无代码人工智能：释放效率和增长的关键

在本文中，我们将探讨个人和企业利用 AI 新趋势的几个用例：无代码工具。尽管无代码工具（例如网站和应用程序构建器、内部工具制造商和集成引擎）已经非常强大，但现在借助 AI，它们可以执行更多任务并解决更复杂的业务问题。

在本文中，我们将探讨个人和企业利用 AI 新趋势的几个用例：无代码工具。尽管无代码工具（例如网站和应用程序构建器、内部工具制造商和集成引擎）已经非常强大，但现在借助 AI，它们可以执行更多任务并解决更复杂的业务问题。ChatGPT风靡全球，许多由OpenAI提供支持的工具每天都在 Product Hunt 上出现，并在 AppSumo 上以终身优惠的形式出现。随着Bing和Google加入这一潮流并重塑搜索产品的运作方式，毫无疑问，人工智能将继续存在。

关键要点

1. 无代码 AI 工具的功能不断扩展：本文重点介绍了无代码 AI 工具在各个领域的增长趋势和不断扩展的功能。这些工具（包括网站和应用程序构建器、内部工具创建器和集成引擎）现在都通过 AI 增强了执行复杂任务的能力，为个人和企业提供了经济高效的解决方案。
2. 多样化的应用和可访问性：本文强调了无代码 AI 工具在不同领域的多样化应用，例如内容生成、机器学习模型开发、数据分析和代码生成。这些工具使获取先进技术的途径变得民主化，使没有广泛技术技能的用户也能利用 AI 实现个人和职业发展。
3. 对生产力和创新的影响：本文强调了无代码人工智能工具如何提高人类生产力，不是通过取代编码技能，而是通过增强编码技能。它强调了这些工具在加快开发过程、使编码更易于获取以及促进创新方面的作用，尤其是在资源有限的环境中。

为什么要使用无代码 AI 工具

在自定义编码解决方案时，我们很快就会遇到可扩展性问题。如今，技术堆栈以光速变化，而称职的程序员通常都是收入丰厚的专业人士。如果我们是一家初创公司、个体经营者，或者只是想利用人工智能谋取私利的个人，我们不太可能负担得起每小时高达200 美元的薪水，也不太可能花费数年时间学习一套全新的技能。无代码工具涵盖不同的领域，帮助我们实现个人和职业目标。例如，许多用户利用人工智能来生成自定义内容，用不熟悉的语言为他们的应用程序创建优化代码，将文本从一种语言翻译成另一种语言，并避免使用SQL进行数据库中的数据处理和转换。别误会我的意思：编码仍然是当今任何人都可以学习的最有价值的技能之一，而且它仍然是全球最受欢迎的职业之一。无代码不会抢走开发人员的工作。相反，它将提高他们的工作效率，使他们能够专注于更复杂和更有趣的问题解决。无代码人工智能终于变得足够便宜，并且被广泛采用，可以发挥作用。OpenAI 的 GPT-3 可能是该领域最显著的成功，最终于 2022 年 11 月发布了 ChatGPT。然而，大型科技公司也在引领研究工作，微软发布了语音检测工具，谷歌正在开发一系列与 OpenAI 竞争的人工智能工具。

不同类型的无代码 AI 工具

无代码 AI 工具可根据其主要用途分为不同类型。请记住，大多数工具都适用于多种类型。

生成式人工智能

生成式人工智能是一种人工智能，旨在创建或生成内容，例如图像、音乐、文本或其他类型的媒体。这种类型的人工智能基于深度学习模型，该模型使用算法来分析和学习数据中的模式，然后可以使用这些数据模式生成新内容。生成式人工智能是指任何可以产生内容的事物。这是最通用的标签，包含各种各样的子类别。一些不需要编码的生成式人工智能工具示例包括Jasper、ChatGPT、PlayHT、Descript、Midjourney、Runway。它们都服务于不同的用途，并且在各自的领域中都是市场领导者。

自动化机器学习 (AutoML) 平台

自动化机器学习 (AutoML)平台是无代码或低代码工具，使用户能够自动构建、训练和部署机器学习模型，而无需深入了解编程或数据科学。AutoML 平台可自动化整个机器学习流程，从数据预处理到模型选择和超参数优化。AutoML 平台对于没有专门数据科学团队的企业或组织特别有用，因为它们允许非专家构建和部署机器学习模型来解决业务问题。数据科学家还可以使用 AutoML 快速制作模型原型并自动执行重复性任务，使他们能够专注于更复杂的任务。AutoML 平台的一些示例包括LevityAI、DataRobot、DataIku和Akkio。

数据分析和可视化工具

数据分析和可视化工具是允许用户分析、解释和可视化数据的软件应用程序。这些工具通常使用机器学习算法（AI的一个子集）来帮助用户理解庞大而复杂的数据集。数据分析和可视化工具对于需要做出数据驱动决策的企业或组织特别有用。这些工具可以帮助他们识别数据中的趋势、模式和相关性，从而为他们的决策和战略制定提供信息。数据分析和可视化工具的一些主要功能包括数据准备、数据增强和数据传递（例如，以信息图表或主要因素分析的形式）。该类别的领先软件包括Google 自己的 Vertex AI平台、Amazon SageMaker和Pecan AI。专门为数据可视化和识别开发的工具是Flourish。

代码生成器

尽管从技术上讲，代码生成器 属于生成式 AI 子集，但它应该拥有自己的类别。GitHub Copilot、Codex等工具以及BlackBox AI等新兴创业公司正在帮助程序员提高效率并加快代码交付流程。代码生成器被许多人视为 OpenAI 中最有用的游乐场工具，已成为开发人员最好的朋友。它们可以将生产力提高十倍，并自动执行繁琐的工作部分，从而腾出更多时间进行创造性解决问题。速度是创新的关键要素，如果现在一名程序员可以完成过去十名程序员的产出，那么进步就会更快。尽管代码生成器有时会生成恶意或低效的代码，但它们仍有助于减少软件开发所需的时间和精力。此外，代码生成器是最便宜的无代码工具，较不发达的国家和刚起步的个人可以轻松获得它们。有了代码生成器，编码可以变得更加容易，个人可以利用 AI 技术来创建更好的软件产品。

自动化平台

自动化平台，也称为“生活质量”工具，是利用人工智能帮助用户节省时间的软件平台。此类平台的一个主要示例是抓取工具，它可以识别网页上的不同数据类型并提取数据以用于其他应用程序。作为一个实际的例子，我经常使用Bardeen，它是一个无代码的人工智能抓取工具，从网页中提取数据，用外部工具（如 SERP 分析检查器）扩充数据，并将其保存在 Google 表格中。我还有几个工作流程，使我能够为与我合作的影响者获取和更新数据。自动化平台的其他示例包括Zapier、Make和Integrately。虽然这些工具目前的人工智能功能有限，但它们可以与 OpenAI 集成以创建人工智能驱动的工作流程，从而进一步增强自动化并简化重复性任务。通过利用自动化平台，用户可以提高工作效率并腾出更多时间进行创造性解决问题。

我们可以用无代码人工智能创造什么

人工智能可以通过无数种方式帮助你提高工作效率。正如一位著名的机器学习影响者在推特上所说, “AI 不会取代你，但使用 AI 的人会。”通过在工作场所避免使用 AI，你可能会错失节省时间、赢得同事钦佩和发展事业的机会。如果你想知道，是的，上面这段话确实是由 ChatGPT 撰写的。事实上，整篇文章都经过了 ChatGPT 的校对，它建议了同义词、纠正了语法错误，并扩展了我有但无法快速写下的想法。作为非母语人士，ChatGPT 是我每天用来节省时间和提高写作水平的宝贵工具。

人工智能驱动的内容生成还可以帮助您撰写针对 SEO 优化的文章。作为自动化平台的一部分，InkForAll 和 SurferSEO 等 SEO 工具会自动应用自然语言模型来确定您需要在文章中涵盖哪些主题，以便有更好的机会对目标关键字进行排名。值得注意的是，上面的图片也是由 AI 生成的。

通过无代码抓取节省时间

对您的业务更有帮助的用例可能是数据抓取和分析。

人工智能驱动的内容生成还可以帮助您撰写针对 SEO 优化的文章。作为自动化平台的一部分，InkForAll 和 SurferSEO 等 SEO 工具会自动应用自然语言模型来确定您需要在文章中涵盖哪些主题，以便有更好的机会对目标关键字进行排名。值得注意的是，上面的图片也是由 AI 生成的。

通过无代码抓取节省时间

对您的业务更有帮助的用例可能是数据抓取和分析。

在这种形式下，它并不是特别有用。让我们将结果移动到 Google Sheet，好吗？幸运的是，这也非常容易做到，这要感谢 Bardeen。我们只需在自动化中添加一个步骤，然后将抓取的结果添加到 Google Sheet。 

使用无代码 AI 工具做出业务决策

云端软件（例如 Amazon Sagemaker、Google Vertex AI 和 Akkio）可帮助您理解庞大的数据集，而无需花费太多钱。 （此处提供完整免责声明：我与 Akkio 有专业关系。）为了展示这如何帮助您完成日常工作流程，我将相同的数据集上传到 Akkio，并使用来自 Majestic SEO 的其他 SEO 指标扩充 URL。这些指标将帮助我们进行后续预测并评估列表中的每个 URL。

该软件允许我们自动查看数据中的模式并在类似 ChatGPT 的界面中执行数据准备。在此示例中，我只需要信任流、引用流和引荐域。所有其他指标对于我们要做的事情都没有用。要删除所有指标，我只需使用提示“删除除标题、URL、类别、图像信任流、引用流和 RefDomains 之外的所有列”。就是这样。

预测将自动生成“热门字段”报告，展示标题和文章将获得的引荐域数量之间最重要的相关性。其他相关性包括类别和与页面引用流的轻微相关性。一旦我们有了预测模型，我们就可以将其用于所有未来的文章以预测它们的成功。它可以部署为 Web 应用程序、Google Sheet 内部，甚至可以嵌入到文章和内容中。

结论

在本文中，我们了解了无代码 AI 如何帮助您生成文本和图像、校对内容、复制语音、更快地在 Web 上搜索信息以及收集和分析数据。如果我们找到适合自己需求的工具，AI 几乎能帮助我们完成所有事情。一些目录每天都会列出新的赋能软件，例如Future Tools。如果您对该领域的未来充满好奇，我建议您保持这些目录的开放。AI 已深入人心，不利用它将对所有想要大幅提高生产力的企业和个人造成巨大错误。试试这些工具，您就再也不会回到复制粘贴或以老式的方式撰写文章了。

关于无代码 AI 的常见问题 (FAQ)

什么是无代码人工智能以及它是如何工作的？

No-Code AI 是一种技术，它允许用户创建人工智能 (AI) 模型，而无需编码或编程知识。它的工作原理是提供一个用户友好的界面，用户可以在其中输入数据，选择他们想要创建的 AI 模型类型，系统将自动生成模型。这项技术旨在让更广泛的人能够使用 AI，而不仅仅是那些拥有技术技能的人。

无代码AI如何提高业务效率和增长？

无代码人工智能可以自动执行重复任务、提供数据分析见解并加快决策速度，从而显著提高业务效率和增长。它使企业无需数据科学家或程序员团队即可利用人工智能技术，从而节省时间和资源。此外，它还可以帮助企业创新并保持市场竞争力。

有哪些无代码 AI 平台的例子？

市场上有多种无代码 AI 平台。其中一些流行的平台包括 Google 的 AutoML、Microsoft 的 Power Platform 和 IBM 的 Watson。这些平台提供了一系列工具和功能，使用户能够轻松创建、训练和部署 AI 模型。

与传统 AI 开发相比，使用无代码 AI 有哪些好处？

使用无代码 AI 的主要好处是其简单性和可访问性。传统的 AI 开发需要深入了解编程语言和数据科学概念，这对许多人来说可能是一个障碍。另一方面，无代码 AI 平台提供了一个用户友好的界面，任何人都可以使用，无论他们的技术技能如何。这使 AI 变得民主化，并让更广泛的人可以使用它。

无代码人工智能是否存在任何限制或挑战？

无代码人工智能虽然有很多好处，但也有一些局限性。例如，它可能不适合需要自定义编码或高级数据科学技术的复杂人工智能项目。此外，还可能存在与数据隐私和安全相关的问题，因为用于训练人工智能模型的数据通常存储在平台的服务器上。

如何开始使用 No-Code AI？

开始使用 No-Code AI 相对简单。首先，您需要选择一个适合您需求的 No-Code AI 平台。然后，您可以先将数据输入平台并选择要创建的 AI 模型类型。该平台将指导您完成整个过程，并提供教程和资源来帮助您。

无代码人工智能可以取代数据科学家或程序员吗？

No-Code AI 并非旨在取代数据科学家或程序员，而是对他们的工作进行补充。它可以自动执行某些任务，使创建 AI 模型的过程更加高效，但仍需要人工监督和专业知识来确保模型的准确性和合乎道德规范。

无代码AI如何影响未来AI发展？

无代码人工智能很可能对人工智能发展的未来产生重大影响。它使人工智能更容易获得，并使其使用更加民主化，从而可能带来更多人工智能创新和新应用。然而，它也带来了需要解决的新挑战和道德问题。

使用无代码人工智能需要哪些技能？

虽然无代码人工智能不需要编程技能，但它需要对人工智能概念和数据分析有基本的了解。拥有解决问题的技能和对人工智能模型想要实现的目标有清晰的理解也很有帮助。

无代码AI适合所有类型的企业吗？

无代码 AI 可惠及各种企业，从小型初创公司到大型企业。不过，其适用性取决于企业的具体需求和资源。处理大量数据并需要快速决策的企业尤其能从无代码 AI 中受益。