Ваш большой путеводитель по AI-платформам. Загляните внутрь и узнайте, какие инструменты 2024 года можно использовать с помощью no-code и искусственного интеллекта.
Помните времена, когда создание сайта было игрой для программистов? Забудьте об этом. Теперь у нас есть Directual, Webflow, Bubble — целый арсенал инструментов под рукой. Теперь любой может окунуться в мир ИИ.
Создание сайтов без кода — не новость: привет ОГ-блогерам 90-х с blogger.com. Но no-code ИИ? Это что-то новенькое. С ростом числа low-to-no code AI инструментов стоит разобраться, кто есть кто. Не все инструменты одинаково хороши. Некоторые — крепкий орешек для нетехнической аудитории.
Мы окопались в этой теме и перекопали десятки no-code AI претендентов. Многие обещают золотые горы, но спотыкаются на ровном месте. Хотите функциональность? Пожалуйста, но прощайтесь с простотой. Простота использования? Отлично, но готовьтесь к падению производительности и реальной ценности. Сложный выбор, не так ли.
Этот большой гид — наше мнение о no-code AI платформах. Удачи!
Стив Джобс точно подметил: лучший код — тот, который вы никогда не пишете. Код — это просто способ дойти куда-то. Даже сами разработчики следуют мантре "D.R.Y." — Don't Repeat Yourself (не повторяйся). No-code доводит эту идею до предела с помощью визуальных интерфейсов поверх стеков кода, позволяя смешивать и комбинировать готовые элементы.
Теперь можно собрать целый бизнес на no-code платформе. Давайте назовем несколько крутых no-code инструментов, идет?
К 2024 году более 65% разработки приложений будет приходиться на low-code или no-code. Речь идет об огромном рынке в $65 миллиардов к 2026 году. От гражданских разработчиков теперь никуда не деться!
Хороший вопрос.
Мы все уже прошли через шумиху вокруг ИИ, не так ли? Он в новостях, он подпитывает фантазии из научной фантастики, и, вероятно, именно из-за него машина вашего друга скоро сможет сама парковаться.
Что такое ИИ на самом деле? Это просто хитрый способ работать с данными, задавать сложные вопросы и реально получать на них ответы. Хотите узнать, сколько в среднем тратит ваш клиент? Или кто на самом деле покупает ваш товар? Или зарабатываете ли вы больше в будни или в выходные? Статистика в действии.
Когда всё становится запутанным, когда переменные влияют друг на друга странным, причудливым образом, тогда в игру вступает машинное обучение. Представьте, что вы управляете розничным магазином и пытаетесь предсказать продажи. У вас куча факторов — день недели, часы работы, насколько активно вы рекламируете товары и так далее. Именно такие головоломки обожает решать машинное обучение.
Возьмем, к примеру, праздники. Они могут резко взвинтить продажи, особенно если это пятница. А вот воскресенье? Может быть таким же обычным днем, как и любой другой. Машинное обучение обладает удивительной способностью самостоятельно находить эти сложные, порой причудливые закономерности. Не без изрядной доли галлюцинаций, но с каждым разом всё лучше.
Перед вами целый океан возможностей. Отток клиентов, текучесть кадров, конверсия лидов — что угодно. У вас есть куча данных в CSV или они пылятся в вашем аккаунте Salesforce? Отлично, используйте их! Возможности практически безграничны.
Компании уже давно оседлали волну ИИ. Взять, к примеру, Sprint еще в начале 90-х — они уже использовали ИИ для обнаружения телефонного мошенничества в реальном времени.
Перемотаем к сегодняшнему дню — и ИИ повсюду. Заходите в Walmart? Вас встречает команда, подобранная с помощью ИИ-расчетов. Берете Биг Мак? Вы — пиксель на огромном полотне потребительского спроса McDonald's. Листаете Netflix, свайпаете в Tinder или слушаете Spotify? Вы танцуете под музыку ИИ. AI-подсказки Amazon о том, что купить дальше? Это до 35% их выручки.
Это крупные игроки с глубокими карманами и армиями дата-сайентистов, создающих собственные модели. Ценник на всё это для обычного человека? Заоблачный. Мировые расходы на ИИ? По данным International Data Corporation, превысят $500 миллиардов в 2023 году. Зарплаты дата-сайентистов начинаются с высоких пятизначных цифр — неудивительно, что расходы на ИИ уходят в стратосферу.
Вот суровая правда: малому и среднему бизнесу не по силам играть в одной песочнице с технологическими гигантами. Выложить кругленькую шестизначную сумму на дата-сайентиста? Это несбыточная мечта для небольшой компании, которая пытается увеличить продажи, привлечь больше лидов или удержать клиентов от ухода.
Встречайте no-code AI! Именно здесь "легкость" встречается с "доступностью". Ваш маленький стартап тоже может обогнать всех остальных, если у вас правильные инструменты. Кстати, о них...
Много категорий, много типов, много применений. Один большой список. Возьмите чашечку чего-нибудь, это надолго. Поехали!
Небольшая самореклама, но почему бы и нет. Представьте себе: плагин для ChatGPT, что-то вроде ReAct-агента на стероидах. Это умница, который обрабатывает и вызывает методы openapi, и он достаточно смышленый, чтобы проверять данные и запрашивать больше информации при необходимости — всё благодаря документации openapi.
Вы общаетесь — он действует. Но на этот раз это работает для проектов Directual.
Иногда ChatGPT спотыкается на сложных запросах, особенно если описания методов более многословны, чем рассказы вашей тети о праздниках. Именно тогда мы переключаем передачи и отправляем команду на приготовление сценария в нашей собственной API-кухне.
Вот где происходит магия: наш модуль directual-ai, обученный на данных, которые не раскрывают ваши секреты, берет текстовое описание и создает инструкции на предметно-ориентированном языке. Они преобразуются в нашем бэкенде в логические инструкции Directual. Круто, правда?
Так что же умеет D-GPT?
А когда эта штука в деле — ох! Посмотрите сами:
6 ноября стало переломным моментом. OpenAI расстелила красную дорожку для нового ChatGPT, и звезда шоу — это Custom GPT. Они поставляются с индивидуальными промптами, огромным объемом знаний и всеми фишками GPT — пишут код, используют DALL-E 3 для превращения слов в потрясающие изображения и умеют искать в интернете. Попробовать может любой пользователь ChatGPT Plus.
Эти кастомные ИИ могут стать вашим следующим бизнес-проектом. OpenAI даже намекает на публичный маркетплейс и долю в выручке. Это фантастический инструмент с огромным количеством применений. Остается надеяться, что он не рухнет сам под собой, как это иногда случается.
В Canva придумали кое-что особенное: Canva Magic Studio. Вы можете создавать индивидуальный контент, доводить визуал до совершенства и анимировать как профи — всё в уютном уголке Canva.
Magic Studio полна фишек: Magic Design для презентаций, Magic Switch для игры с форматами и языками, Magic Media для превращения текста в конфетку для глаз и Magic Write для написания текста в тон и в стиль бренда.
Есть еще Adobe Firefly. Изображения высокого качества, стильные текстовые эффекты, цветовые палитры — всё из простого текстового запроса, более чем на 100 языках. Хотите поиграть с изображениями, подправить объекты или приукрасить свои слова? Firefly вас прикроет.
Adobe также посыпала своей AI-пыльцой Adobe Express и Photoshop, превратив творческие задачи в прогулку по парку. Это действительно нечто, когда пробуешь сам! Убрать прыщи с чьего-то лица еще никогда не было так легко, честное слово.
Levity — no-code AI-рыцарь в сияющих доспехах для ваших документов, изображений и текстов. Модерация контента, разбор страховых претензий, анализ текстовых сообщений. Если ваши данные — сплошные джунгли, Levity — ваш тяжелый мачете.
Syte AI — проводник для e-commerce по дебрям визуального ИИ, NLP и гиперперсонализации. Всё дело в том, чтобы форсировать ваш поиск и открытие товаров.
Планируете построить рекомендательную систему умнее пятиклассника? Syte.ai — ваш вариант.
Pecan AI — предиктивная аналитика. Здесь не нужна степень по data science. Данные у вас более перемешаны, чем омлет? Pecan AI — ваша лопатка, объединяющая всё с вашими транзакционными данными.
Causaly заставляет машинное обучение работать с более чем 30 миллионами статей, клинических испытаний и баз данных побочных эффектов. Супер-нишевое? Еще бы. Может быть, не очень полезно в вашем случае, но, эй, это довольно круто!
PredictNow.ai — инвестиционное казино, вычисляющее шансы на вашу следующую крупную победу. Нитро-ускорение для технически подкованного инвестора, стремящегося обогнать рынок. Однако проведите собственное исследование, прежде чем тратить деньги на еще одну маржинальную сделку.
Accern — тяжеловес в no-code финансовом ринге с ценником, от которого вспотеет ваш кошелек: думайте о $60 000 в год на AWS за премиальную поездку. Но вот в чём фишка: у Accern есть мощнейший набор функций — от кредитного риска и ESG-инвестирования до анализа финансовых преступлений. Если вы играете в финансовую игру по-крупному, Accern — ваш выбор.
Тем не менее, Accern намного богаче функциями, чем PredictNow.ai — с функциями для кредитного риска, ESG-инвестирования, количественных исследований, анализа финансовых преступлений и многого другого. Если у вас серьезные финансовые потребности, Accern стоит попробовать.
RunwayML — no-code AI-ассистент для творческой публики. Цифровая художественная студия на стероидах, набитая фишками для изображений, видео и текстов. Хотите создавать синтетические изображения, от которых глаза полезут на лоб? Резать и кромсать объекты в видео? RunwayML вас прикроет.
InVideo AI — машина мечты для мастеров YouTube. Более 5000 шаблонов, магия текст-в-видео, написание сценариев, создание сцен, озвучка и щепотка магии кастомизации. Ковбой командной строки вы или полноценный видеоредактор — InVideo AI превращает ваши идеи в конфетку для глаз.
Descript — кнопка легкости для создания контента: монтаж видео, доводка подкастов, запись экрана — что угодно. AI-возможности Descript означают, что вы можете редактировать видео, правя текст, клонировать голоса, доводить звук до студийного уровня и играть с эффектами хромакея. Соло-артисты или командные игроки — это ваш выбор для создания, монтажа и совместной работы без лишнего пота.
Lobe — введение от Microsoft в мир классификации изображений. Хотите окунуться в классификацию изображений, не утонув в функциях? Lobe — ваш выбор. Это легко, конечно, но не ждите тематического парка возможностей.
AutoML Vision, табличный AutoML и другие AI-звери. Возиться с Python не нужно, так что технически это no-code. Но удобно ли для пользователя? Отнюдь.
Google AutoML — как капризная дива. Настроить его? Марафон. Держать его довольным? Работа на полную ставку. Именно поэтому люди, разбирающиеся в AutoML, на вес золота. Работодатели платят большие деньги только за то, чтобы кто-то умел нашептывать сладкие слова AI от Google.
Собственное руководство Google — это целый поход: бакеты, API, бюджеты, кнопки и рычаги. Одно неверное движение — и ваш бюджет взлетит до небес из-за платежей Cloud AutoML.
Так что это no-code с ученой степенью. Даже не будем начинать про то, как это бьет по кошельку при обучении моделей.
IBM Watson может звучать знакомо благодаря его навыкам разгадывать викторины, но знали ли вы, что Watson Studio Desktop — это no-code инструмент для построения моделей машинного обучения? Это менее известное детище IBM.
Конечно, вы можете создавать, обучать и разворачивать модели, но не ждите, что найдете много инструментов интеграции.
Amazon SageMaker находится в той же весовой категории, что и Google AI Platform. Подготовка к работе с SageMaker — как подготовка к космической миссии: настройка AWS, SageMaker Studio, акробатика с IAM и охота за данными в Amazon S3. И это только разминка.
Azure AI — лабиринт сложности, начинающийся с верификации по телефону, рукопожатия с кредитной картой и танго с личными данными. Как только вы внутри, вас ждет вихрь из рабочих пространств машинного обучения, создания вычислительных ресурсов, загрузки датасетов и задач прогнозирования.
Оседлав AI-платформу Azure, вы подписываетесь на эпическое путешествие. Azure идет ноздря в ноздрю с Google и Amazon SageMaker.
H2O.ai — тяжеловес в классическом AutoML ринге. Хотите прокатиться? Запишитесь на их "Driverless AI Test Drive". Пристегнувшись к поездке на AI от H2O, вы можете потратить более $500 в месяц на счетах AWS. Имейте в виду.
Следующий претендент в схватке AutoML — C3.AI, свежий после своего IPO. Хотите заглянуть одним глазком? Не выйдет. C3.AI держит карты при себе, никаких пробных версий. Но со списком клиентов, забитым громкими именами, стоит попробовать, если у вас есть на это деньги.
Splunk — гигант в AutoML, стоящий кругленькие $30 миллиардов. У них есть штука под названием "Machine Learning Toolkit", или MLTK. Конечно, вам не нужно кодить, но придется подружиться с командами SPL (Search Processing Language). Так что, хотя это и в клубе no-code, простота держится не за руки с этим инструментом.
DotData носит значок "AutoML 2.0", хвастаясь своим feature engineering. У большинства других игроков в этой игре тоже есть немного этого блеска.
DotData позиционирует себя для аудитории BI и Analytics, так что хотя в нём и есть немного no-code, простотой он не блещет как новичок на районе.
DataRobot — крупная рыба в пруду AutoML, но приготовьтесь — ценник заставит ваш кошелек плакать. На AWS вам придется выложить целых $100 000 в год. Конечно, в нём куча no-code функций, но нацелен он на технических тяжеловесов — руководителей отделов аналитики, дата-сайентистов, IT-бригаду. Потому что если вы выкладываете шестизначную сумму за инструмент, лучше иметь кого-то, кто знает, на какие кнопки нажимать.
Auger AI сфокусирован на том, чтобы обойти всех остальных по точности предиктивных моделей. Всё дело в попадании в яблочко, но не ждите полного карнавала функций. Когда дело доходит до вплетения ИИ в ваш рабочий процесс, Auger AI — скорее тизер, чем гвоздь программы.
BigML играет в песочнице AI-моделирования, но не особо заинтересован в игре с интеграциями. Если вы технически подкованная душа, мечтающая об алгоритмах и моделях, BigML — ваш выбор. Но если вы только пробуете воду ИИ, готовьтесь к небольшому восхождению.
MLJar — еще один член клуба моделирования, выполняющий тяжелую работу в feature engineering, выборе алгоритмов и даже бумажной части — документации и объяснениях. Но не ждите, что он будет держать вас за руку на протяжении всего пути; это скорее инструмент типа "построй это и разберись сам с остальным".
Dataiku — мастер на все руки: интеграция данных, построение пайплайнов, визуализация и работа с числами. Новички, радуйтесь! Интерфейс Dataiku с перетаскиванием элементов настолько удобен, насколько это возможно. Для профи? Закатывайте рукава и погружайтесь в Python и R прямо внутри Dataiku.
По функциям Dataiku охватывает всё — от подготовки данных до машинного обучения и деплоя. Нужно очистить данные, преобразовать их или добавить немного изюминки? Dataiku — ваша кухня.
Noogata только что получила крутые $16 миллионов в раунде Series A, и их миссия — демократизировать ИИ с помощью своей end-to-end no-code платформы. Они разрушают технические барьеры, делая ИИ проще простого для бизнес-аудитории, независимо от того, можете ли вы отличить строку кода от строки стихотворения.
На их платформе есть готовые AI-блоки — готовые к использованию для предиктивного обслуживания, разоблачения мошенников или сегментации клиентов. Бизнес-люди, просто перетащите, отпустите — и наблюдайте, как ваши AI-мечты обретают форму.
Mutiny! Только что выиграв $50 миллионов в раунде Series B, они полностью посвящены использованию ИИ для повышения конверсии и вовлеченности. Готовые к использованию интеграции данных, ИИ, который знает вашу аудиторию лучше вас самих, и визуальный редактор для доводки вашего сайта до блеска.
Плюс, у них машинное обучение играет роль копирайтера, выдавая заголовки, которые цепляют внимание и кошельки.
Kinetix — стартап, наделавший шуму с $11 миллионами посевных инвестиций. Они привносят no-code AI в мир 3D-анимации. Экспертиза здесь не нужна: просто скормите им видео — и вуаля, у вас есть собственные 3D-анимированные аватары. Идеально для игр, соцсетей или даже украшения обслуживания клиентов. Также очень популярен в мире Web3.
Evisort внедряет ИИ в джунгли контрактов, чтобы их приручить — от извлечения данных до анализа и согласований. ИИ Evisort умеет обнаруживать как риски, так и возможности. С их no-code сервисом рабочих процессов это как иметь команду юристов в кармане, минус почасовая оплата.
Есть еще Pyramid Analytics, выходящая на сцену с внушительными $120 миллионами в раунде Series E. Это те самые умники, которые превращают бизнес-аналитику и аналитику данных в прогулку по парку. Их платформа использует машинное обучение и ИИ для тяжелой работы — обсчета цифр, генерации отчетов и оформления дашбордов.
Их no-code платформа выдает объяснения, сгенерированные ИИ, так что вы можете сразу погрузиться в свои данные.
Lang.ai только что заработала приятные $10,5 миллиона в раунде Series A, и они полностью посвящены раскрутке автоматизации поддержки клиентов. Они кукловоды, дергающие за ниточки за кулисами, решающие задачи вроде тегирования для расшифровки поведения клиентов. Хотите немного смешать с Zendesk или Intercom? Платформа Lang подключается прямо туда. Полностью no-code, что мы любим.
Twixor — разговорный ИИ для клиентского опыта. No-code платформа Twixor делает создание и развертывание чат-ботов легким делом. Прощайте, головные боли клиентской поддержки, и здравствуйте, плавные автоматизированные разговоры. Кстати, мы не аффилированы, но нам нравится забавное название и то, что они делают.
Druid AI упрощает создание чат-ботов. Они только что заработали внушительные $15 миллионов в раунде Series A, и не собираются почивать на лаврах. Druid уже стал горячим фаворитом у таких больших имен, как UiPath и Orange. С этой свежей стопкой денег они делают создание чат-ботов легкой прогулкой для всех.
AI Squared возглавляет бывший шпион из Агентства национальной безопасности, не больше и не меньше. Они собрали $6 миллионов посевных инвестиций, чтобы сделать ИИ простым как пирог для компаний, связывая ИИ с повседневными бизнес-приложениями без обычной технической головной боли. Они решают проблему "последней мили" в лоб — ту самую хитрую часть, где компании реально начинают использовать ИИ, не спотыкаясь о технические препятствия.
Уже большая шишка в разработке low-code корпоративных приложений, Neptune Software только что подняла свою игру новым трюком: no-code билдером приложений с усилением ИИ. Довольно аккуратно!
E42 переизобретает ИИ с уклоном в сторону человека прежде всего. Они разворачивают красную дорожку для "AI-коллег", созданных совместно с Finance Tech Unlimited и MonAmI, берущих на себя рутинную работу, чтобы вы могли сосредоточиться на важных вещах. Речь не о замене людей — речь о том, чтобы дать им фору. Впрочем, посмотрим, как это на самом деле обернется.
Flagright шагает в цирк комплаенса — мир, который с каждой минутой становится все более запутанным и дорогим. GDPR, удаленная работа, постпандемический хаос — сплошной беспорядок в комплаенсе. Они полностью сфокусированы на мониторинге транзакций с оплатой по факту использования. Их no-code консоль означает, что вы можете справиться с комплаенсом, не вызывая тяжелую артиллерию.
И наконец, гордость Дублина — Webio. Нужно общаться с клиентами через SMS, WhatsApp или другие каналы? Webio — ваш вариант. С последним вливанием денег от Finch Capital они готовы расправить крылья и добавить еще немного той самой no-code магии.
Вы можете быть настолько нетехническим человеком, насколько это возможно, и всё равно собирать AI-модели, попутно жуя бутерброд. Больше не нужно мучиться над выбором AI-инструмента. Настоящий вопрос? Как вы его используете, насколько творчески вы играете в эту игру.
В этой no-code революции D-GPT от Directual — ваше преимущество. Просто дайте текстовый запрос — и наблюдайте, как он создает масштабируемые приложения любого рода.
Прежде чем нырять в бассейн no-code AI, определитесь со своим сценарием использования. Знайте свои цели, понимайте свои потребности. Затем позвольте D-GPT от Directual сделать всю тяжелую работу. Совсем не пытаемся продать это слишком настойчиво, ага.
Если ваш компас указывает на Directual, вас ждет настоящее удовольствие. Напишите нам на hello@directual.com или загляните по ссылкам сообщества, ожидающим вас в футере. Начните свой AI-проект уже сегодня!
