemas de bajo nivel sin depender de los científicos de datos. Además de reducir la dependencia de los científicos de datos, los empleados no técnicos también tienen la oportunidad de entender cómo exactamente los datos impactan sus decisiones. Por ejemplo, los especialistas en marketing pueden usar tales herramientas para predecir tasas de abandono o entender rápidamente el clima actual del mercado. Esto les permitirá tomar decisiones rápidas basadas en datos y mantenerse actualizados. Los especialistas en marketing también pueden usar herramientas de automatización de bajo código para configurar el chatbot de un sitio web con un enfoque basado en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Por ejemplo, la herramienta puede ayudar a identificar preguntas comunes y preparar al chatbot para tomar medidas proactivas. Para 2030, se espera que la plataforma de desarrollo de bajo código genere un ingreso de $187 mil millones. El crecimiento de la plataforma se basa en su capacidad para manipular parte del código, a diferencia de las herramientas sin código, dando al bajo código un mejor alcance de personalización según los requisitos empresariales. Si las herramientas de IA sin código y de bajo código son tan útiles, ¿cuáles son los problemas? Aunque las herramientas de aprendizaje automático sin código y de bajo código son útiles para eliminar (o reducir) la barrera de entrada de la IA y el aprendizaje automático, vienen con sus limitaciones: - Estrategia de bloqueo: El usuario depende completamente de un proveedor de software del que no puede cambiar a otro proveedor sin costos de cambio considerables. - Limitaciones en la personalización: Algunas soluciones de aprendizaje automático sin código y de bajo código pueden no permitir a los usuarios ajustar parámetros específicos. - Gestión de datos: Incluso al usar soluciones sin código, las empresas pueden tener que depender de la experiencia de científicos de datos e ingenieros de datos para tareas de procesamiento de datos. - Escalabilidad: En este momento, es imposible construir una solución escalable usando una plataforma de aprendizaje automático sin código que resuelva un problema complejo. En el momento de escribir esto, estas herramientas no tienen la flexibilidad o mantenibilidad de las aplicaciones tradicionales de aprendizaje automático. Por lo tanto, las empresas deben tener una comprensión clara y una visión de qué problemas abordar usando estas herramientas. Si desean crear una prueba de concepto (POC), entonces las herramientas sin código son ideales. Pero si aspiran a desarrollar soluciones escalables, entonces el enfoque tradicional de aprendizaje automático sería un mejor camino a seguir. Requisito mínimo: conocimiento de plataformas de aprendizaje automático sin código En G2, creemos que en unos años, el conocimiento de plataformas de aprendizaje automático sin código se considerará un requisito mínimo para la mayoría de los trabajos. Esto será especialmente cierto para los gerentes de producto y roles laborales que tienen que lidiar con datos a diario. También esperamos ver que varias de estas herramientas evolucionen para convertirse en herramientas basadas en la industria. Por ejemplo, puede haber una plataforma de IA sin código para resolver problemas relacionados con el marketing o una herramienta para resolver cualquier problema en la industria manufacturera. Actualmente, las plataformas de aprendizaje automático sin código y de bajo código se utilizan ampliamente para crear POCs rápidos. Esto ayuda a empoderar a las personas en roles no técnicos para mostrar sus ideas a los científicos de datos y evaluar si son factibles. Y si te preguntas si estas herramientas reemplazarán a los científicos de datos, la respuesta es un gran "no". Al igual que cualquier otra tecnología relacionada con la IA, las plataformas de aprendizaje automático sin código están destinadas a hacerse cargo de tareas monótonas y ayudar a las personas a saltarse algunos pasos. La mejor pregunta sería, "¿Cuánto del trabajo de un científico de datos podría ser automatizado usando una plataforma de aprendizaje automático sin código?"