Top 10 plataformas Low-Code e No-Code com IA

A Inteligência Artificial (IA) tem o poder de revolucionar os negócios, aprimorando as experiências dos clientes e agilizando os processos internos. No entanto, as barreiras tradicionais à entrada, como investimento em infraestrutura e a necessidade de mão de obra qualificada, podem ser assustadoras para muitos.

Felizmente, surgiu uma nova geração de ferramentas e plataformas Low-Code e No-Code com IA, tornando-a incrivelmente acessível para todos. Seja você médico, advogado, profissional de marketing, professor ou gerente de projetos, agora você pode aproveitar o potencial da IA sem precisar se aprofundar na codificação técnica. Com interfaces amigáveis e fluxos de trabalho simplificados, essas ferramentas capacitam os usuários a criar aplicativos inovadores que aproveitam o aprendizado de máquina.

O que são plataformas de Low-Code e No-Code com IA?

As plataformas Low-Code e No-Code com IA referem-se a ferramentas que permitem que os indivíduos desenvolvam aplicativos de IA sem a necessidade de amplo conhecimento de codificação. Essas ferramentas atendem a profissionais em vários domínios, permitindo que eles se beneficiem dos recursos da IA sem dedicar muito tempo ao aprendizado de linguagens de codificação complexas.

Normalmente, as plataformas Low-Code e No-Code com IA operam por meio de interfaces de arrastar e soltar ou interfaces semelhantes a assistentes com menus suspensos. Embora essas ferramentas simplifiquem o processo de desenvolvimento, uma compreensão básica da estrutura e da sintaxe do código ainda pode ser vantajosa para o ajuste fino e a personalização.

Agora, vamos explorar algumas das principais ferramentas disponíveis no mercado que permitem aos indivíduos participar da revolução da IA:

1. Amazon SageMaker

O SageMaker da Amazon oferece uma experiência amigável para a implantação de modelos de aprendizado de máquina em aplicativos voltados para o consumidor. Com o SageMaker Jumpstart, os usuários obtêm acesso a uma variedade de modelos personalizados para tipos populares de aplicativos de ML que beneficiam as empresas.

2. Jestor

O Jestor é um banco de dados para automação de fluxo de trabalho e CRM com IA altamente versátil, projetado para automatizar processos de vendas, marketing, RH, finanças, suporte ao cliente e muito mais para empresas de todos os tamanhos. Ele oferece uma interface de arrastar e soltar e uma ampla variedade de campos e componentes pré-construídos para personalizar e criar seus fluxos de trabalho exclusivos. O objetivo é fornecer uma plataforma centralizada para que as equipes planejem, executem e monitorem seus processos com eficiência.

3. Akkio

O Akkio é um serviço que permite aos usuários implantar IA em 10 minutos, sem exigir nenhum conhecimento em codificação ou ciência de dados. Seu foco está na criação de fluxos de trabalho baseados em IA que podem ser implantados e avaliados rapidamente. Akkio também se integra perfeitamente com plataformas de dados padrão do setor, como Snowflake, e ferramentas de marketing populares, como HubSpot e Salesforce.

4. Apple CreateML

O CreateML da Apple fornece uma funcionalidade simples de arrastar e soltar, facilitando o desenvolvimento de aplicativos iOS para recomendação, classificação, reconhecimento de imagem e processamento de texto. Os usuários podem coletar dados usando a câmera e o microfone do iPhone, enquanto os computadores Mac com GPUs aprimoram e agilizam o processo de treinamento.

5. DataRobot

DataRobot, uma plataforma baseada em nuvem, oferece ferramentas automatizadas de preparação de dados, criação de algoritmos e implantação. Ele atende a diversos casos de uso industrial, incluindo bancos, varejo, saúde, manufatura e setor público. Notavelmente, o DataRobot enfatiza a IA explicável, garantindo que suas percepções e decisões sejam compreensíveis para os humanos, promovendo a confiança em seus resultados.

6. Google AutoML

Embora o Google AutoML exija alguma familiaridade com aprendizado de máquina, ele fornece uma interface gráfica que simplifica a experimentação com visão computacional e processamento de linguagem natural. Rodando no Google Cloud, essa ferramenta oferece um ambiente familiar para usuários acostumados com outras ferramentas de produtividade do Google.

7. Google Teachable Machine

O Google Teachable Machine é um excelente ponto de partida para iniciantes, oferecendo tutoriais fáceis de usar para algoritmos de treinamento para classificar e categorizar dados. Ele serve como um valioso auxiliar de ensino, apresentando aos usuários os fundamentos de ML e IA antes de se aventurar em plataformas projetadas para aplicativos operacionais.

8. Microsoft Lobe

O Microsoft Lobe é uma ferramenta amigável para treinamento de algoritmos de reconhecimento de imagem. Ele automatiza a seleção de modelos com base na carga de trabalho do usuário e não requer experiência em codificação. Se os usuários superarem o Lobe, eles poderão fazer a transição perfeita para o Azure AI, a estrutura de ML avançada da Microsoft.

9. Nanonets

Nanonets é uma plataforma de IA especializada projetada para automatizar e agilizar a extração de dados estruturados ou semiestruturados de documentos. Se sua empresa frequentemente lida com processos demorados de importação de dados de formulários e documentos de texto, os Nanonets podem agilizar significativamente essas tarefas. Por meio do aprendizado de máquina, os Nanonets aprendem continuamente com seus erros, melhorando a precisão na localização das informações necessárias.

10. ObviouslyAI

ObviamenteAI é uma plataforma versátil que permite aos usuários inserir dados em qualquer formato e aproveitar rapidamente os benefícios da análise baseada em IA. Ele fornece modelos para várias análises, incluindo análise de séries temporais, previsão de rotatividade, pontuação de risco, detecção de fraude e identificação de oportunidades de vendas cruzadas.

Conclusão

As Plataformas Low-Code e No-Code com IA revolucionaram a maneira como as empresas desenvolvem aplicativos e alavancam a inteligência artificial. Do aprendizado de máquina automatizado à automação de processos, essas plataformas oferecem uma ampla gama de recursos que capacitam as organizações a impulsionar a transformação digital e alcançar melhorias operacionais significativas. Ao adotar essas tecnologias, as empresas podem acelerar os ciclos de desenvolvimento, aprimorar as experiências do cliente e tomar decisões baseadas em dados com facilidade.