虽然无代码网页开拓已经存在了几十年（想想 90 年代末的 blogger.com），但无代码人工智能却是最近才涌现的。随着低代码或无代码人工智能工具数量的增长，理解这一情形是值得的，由于并非所有办理方案都是平等的，而且对付非技能职员来说，构建和支配人工智能仍旧非常困难。
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0、无代码/低代码概述史蒂夫·乔布斯曾说过一句名言：
你永久也写不出速率最快、永不中断、无需掩护的代码。
编写代码只是达到目的的手段：代码用于创建运用程序。无代码平台只是让你更快地开拓出可用的运用程序。纵然是软件开拓职员也遵照“D.R.Y.”或“不要重复自己”的原则。无代码将这一原则发挥到了极致，并在代码库上利用可视化界面，因此你可以重复利用以前制作的元素并以新颖的办法将它们组合在一起。
0.1 无代码开拓平台现在可以利用无代码平台构建全体企业。以下是一些盛行的无代码工具的示例：
利用 Webflow、Bubble 或 Carrd 的网站和登录页面利用 Adalo 或 Mendix 的移动运用程序利用 Landbot、FlowXO 或 Chatbot.com 的谈天机器人利用 Airtable 的数据库利用 Zapier 或 Integromat 的集成利用 Shopify 的电子商务利用 MemberStack 或 MemberSpace 的会员资格利用 Mailchimp 或 Mailjet 的时势通讯毫无疑问，无代码是未来的趋势。天下上只有四分之一的人知道如何编码。任何人都可以学会快速轻松地利用无代码。
0.2 为什么利用AI？此外，Gartner 估计，到 2024 年，低代码运用程序开拓将占运用程序开拓活动的 65% 以上，到 2026 年，低代码市场将达到惊人的 650 亿美元市值。
我们都听说过人工智能，无论是在新闻、科幻电影中，还是你的朋友对他们的自动驾驶汽车赞不绝口。
实际上，人工智能只是一种统计技能，用于回答有关数据的繁芜问题。这些大略的问题可以用大略的统计数据来回答：
我的普通客户花费多少？我的范例客户的人口统计数据是什么？与周末比较，我在事情日的收入是多少？但是，一旦我们处理变量之间繁芜的非线性相互浸染，我们就须要利用机器学习。例如，假设你经营一家零售店并想预测发卖额。发卖额可能会受到星期几、业务韶光、广告水平和 COVID-19 限定等变量的影响。
此外，这些变量不会有线性关系。假期常日会促进发卖，尤其是在周五，而对周日可能没有影响。机器学习会自动创造这些繁芜的关系。
预测发卖额只是一个大略的例子。您可以利用机器学习来预测客户流失落、员工流失落、潜在客户转化或数据中的任何其他 KPI。如果您有历史表格数据（例如包含记录的 CSV 或乃至只是 Salesforce 帐户），您可以进行预测。
此外，机器学习可以帮助您自动化和改进业务流程。例如，您可以利用它来检测敲诈活动，或预测发卖额并让发卖团队做好更充分的准备。可能性无穷无尽！
鉴于 AI 能够优化任何组织 KPI，数十年来各公司一贯在履行该技能。例如，自 20 世纪 90 年代初以来，Sprint 一贯在利用 AI 进行“实时电话敲诈检测”。
如今，险些你所做的统统都受到 AI 的影响。当你走进沃尔玛时，你会看到经由 AI 优化的店员数量以知足需求。当你走进麦当劳时，你将成为他们弘大的客户需求模型中的一个小数据点。
当你浏览 Netflix、亚马逊、Tinder、Spotify、Medium 乃至谷歌搜索或 YouTube 时，你都会得到 AI 驱动的推举。令人难以置信的是，亚马逊的推举功能占其收入的 35%。
这些代价数十亿美元的公司可以包袱得起弘大的数据科学家、数据工程师、AI 工程师等团队，他们花费数年韶光在繁芜的机器学习项目上。
事实上，根据国际数据公司的数据，环球人工智能支出估量将在 2023 年打破 5000 亿美元大关。由于入门级数据科学家的薪水靠近六位数，因此人工智能支出飙升也就不足为奇了。
这些努力对付中小企业来说是不可行的——尤其是考虑到数据科学家在美国的薪水高达六位数。对付一家只想提高发卖额、转化更多潜在客户、减少客户流失落或优化任何其他 KPI 的公司来说，这不应该花费数月韶光和数十万美元。
它该当绝不费力且包袱得起。这便是无代码人工智能的用武之地。
市情上有如此多的剖析和 AI 工具，我们不可能全部涵盖。
相反，我们专注于多个细分市场，包括现状参与者（FAANG 规模的公司）、数据科学工具（有时具有一些无代码功能）、更大略的无代码 AutoML（常日专注于端到端流程的一部分）、垂直化产品和端到端无代码 AI。
这些分组使我们能够探索 AI 各个领域的公司，从感情剖析到打算机视觉再到机器人流程自动化。
1、AkkioAkkio 是一个端到真个无代码 AI 平台。这意味着您可以在一个地方构建、支配和集成 AI 模型，而无需任何技能专业知识。常日，AutoML 工具乃至无代码 AI 工具都须要软件工程师和其他技能专业职员来集成创建的模型。借助 Akkio，只需构建由完备可视化界面支持的“AI 流程”，即可轻松将 AI 集成到任何事情流程中。
Akkio 还供应了由 GPT 供应支持的运用程序，用于数据剖析、报告天生和数据准备。Akkio 定位为端到端 AI 平台，非常适宜希望从数据中获取更多信息并为客户供应更广泛做事流的机构和专业人士。
2、ChatGPT11 月 6 日，OpenAI 正式发布了 ChatGPT 的更新，个中包括自定义 GPT。自定义 GPT 是专用 AI，具有自定义提示、知识、所有 GPT 附加组件（代码阐明器、用于图像天生的 DALL-E 3 和网络研究），任何 ChatGPT plus 用户都可以天生。
这些自定义 AI 功能强大，理论上可以独立成为一项业务，OpenAI 承诺很快会推出公开市场并分享收益。该公司还供应了大量有用的 API，Akkio 等平台利用这些 API 来天生图表并供应业务见地。
3、CanvaCanva Magic Studio 是 Canva 内集成的一套 AI 驱动工具，旨在简化创作过程。它供应各种功能，使设计更高效、更具创意、更安全。用户可以在 Canva 内创建自定义内容、轻松编辑视觉效果以及天生动画和过渡。 Magic Studio 包括用于创建专业演示文稿、视频和社交帖子的 Magic Design、用于格式和措辞转换的 Magic Switch、用于将文本转换为图像和视频的 Magic Media 以及用于快速生成品牌文案的 Magic Write 等 AI 工具。
4、AdobeAdobe Firefly 是一款天生式 AI 工具，许可用户利用 100 多种措辞的大略文本提示创建高质量的图像、文本效果和调色板。它供应的功能包括从文本描述天生图像、删除或添加工具、将样式运用于单词和短语等。Adobe 还在 Adobe Express 和 Adobe Photoshop 中整合了天生式 AI 功能，利用户能够借助 AI 功能实行各种创意任务。
5、Anthropic ClaudeClaude 是 Anthropic 开拓的下一代 AI 助手。它经由了 Notion、Quora 和 DuckDuckGo 等紧张互助伙伴的严格测试，现在可以更广泛地利用。Claude 旨在成为一款高度可靠且用场广泛的 AI 助手，能够处理各种对话和文本处理任务，包括择要、搜索、创意写作、问答、编码等。它以产生有害输出的可能性降落、对话轻松以及个性和语气的自定义选项而脱颖而出。有两个版本可供选择，Claude 和 Claude Instant，可知足不同的需求。
6、PrevisionPrevision 是一种无代码 AI 办理方案，旨在“提高数据科学项目的生产力”。换句话说，您该当已经踏上 AI 之旅，并具备一定的技能能力。Prevision 还专注于 AI 建模，而不是将 AI 集成到您的业务事情流程中的端到端流程。
注册免费试用后，您可以看到有四个步骤：上传数据、演习模型、剖析性能和创建预测。
我们从 Kaggle 上传了电信客户流失落数据集。1 兆字节的数据集立即上传，但我们必须等待几分钟才能在后台处理。完成后，很随意马虎构建客户流失落模型并进行预测，但没有大略的导出或集成功能。
话虽如此，它显然是技能含量高的数据科学家的强大工具，可以加快构建各种机器学习模型的过程。
7、Gyana
Gyana 与 Prevision 类似，它有一个直不雅观的可视化流程来剖析数据，但没有端到端无代码系统来将这些模型集成到您的事情流程中。Gyana 非常适宜基本的建模需求。
Gyana 的流程如下所示：
我们上传了相同的电信公司客户流失落数据集以探求见地。Gyana 当前的 AI 功能仅限于线性回归，因此我们无法进行预测客户流失落所需的二项式分类。
但是，如果你的需求很大略，Gyana 是一款可靠的无代码工具，可根据您的数据创建线性回归模型。
8、NyckelNyckel 让每个人都能轻松进行文本和图像分类。只需几分钟，任何人都可以构建一个 AI 模型，利用自定义标签对图像和文本进行分类。无需机器学习履历。
Square、Gardyn 和 Gust 等客户利用 Nyckel 来自动实行手动标记任务、审核内容、在几秒钟内对图像进行分类等等。
9、LevityLevity 为文档、图像和文本供应无代码 AI 办理方案，用例包括内容审核、保险索赔处理和剖析短信。
10、ApteoApteo 是一款垂直聚焦的无代码 AI 办理方案，可帮助“电子商务公司细分客户群并预测买家行为，以提高客户终生代价并提高留存率。”
它与 Shopify、Stripe 和 Square 等电子商务工具集成。简而言之，如果您有特定的电子商务需求，Apteo 值得一看。
11、Syte AISyte.ai 是另一款针对电子商务的小众无代码 AI 工具，它利用视觉 AI、NLP 和超个性化来推动更好的搜索和创造。
如果您正在寻求构建智能商务推举系统，请务必查看 Syte.ai。
12、PecanPecan AI 供应了一个预测剖析软件平台，旨在通过利用 AutoML（自动机器学习）简化和优化营销事情。他们的平台不须要数据科学专业知识或编码技能，因此营销和数据团队可以利用它。Pecan AI 强调易于与现有客户和交易数据集成，纵然数据凌乱无章或“混乱”。
13、CausalyCausaly 是因果 AI 领域的参与者，专注于探求生物医学科学研究中的因果关系。Causaly 利用机器学习剖析超过 3000 万篇论文、临床试验和副浸染数据库。
这是我们研究过的最超详细的 AI 平台，但如果您从事生物医学科学，那么它绝对值得一看。
14、PredictNow.aiPredictNow.ai 是一个垂直特定的无代码 AI 办理方案，专注于金融机器学习，可让您打算下一次投资的获利概率。
不要指望通过金融机器学习致富，但如果你已经是一个技能型投资者，PredictNow.ai 可以帮助你加快速率。
15、AccernAccern 是另一种无代码金融 AI 办理方案，而且规模更大。这意味着它们的价格也高得多，他们在 AWS 上的高等套餐每年将花费你 60,000 美元。
话虽如此，Accern 的功能比 PredictNow.ai 丰富得多，具有信用风险、ESG 投资、量化研究、金融犯罪剖析等功能。如果你有繁重的财务需求，Accern 值得一试。
16、Runway MLRunwayML 是一款专为创作者和创意人士打造的无代码 AI 工具，具有图像、视频和文本数据功能。例如，你可以创建合成图像和视频、从视频中剪切工具等等。
17、InVideo AIInvideo 是一个由 AI 驱动的视频创作平台，专为内容创作者、YouTube 博主和营销职员设计。它供应 5,000 多个预制模板，并能够通过供应文本提示来天生视频。Invideo AI 天生脚本、创建场景、添加画外音，并许可轻松自定义，强调每个视频的独特性。用户可以利用大略的文本命令进行调度，也可以利用功能完好的视频编辑器进行完备掌握。
18、DescriptDescript 是一个一体化视频和播客编辑平台，借助 AI 简化了编辑过程。它供应了一系列用于视频编辑、播客、屏幕录制、转录和剪辑创建的功能，所有这些功能都可以在类似于处理文档的用户友好界面中访问。Descript 独特的 AI 功能通过编辑文本、语音克隆、录音室质量的音频增强和绿屏效果来实现视频编辑。它专为个人和团队设计，使视频和播客的创建、编辑和协作变得像处理文档和幻灯片一样轻松。
19、LobeLobe 是一款 Microsoft AI 产品，可让您通过点击制作图像分类模型。这是微软对谷歌 Teachable Machine 的回应，是开始图像分类的好方法，但功能不是很丰富。
20、Google AI 平台Google 的 AI 平台包括 AutoML Vision、tabular AutoML 和其他 AI 办理方案。由于您不须要真正深入研究 Python 即可在 Google AI 平台中构建模型，因此我们认为它算是一种无代码办理方案，但它远非易用。
Google AutoML 的设置和掩护很麻烦，这便是为什么它是一项如此有利可图的技能。店主会支付大量用度只是为了能够弄清楚产品。
Google 自己的快速入门指南阐明说，您须要创建一个数据存储桶，启用 Cloud AutoML 和存储 API，设置演习预算，并操作许多其他设置才能开始利用。构建模型后，您还须要小心地取消支配模型，并删除模型和数据集，否则您可能会意外产生不必要的 Cloud AutoML 用度。
简而言之，Google AI 平台险些是最繁芜的，同时仍旧是“无代码”。我们还创造 Google 的模型演习用度偏高。如需深入理解性能，请查看我们对 Google AutoML 与 Microsoft Azure 和 Amazon Sagemaker 的基准测试。
21、IBM Watson一个鲜为人知的事实是，IBM Watson Studio Desktop 许可您构建无需代码的机器学习模型，由于 Watson 以其问答功能而有名。
话虽如此，Watson 的无代码 AI 功能显然不是 IBM 的重点，由于该功能仅限于模型创建、演习和支配，没有任何主要的集成功能。
22、Amazon SageMakerAmazon 的 SageMaker Autopilot 与 Google 的 AI 平台类似，对付“无代码”AI 工具来说，它同样繁芜。
要开始利用 SageMaker，您须要设置一个 AWS 账户，利用具有所需权限的 IAM 角色设置 Amazon SageMaker Studio，运行代码以从 Amazon S3 中提取数据，创建一个实验并指定“输入数据的 S3 位置”和“输出数据的 S3 位置”等详细信息。请务必查看 Sagemaker 基准测试。
23、Microsoft Azure AIAzure AI 是我们将要先容的末了一个“现状”AutoML 平台。它同样繁芜，乃至注册也须要电话验证、添加信用卡和个人地址，并签署一份冗长的协议。
注册后，您须要创建一个机器学习事情区，个中包含事情区名称、订阅和资源组等详细信息。然后，您须要创建一个新的自动机器学习模型、创建一个实验、创建一个新的打算（指定打算名称、虚拟机大小、最小和最大节点数）、选择打算、上传数据集、选择预测任务、运行模型等。
这只是测试驱动的入门要点，因此利用 Azure 知足您的 AI 需求将是一项艰巨的任务。我们创造 Azure 在我们的基准测试中具有与 Google 和 Amazon Sagemaker 类似的性能。
24、H2O.AIH2O.ai 是传统 AutoML 领域的顶级竞争者，也是 Google AutoML 和 Azure AI 等公司的紧张竞争对手。要演示该平台，您可以注册“无人驾驶 AI 试驾”，该试驾将为您供应 2 小时的访问权限，但 AWS 市场估计利用 H2O 的根本举动步伐本钱将超过每月 500 美元。
25、C3.AIC3.AI 是另一家领先的 AutoML 竞争者，最近进行了首次公开募股。他们流传宣传自己不仅仅是 AutoML，声称 H2O.ai 等公司的产品只是 C3.AI 的一个功能。C3.AI 不供应亲自试用，因此无法亲自剖析这些功能，但 C3.AI 拥有许多大型企业客户。
话虽如此，C3.AI 并没有声称它绝不费力，他们自己的韶光表表明，将 C3.AI 模型支配莅临盆中可能须要半年以上的韶光。
26、SplunkSplunk 是另一家大型 AutoML 公司，目前已上市，截至撰写本文时，其市值靠近 300 亿美元。Splunk 将其 AutoML 功能称为“机器学习工具包”或 MLTK。
请把稳，Splunk 刚刚进入这个无代码 AI 工具列表，由于 MLTK 涉及利用 SPL（搜索处理措辞）命令来构建机器学习模型。
编码并不是严格须要的，但 Splunk 仍旧是一个相对技能性的办理方案。
27、DotDataDotData 自称是“AutoML 2.0”办理方案，将其“特色工程自动化”称为“2.0”部分。也便是说，我们研究过的大多数其他办理方案也供应了一定程度的特色工程自动化。
DotData 旨在“增强您的 BI 和剖析团队的能力”，因此虽然它没有代码功能，但它是本指南中技能性更强的办理方案之一。
28、DataRobotDataRobot 是另一个盛行的企业 AutoML 平台，但价格不菲。在 AWS 市场上，我们可以看到 DataRobot 托管云 AutoML 每年将花费您近 100,000 美元。
虽然 DataRobot 供应无代码功能，但它面向技能受众，包括剖析主管、数据科学家、业务剖析师、软件工程师和 IT 运营团队。毕竟，如果您要在单个软件订阅上花费六位数，那么您可能须要技能用户来确保您充分利用它。
29、Auger AIAuger AI 高度专注于创建准确的预测模型，其紧张卖点是超越许多其他 AutoML 平台的准确性。但是，您不会找到一整套端到端功能，而且 Auger AI 在将 AI 集成到您的事情流程方面还有待改进。
30、BigMLBigML 与 Auger AI 一样，专注于 AI 建模，但较少关注集成。如果您更精通技能，并且已经从事涉及构建 AI 模型的事情，那么 BigML 可以成为加快流程的好方法。
如果您是构建、支配和集成 AI 的新手，那么 BigML 的学习曲线可能会更陡峭。
31、MLJar与前两个工具一样，MLJar 高度专注于建模、自动化特色工程、算法选择、文档和解释。
但是，同样，没有端到端办理方案套件可以将您构建的模型集成到您的事情流程中。
32、DataikuDataiku 是一个领先的数据科学平台，还具有可视化 AutoML 功能。 也便是说，Dataiku 更专注于一样平常的数据科学任务，例如数据集成、构建数据管道、数据可视化和统计剖析。
Dataiku 为用户供应了大多数常见数据科学任务的拖放界面，这使得初学者非常随意马虎利用。 但是，对付更高等的用户，Dataiku 还供应了在平台内利用 Python 和 R 进行编码的能力。
在功能方面，Dataiku 供应了广泛的数据准备、机器学习和支配工具。对付数据准备，Dataiku 供应了一个用于数据清理、转换和丰富等 ETL 任务的接口。
33、NoogataNoogata 最近筹集了 1600 万美元的 A 轮融资，以供应完备无代码的端到端 AI 平台。Noogata 的义务是让业务用户能够利用 AI，无论其编码能力如何。
Noogata 平台附带预构建的 AI 模块，可用于各种任务，例如预测性掩护、敲诈检测和客户细分。业务用户只需拖放这些模块即可创建 AI 办理方案，而无需任何编码。
34、MutinyMutiny 是一家专注于网站优化的无代码 AI 初创公司。Mutiny 的平台利用 AI 帮助企业提高转化率、参与度和其他关键指标。他们最近筹集了 5000 万美元的 B 轮融资，以连续打造他们的产品。
Mutiny 的平台供应了许多旨在帮助企业提高网站性能的功能。这些功能包括预构建的数据集成、由 AI 驱动的受众细分以及用于变动网站内容的可视化编辑器。此外，Mutiny 还利用机器学习为特定受众编写高转化率的标题。
35、KinetixKinetix 是一家利用无代码 AI 创建 3D 动画的初创公司，已在种子轮融资中筹集了 1100 万美元。该公司的平台让任何人都可以轻松创建高质量的 3D 动画，而无需任何动画履历或知识。
要利用 Kinetix，用户须要供应任何视频，然后将其转换为 3D 动画头像。在 Web3 天下中，这些虚拟形象可以用于各种目的，例如视频游戏、社交媒体，乃至作为客服代理。
36、LorisLoris 是一家供应对话式 AI 软件的初创公司，旨在帮助人类代理使客户支持更加人性化，该公司在 A 轮融资中筹集了 1200 万美元。
该公司的软件旨在帮助企业自动化客户支持任务，同时仍供应高打仗、人性化的体验。Loris 供应了许多功能来帮助企业实现这一目标，例如根据客户的语气和感情制作实时建议相应的软件。
37、EvisortEvisort 是一家将 AI 嵌入条约管理软件的初创公司，该公司在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元。Evisort 的平台帮助企业自动化条约管理流程，从数据提取到剖析和批准。
Evisort 的平台利用 AI 来理解条约内容，以及识别风险和机会。此外，该平台还供应无代码事情流做事，以帮助企业协作开展条约活动。
38、Pyramid Analytics商业智能和剖析公司 Pyramid Analytics 在 E 轮融资中筹集了 1.2 亿美元。Pyramid 的平台利用机器学习和人工智能来自动化准备业务数据、剖析数据以及构建和共享协作报告和仪表板所涉及的一些技能事情。
这个自助式无代码平台还利用人工智能在特定感兴趣的领域供应阐明，利用查询引擎访问数据存储的位置。
39、Lang.aiLang.ai 是一家供应客户支持自动化的初创公司，在 A 轮融资中筹集了 1050 万美元。Lang 的平台旨在帮助企业自动化客户支持任务，例如标记，以深入理解客户行为。
Lang 的平台连接到现有的帮助台办理方案，例如 Zendesk 和 Intercom。此外，该平台不须要任何代码和技能资源即可开始利用。
40、Synerise波兰初创公司 Synerise 为企业供应了一个无代码界面，以借助人工智能自动化其数据流程。该公司刚刚筹集了 2190 万欧元。
这项最新投资将帮助 Synerise 在美国市场扩展，并连续投资于其数据处理、人工智能和流程自动化平台。
41、Twixor客户支持是任何企业的关键部分，但掩护起来可能既耗时又昂贵。这便是为什么许多公司转向谈天机器人来处理大略的任务，例如回答常见问题或供应基本信息。
Twixor 是一家初创公司，已在 A 轮融资中筹集了 240 万美元，用于开拓无代码对话式人工智能平台。该公司的目标是让任何人都可以轻松构建和支配谈天机器人，而无需任何技能技能。
42、Keevlar疫情让环球企业更加关注供应链管理的主要性。初创公司 Keelvar 的义务是利用其人工智能软件让采购自动化变得顺畅、高效。
该公司在 B 轮融资中筹集了 2400 万美元。 Keelvar 操持利用新成本扩大其在美国的业务，美国被视为其技能的高增长市场。
目标是让 Keelvar 的软件更易于利用，让每个人都能享受“无代码”体验。
43、Druid传统上，构建谈天机器人须要一些编码知识，但随着 Druid 等无代码平台的兴起，这种情形正在改变。
Druid 在 A 轮融资中筹集了 1500 万美元，操持用这笔钱进一步开拓产品并扩大团队。
该平台已被 UiPath 和 Orange 等紧张企业利用，新资金将帮助 Druid 连续扩大客户群。
44、BasetwoBasetwo 是一个专门用于制药制造的无代码 AI 平台。该公司已筹集了 380 万美元的种子资金，以将其技能推向市场。
Basetwo 的平台利用人工智能来简化制药制造流程数字孪生的开拓。这些数字孪生可用于在履行新制造流程之前对其进行测试，确保其安全有效。
利用数字孪生还可以帮助加快将新药品推向市场的过程。通过减少对物理原型设计和测试的需求，Basetwo 的平台可以帮助缩短开拓韶光并节省本钱。
45、DevoSOC，即安全运营中央，是指组织内卖力安全监控和事宜相应的集中单位。自主 SOC 平台公司 Devo 已在 F 轮融资中筹集了 1 亿美元，以广泛扩展业务。
新资金将用于开拓机器学习的数据剖析工具，这些工具将用于提高安全警报的准确性并帮助 SOC 团队更快地相应事宜。
机器学习用于在安全数据方面大海捞针。通过自动剖析大型数据集，机器学习可以识别人类剖析师无法找到的模式。
Devo 的无代码机器学习方法将使 SOC 团队能够轻松开始利用该平台。
46、One AI自然措辞处理软件初创公司 One AI 在种子轮融资中从天使和风险成本投资者那里筹集了 800 万美元。他们的 Language Studio 供应了一种无代码方法来稠浊和匹配不同的模型，以得到更全面的软件包。
47、AI Squared由前国家安全局员工领导的 AI 初创公司 AI Squared 已筹集 600 万美元的种子资金，以帮助企业通过低代码/无代码平台采取人工智能。该公司的义务是让组织更随意马虎利用 AI 功能，快速轻松地将其集成到现有运用程序中。
详细而言，AI Squared 旨在办理 AI 采取方面的“末了一英里”问题——即帮助组织战胜在日常运营中实际利用 AI 的困难。由于集成的繁芜性和本钱，AI 操持每每在履行阶段结束不前。
48、Neptune SoftwareNeptune Software 是一个低代码企业运用开拓平台，但他们最近添加了一个更进一步的新工具：AI 增强型无代码运用构建器。在奥斯陆 Impact 会议上，Neptune 让与会者首次看到了这个新工具。
App Builder 利用 AI 增强型事情流程来支持用户从头开始或从可自定义模板和组件库中创建运用。
49、E42以人为本的人工智能理念并不新鲜。事实上，自人工智能发展初期以来，人们就一贯在评论辩论这个问题。然而，直到现在，我们才看到人工智能的开拓和支配办法真正以人为本。
基于自然措辞处理的人工智能平台 E42 正与 Finance Tech Unlimited 和 MonAmI 互助开拓新的“人工智能同事”，加入这一运动。
这些人工智能同事旨在帮忙人类完成事情，简化和减轻他们的事情量，使他们能够专注于计策和紧迫问题。
50、Flagright合规性正在成为企业日益沉重的包袱，而且看不到尽头。在 GDPR 之后、在家办公、疫情之后的天下里，合规本钱只会连续增加。
Flagright 是一家供应交易监控和基于利用量定价的公司。换句话说，您只需为您利用的内容付费。他们的产品利用在孤岛中演习的 AI 模型，并供应无代码掌握台，用户无需聘请专家即可管理合规性。
51、Webio总部位于都柏林的 Webio 供应了一个无代码平台，使企业能够快速启动和运行对话式 AI。该平台与 SMS、WhatsApp 和其他渠道集成，使企业能够轻松地与客户沟通。Webio 的最新一轮融资由阿姆斯特丹的 Finch Capital 领投，将帮助该公司扩大影响力并连续创新。
52、YouAi 的 MindStudioYouAi 供应的 MindStudio 供应了一个平台，可快速构建 AI 驱动的运用程序，无需编码专业知识。它支持多种用场，从制订营销策略和发卖培训操持到感情剖析和文案帮忙。MindStudio 与 AI 中的紧张根本模型兼容，可确保灵巧性和随着 AI 生态系统的发展而自动更新。
53、结束语履行 AI 曾经是一个须要仔细、长期考虑的问题。毕竟，AI 项目过去要花费数十万美元，而且须要几个月乃至几年的韶光才能起步。
如今，这要大略得多。非技能员工可以在午休韶光构建和支配 AI 模型。决定利用哪种 AI 工具不再是成败的关键，相反，实行力和创造力才是关键。
无论选择哪种工具，您都希望拥有对您的组织故意义的 AI 用例。例如，利用 Akkio，发卖团队可以评估潜在客户或预测发卖额，营销团队可以对客户文本进行分类或减少客户流失落，运营团队可以减少员工流失落等等。
无论您的目标是什么，您都希望在选择无代码 AI 工具之前明确您的详细用例。
无代码 AI 是履行 AI 的最经济实惠的办法，它能够优化任何组织 KPI。现在构建 AI 模型比以往任何时候都更加随意马虎和快捷。
话虽如此，并非所有无代码 AI 工具都是一样的，适宜您的工具取决于您的业务需求。我们探索的工具范围从每月仅需几美元到每年花费六位数的企业平台。通过明确您想要利用 AI 的缘故原由，您可以找到适宜您的工具。
原文链接：52个最佳无代码AI - BimAnt