O setor de desenvolvimento No-Code busca criar soluções de software que capacitem indivíduos sem conhecimento técnico a desenvolver programas que, anteriormente, exigiam programadores especializados.
Este setor apresenta uma grande variedade de opções, sendo os criadores de sites as ferramentas de maior sucesso, enquanto os criadores de aplicativos ainda não alcançaram o mesmo patamar. Contudo, outro segmento No-Code que está ganhando destaque é o das ferramentas de Inteligência Artificial (IA) No-Code.
O Impacto da IA no Mundo
A IA está transformando o cenário global e a maneira como as empresas operam. O Google Tradutor possibilita a comunicação em diversas línguas, os carros autônomos da Tesla prometem aumentar a segurança nas estradas, e o recentemente lançado ChatGPT surge como um chatbot promissor.
Embora as áreas de aplicação da IA pareçam variadas e desconectadas, na essência, todas elas compartilham o mesmo objetivo: automatizar tarefas que antes exigiam a inteligência humana para serem executadas.
Para as empresas, a automação traz eficiência e redução de custos. Empresas que buscam se manter competitivas e crescer no futuro devem analisar como a IA pode otimizar suas operações. No entanto, nem todas as empresas têm a capacidade de contratar engenheiros de software para criar sistemas de IA.
O Conceito de Inteligência Artificial
Definir a Inteligência Artificial é um desafio, pois a linha que separa o comportamento considerado inteligente do não inteligente é tênue.
Publicações populares definem IA da seguinte forma:
O Google a descreve como um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar funções avançadas, como ver, entender e traduzir a linguagem falada e escrita, analisar dados e fazer recomendações.
A Oracle a define como sistemas ou máquinas que simulam a inteligência humana para executar tarefas e que podem melhorar iterativamente com base nas informações que coletam.
BuiltIn a define como um ramo da ciência da computação dedicado à construção de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
Eu gosto de pensar na Inteligência Artificial como uma alternativa à programação explícita. Na programação tradicional, o programador é responsável por instruir o computador sobre como calcular a saída a partir de uma entrada específica.
Já na IA, o computador analisa dados e infere o método para gerar a saída, identificando padrões nos dados.
O que é IA No-Code?
Tradicionalmente, os sistemas de IA eram desenvolvidos por engenheiros de software e cientistas de dados utilizando linguagens de programação como Python. Isso limitava o acesso à IA para pessoas com alto conhecimento técnico.
A IA No-Code busca democratizar esse cenário, simplificando os modelos de IA para que possam ser desenvolvidos sem a necessidade de programação. Isso possibilita que pessoas sem conhecimento técnico criem sistemas de IA para seus negócios e concorram com empresas maiores.
Diversas plataformas no mercado oferecem aos usuários a possibilidade de desenvolver sistemas de forma simplificada.
As plataformas de IA oferecem diferentes conjuntos de recursos a diferentes preços. Por isso, elas não necessariamente competem entre si, mas atendem a diferentes casos de uso.
Plataformas de IA sem Código
Vamos explorar algumas das principais plataformas:
#1. MonkeyLearn
MonkeyLearn é uma ferramenta de análise de texto com inteligência artificial. Ela pode ser usada para classificar textos em diferentes categorias, extrair intenções de comentários e realizar análises de sentimento.
Recursos
- Sua interface é intuitiva e fácil de usar.
- Oferece integração com outras ferramentas, como Zapier, Google Sheets, APIs personalizadas e arquivos CSV.
- Permite criar e treinar modelos para classificar textos.
É uma ferramenta fácil de usar e se integra bem com outras plataformas No-Code, como o Zapier. Você também pode se conectar diretamente à plataforma por meio da API. A partir daí, você pode usar classificadores pré-construídos ou treinar seus próprios modelos para categorizar textos.
O custo da ferramenta começa em US$ 299 por mês.
MakeML
MakeML é uma plataforma de Machine Learning para macOS. O aplicativo permite treinar modelos para detectar e rastrear objetos em fotos e vídeos.
A plataforma também oferece um repositório de conjuntos de dados para auxiliar no treinamento dos modelos, além de tutoriais detalhados sobre como utilizar a plataforma e criar aplicativos de exemplo.
Recursos
- O custo do MakeML é relativamente baixo em comparação com outras plataformas de IA No-Code, tornando-a um bom ponto de partida com baixo investimento financeiro.
- O site oferece recursos de suporte para auxiliar os usuários iniciantes.
- A plataforma possui um repositório de conjuntos de dados, que já estão tratados e prontos para serem usados no treinamento dos modelos.
A plataforma oferece um plano gratuito. O plano premium mais acessível custa US$ 4,53 por mês.
Obviamente.ai
Obviamente.ai é uma plataforma de fácil utilização para a construção de modelos preditivos, além de ser adequada para regressão e análise de dados de séries temporais.
A plataforma suporta diversos algoritmos de treinamento, escolhendo automaticamente o mais adequado com base na precisão. O processo de treinamento do modelo geralmente leva menos de um minuto.
Recursos
- É extremamente rápida.
- Possui muitos recursos e tutoriais sobre como utilizá-la.
- A plataforma testa os dados em diversos algoritmos e escolhe o de melhor desempenho, sem que o usuário precise entender qual algoritmo está sendo utilizado.
- Oferece API REST e interface web para realizar previsões após o treinamento do modelo.
A plataforma oferece um plano gratuito com recursos limitados e planos premium, com o mais acessível a partir de US$ 399 por mês.
A Importância das Plataformas de IA No-Code
A IA No-Code é importante para as empresas porque permite que elas utilizem a IA para automatizar processos e aumentar a produtividade. Alguns exemplos de uso da IA nos negócios incluem:
- A criação de chatbots com base em análise de sentimento para recomendar recursos de autoatendimento aos usuários, permitindo que as empresas ofereçam suporte ao cliente sem a necessidade de contratar pessoal de suporte.
- A IA pode ser usada para prever fraudes no comércio eletrônico e sinalizar transações suspeitas.
- Recomendações de produtos baseadas em IA para aumentar as vendas por meio de upselling e cross-selling.
- A IA pode prever a rotatividade de clientes e enviar promoções preventivamente para evitar que os clientes saiam.
- A classificação automatizada de produtos a partir de imagens pode ajudar a facilitar o preenchimento de informações nas páginas de produtos.
- Em vez de enviar e-mails para toda a sua lista de mala direta, a IA pode prever quais clientes têm maior probabilidade de conversão e compra, permitindo que você direcione seus esforços de marketing de forma mais eficiente.
A IA No-Code possibilita que as empresas tomem decisões mais inteligentes e baseadas em dados, e compreendam situações de negócio complexas.
A Relação entre IA No-Code e Machine Learning
A maioria das situações que enfrentamos pode ser modelada matematicamente como uma relação entre entradas e saídas. Algumas situações são simples porque a relação entre as entradas e as saídas é bem conhecida e pode ser programada.
Em outras situações, a relação não é bem compreendida. Podemos conhecer os fatores que afetam a saída e seu efeito aproximado, mas não a relação matemática exata.
No Machine Learning, o computador tenta encontrar uma relação matemática aproximada entre as entradas e as saídas. Essa relação é aproximada pois prevê saídas a partir de entradas com precisão suficiente para ser usada na prática.
O Machine Learning é um dos ramos mais importantes da Inteligência Artificial e, por extensão, da IA No-Code. Todas as ferramentas de IA No-Code utilizam o Machine Learning. Ele pode ser usado para aprender e prever por que os clientes abandonam um produto.
O Machine Learning pode também classificar avaliações de produtos para identificar qual equipe deve ler o feedback, ou ainda, treinar chatbots sobre as respostas mais apropriadas para cada tipo de situação.
Benefícios da IA No-Code
- A IA No-Code permite que as empresas aproveitem o poder da IA sem a necessidade de passar por uma longa curva de aprendizado.
- O fluxo de trabalho pode ser simplificado e integrado aos dados de forma fácil.
- Os conjuntos de dados gerenciados facilitam a inclusão de novos dados e o treinamento contínuo do modelo.
- A plataforma utiliza um sistema sem servidor, facilitando o dimensionamento.
- Geralmente, essas plataformas oferecem opções para treinar modelos usando GPUs na nuvem, permitindo maior colaboração, pois existe uma plataforma compartilhada para todos os membros da equipe.
Agora, vamos explorar as desvantagens da IA No-Code.
Desvantagens da IA No-Code
- A maioria das plataformas são caras.
- É difícil criar um modelo personalizado e utilizar parâmetros específicos.
- A limitação de taxa para previsões e treinamento também pode restringir o uso.
A seguir, confira alguns dos melhores recursos para aprender sobre IA No-Code.
Recursos
O Guia No-Code para Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Este livro apresenta a IA e oferece uma compreensão básica, sem a necessidade de conhecimento em programação.
O livro auxilia na compreensão das diferenças entre Machine Learning, IA, Deep Learning e redes neurais.
Curso de Introdução ao No Code/ Low Code
O curso de Introdução ao No Code/Low Code da Duke University ensina a aplicar os princípios de engenharia de Machine Learning em projetos do mundo real usando computação em nuvem e conceitos de engenharia de dados.
O curso aborda o desenvolvimento de aplicativos de Machine Learning utilizando as melhores práticas de desenvolvimento de software e o uso de AutoML para solucionar problemas de forma mais eficiente.
IA para Marketing (sem código)
O curso IA para Marketing (No-Code) da Udemy aborda o uso da inteligência artificial no marketing.
O curso inclui a construção de modelos de Machine Learning sem código para prever rotatividade, vendas e mix de marketing, segmentação de clientes, criação de modelos de agrupamento para personalização e o uso de visão computacional e processamento de linguagem natural para prever as preferências do consumidor.
Nota do Autor
A IA é útil para a maioria das empresas, e a abordagem No-Code torna a IA mais acessível para gestores de negócios sem conhecimento técnico. No entanto, o preço de algumas dessas plataformas de IA pode ser um impedimento. Portanto, as empresas devem avaliar se o custo se justifica.
Além disso, a simplicidade dessas plataformas tem um custo: os modelos e processos não são tão personalizados e configuráveis quanto aqueles escritos em código. Apesar disso, para um setor emergente, o cenário da IA No-Code é surpreendentemente rico e provavelmente crescerá em breve.
Em seguida, você pode conferir algumas plataformas de Machine Learning com pouco ou nenhum código.