Mi az a no-code eszköz?

A no-code egy olyan programozási platformok és analitikai eszközök sorozatát jelenti, amelyek lehetővé teszik alkalmazások, weboldalak gyors létrehozását, valamint fejlett technológiák, például mesterséges intelligencia vagy gépi tanulás integrálását – mindezt anélkül, hogy egyetlen kódot is írnánk.

Ahelyett, hogy a kódolás bonyolultságába merülnénk, ezek az eszközök felhasználóbarát grafikus felületeket használnak, ahol egyszerűen csak húzzuk és ejtsük a meghatározott elemeket. A felhasználók könnyedén elrendezhetik az összetevőket, mint a LEGO építőelemeket, összekapcsolhatják őket a megadott linkekkel, és finomhangolhatják az általános funkcionalitást a konfigurációs ablakokban található értékek módosításával.

A no-code platformok radikálisan leegyszerűsítik és felgyorsítják a szoftverfejlesztési folyamatot. Időt és pénzt takarítanak meg, amelyet egyébként programozók toborzására és a kívánt eredmény magyarázatára fordítanának. Ideálisak kis- és középvállalkozások számára, amelyek gyorsan szeretnék bevezetni a technológiai újításokat termékeikbe és folyamataikba. A nagy nyelvi modellek API-jainak integrálásával a vállalatok könnyedén megvalósíthatják a mesterséges intelligencia újításait. Maguk az eszközök is generatív mesterséges intelligenciát használnak a felhasználói feladatok megkönnyítésére.

AI újítások a no-code eszközökben

A no-code eszközök nemcsak felgyorsítják a weboldalak és alkalmazások létrehozását, hanem valódi forradalmat is hoznak azáltal, hogy lehetővé teszik a kis- és középvállalkozások számára, hogy fejlett technológiákat, például AI újításokat, gépi tanulást vagy mély neurális hálózatokat valósítsanak meg anélkül, hogy drága adatkutató szakembereket vonnának be.

A no-code platformoknak köszönhetően még egy kis vállalat is kihasználhatja az AI újítások potenciálját a működésének különböző területeinek optimalizálására. Például megvalósíthat egy ajánlórendszert egy online boltban, amely a vásárlók preferenciáihoz igazított termékeket javasol. Egy ilyen megoldás jelentősen növelheti az átlagos kosárértéket.

Másik ötlet lehet egy chatbot, amely kezeli az ügyfélmegkereséseket a közösségi médiában. Válaszait mesterséges intelligencia generálhatja a korábbi beszélgetések elemzése alapján. Ez időt takaríthat meg az ügyfélszolgálati munkatársak számára.

Újabb lehetőség egy érzelmi monitoring rendszer a közösségi médiában és internetes fórumokon. NLP modellek segítségével egy vállalat automatikusan kategorizálhatja a magáról szóló bejegyzéseket, és reagálhat a hírnév válságaira vagy az alkalmazottak etikátlan gyakorlatára.

Mit lehet tenni egy vállalatnál no-code eszközök használatával?

A no-code eszközök üzleti felhasználásának lehetőségei hatalmasak:

  • dedikált web- és mobilalkalmazások gyors fejlesztése a vállalat igényeihez igazítva. Ez magában foglalhatja például a terepi technikusok rendeléskezelő rendszerét, a vállalati folyamatok és munkafolyamatok optimalizálását, például az Excelből származó adatok alapján történő számla-generálás automatizálását,
  • belső analitikai és KPI-jelentési rendszer létrehozása, amely különböző adatforrásokkal működik a vállalaton belül, anélkül, hogy meg kellene változtatni a meglévő eszközöket és programokat,
  • chatbotok és voicebotok építése az ügyfelek vagy alkalmazottak segítésére,
  • új ötletek gyors prototípusának készítése és piaci tesztelése (Minimum Viable Products létrehozása) jelentős pénzügyi befektetés nélkül.

Általánosságban elmondható, hogy a no-code eszközök lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy kísérletezzenek a technológiákkal és újításokat vezessenek be termékeikben, folyamataikban és üzleti modelljeikben anélkül, hogy magas fejlesztési költségeket kellene viselniük.

no-code tool

Forrás: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Legjobb no-code eszközök

A piacon számos no-code platform található, mindegyik kissé eltérő alkalmazásokkal. A legjobb eszköz megtalálásához először meg kell határozni az üzleti igényeket és célokat. Az alábbiakban bemutatunk néhány a legérdekesebb no-code eszközök kategóriái közül.

No-code integrációs eszközök – Zapier és Make

Az olyan platformok, mint a Zapier és a Make (korábban Integromat) elsősorban különböző alkalmazások funkcióinak összekapcsolására és az adatok áramlásának automatizálására szolgálnak, amit munkafolyamatoknak neveznek.

A Zapier a legnépszerűbb eszköz a népszerű alkalmazások közötti integrációk létrehozására a csapatmunkában, ügyfélkapcsolat-kezelésben (CRM) és e-kereskedelemben.

A Zapier előre elkészített automatizálási munkafolyamatokat kínál, amelyeket “Zap sablonoknak” neveznek, és amelyek az egyéni igényekhez igazíthatók. Segíti az AI újítások létrehozását az OpenAI, a ChatGPT készítői által kifejlesztett eszközökkel való zökkenőmentes integrációval. A Zapier segítségével például:

  • automatikusan megfogalmazhat válaszokat a Gmail beérkező levelekre,
  • képeket generálhat a DALL·E 3 segítségével Slack-en a csapatmegbeszélések során,
  • összefoglalhatja a jegyzeteket, e-mail szálakat és Slack-en folytatott beszélgetéseket.

A ChatGPT Plus-t használó egyének számára elérhetők a GPT-k is, amelyekkel a Zapier lehetőségeiről beszélgethet (https://chat.openai.com/g/g-ERKZdxC6D-automation-consultant-by-zapier).

Másrészt a Make (korábban Integromat) egy integrációs platform, amely felhasználóbarát felületéről és korlátlan ideig ingyenes hozzáféréséről ismert. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több mint 1000 alkalmazást kapcsoljanak össze vizuális szerkesztőben lévő forgatókönyvek segítségével.

A szerkesztő lehetővé teszi az integrációk létrehozását a nulláról, vagy különböző sablonok használatát. Ez megkönnyíti az automatizálási folyamatok tervezését és módosítását, és segít hatékonyan kezelni a munkafolyamatokat azáltal, hogy gyorsan észleli és javítja a hibákat.

no-code tool

Forrás: Make (https://www.make.com/en/templates/category/ai)

No-code alkalmazások létrehozása: Appgyver és Bubble

Az Appgyver és a Bubble jelenleg a legnépszerűbb eszközök a teljes funkcionalitású mobil- és webalkalmazások kódírás nélkül történő létrehozására.

Az Appgyver kiemelkedik, mert lehetővé teszi, hogy az alkalmazások egyszerre fussanak iOS, Android és web platformokon. Emellett teljesen ingyenes kisvállalkozások számára, ami ideálissá teszi egy egyszerű MVP alkalmazás gyors létrehozására egy ötlet tesztelésére a fejlesztés korai szakaszában.

A Bubble ezzel szemben egy fizetős megoldás, de sokkal nagyobb lehetőségeket kínál – lehetővé teszi nagyon összetett rendszerek létrehozását fejlett üzleti logikával, külső rendszerekkel való integrációval vagy akár saját felhasználói bázissal. Teljes értékű alternatívának tekinthető a hagyományos fejlesztéshez.

no-code tool

Forrás: Bubble (https://bubble.io/)

No-code backend – Airtable és Coda

Ezek a no-code eszközök elsősorban az adatok tárolásának, feldolgozásának, elemzésének és megosztásának (backend) intuitív és rugalmas módon történő aspektusaira összpontosítanak.

Airtable ötvözi a jól ismert táblázatok kényelmét a hagyományos relációs adatbázisok funkcionalitásával. Ez egy olyan eszköz, amely lehetővé teszi az üzleti adatok átalakítását és interaktív alkalmazások építését ezek alapján. Az Airtable különösen hatékony a kis- és középvállalkozások számára.

A Coda egy lépéssel tovább megy, mivel egyesíti a táblázatok, adatbázisok és dobozból készült üzleti alkalmazások funkcionalitását egy helyen. Ez egy rendkívül sokoldalú eszköz, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy együttműködjenek az adatelemzésben, a döntéshozatalban és a folyamatok automatizálásában anélkül, hogy elhagynának egyetlen rendszert sem. Ez lehet a modern vállalat parancsnoki központja.

No-code frontend, vagy AppyPie és Google AppSheet

A korábban tárgyalt backend kategóriákkal ellentétben ezek a platformok az alkalmazás vizuális rétegére – a frontendre – összpontosítanak. Fő feladatuk, hogy lehetővé tegyék vonzó felhasználói felületek gyors fejlesztését.

Az Appy Pie széles választékot kínál előre megtervezett, esztétikailag vonzó komponensekből, amelyek úgy illeszkednek egymáshoz, mint a LEGO építőelemek. Emellett lehetővé teszi a szabad stílusozást és márkázást is. Ennek eredményeként pillanatok alatt nagyszerű dizájnokat hozhatunk létre AI támogatással.

A Google AppSheet ezzel szemben szorosan integrálva van más Google szolgáltatásokkal, elsősorban a népszerű Google Sheets-szel. Lehetővé teszi, hogy azonnal interaktív mobilalkalmazásokká alakítsuk a Sheets tartalmát. Tehát nagyszerűen működik, ahol egy vállalat már használja a Sheets-t.

No-code gépi tanulás a vállalatod számára – MonkeyLearn és Teachable Machine

Végül két nagyon érdekes eszköz létezik, amelyek gépi tanulás és AI technikákat használnak szöveg- vagy képadatok osztályozására.

A MonkeyLearn kész megoldásokat kínál gépi tanulás (ML) és természetes nyelvfeldolgozás (NLP) modellekhez, amelyek például meghatározhatják a kijelentések érzelmi töltetét, kategorizálhatják a tartalmat, vagy konkrét információkat vonhatnak ki a szövegből. Hasznos lehet, ahol egy szervezet automatizálni szeretné a nagy mennyiségű szöveg elemzésével kapcsolatos folyamatokat.

A Google Teachable Machine ezzel szemben lehetővé teszi, hogy könnyedén építsünk saját gépi tanulási modelleket, amelyek képeket, hangokat vagy gesztusokat ismernek fel anélkül, hogy egyetlen kódot is írnánk. Nagyszerű eszköz lehet a képfeldolgozás (számítógépes látás) és a beszédfelismerés kísérletezésére konkrét üzleti alkalmazásokban.

Összefoglalás

Hogyan kezdjünk hozzá a no-code és az AI újítások bevezetéséhez a vállalatodban? Íme néhány gyakorlati tipp:

  • kezdj azzal, hogy meghatározod a konkrét üzleti problémát, amelyet meg szeretnél oldani, vagy a folyamatot, amelyet optimalizálni szeretnél,
  • válaszd ki a no-code eszközt, amely a legjobban illeszkedik a céljaidhoz és a vállalatod pénzügyi lehetőségeihez. Ne félj kísérletezni különböző platformokkal,
  • kezdj kis pilot projektekkel, amelyek valódi üzleti hatással bírnak. Gyorsan gyűjts visszajelzéseket a felhasználóktól, és iterálj a megoldásokon,
  • gondolkodj a minimum viable product (MVP) szellemében, ahelyett, hogy azonnal a tökéletes termékre törekednél.

A no-code eszközök izgalmas lehetőségeket nyitnak meg a kreatív vállalkozók és menedzserek előtt, akik szeretnék kihasználni a feltörekvő technológiák potenciálját. Elérhetővé teszik a digitális fejlesztést olyan vállalatok számára, amelyek esetleg nem rendelkeznek a forrásokkal ahhoz, hogy nagy programozói és adat-elemzői csapatot állítsanak össze.

no-code tool

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTokon.

Robert Whitney

JavaScript szakértő és oktató, aki IT osztályokat mentorál. Fő célja, hogy növelje a csapat termelékenységét azáltal, hogy megtanítja másoknak, hogyan működjenek együtt hatékonyan a kódolás során.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 nagyszerű ChatGTP bővítmény, amelyek megkönnyítik az életed
  2. Új üzleti lehetőségek feltérképezése a ChatGPT-4 segítségével
  3. 3 lenyűgöző AI író, amit ma ki kell próbálnod
  4. Szintetikus színészek. A 3 legjobb AI videógenerátor
  5. Mik a gyengeségei az üzleti ötletemnek? Egy ötletbörze a ChatGPT-vel
  6. A ChatGPT használata az üzletben
  7. Új, mesterséges intelligenciával működő szolgáltatások és termékek
  8. Automatizált közösségi média bejegyzések
  9. A közösségi média bejegyzések ütemezése. Hogyan segíthet az AI?
  10. A mesterséges intelligencia szerepe az üzleti döntéshozatalban
  11. A vállalati NLP ma és holnap
  12. AI-segített szöveges chatbotok
  13. AI alkalmazások az üzletben - áttekintés
  14. A mesterséges intelligencia fenyegetései és lehetőségei az üzleti életben (2. rész)
  15. Az AI fenyegetései és lehetőségei az üzletben (1. rész)
  16. Mi a mesterséges intelligencia jövője a McKinsey Global Institute szerint?
  17. Mesterséges intelligencia az üzletben - Bevezetés
  18. Mi az NLP, vagyis a természetes nyelvfeldolgozás az üzletben
  19. Google Fordító vs DeepL. 5 alkalmazás a gépi fordításra az üzleti életben
  20. Automatikus dokumentumfeldolgozás
  21. A hangrobotok működése és üzleti alkalmazásai
  22. Virtuális asszisztens technológia, vagy hogyan beszéljünk az AI-val?
  23. Mi az üzleti intelligencia?
  24. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a BPM-ben?
  25. A mai és holnapi kreatív mesterséges intelligencia
  26. Mesterséges intelligencia a tartalomkezelésben
  27. Az AI erejének felfedezése a zenealkotásban
  28. 3 hasznos AI grafikai tervező eszköz. Generatív AI az üzletben
  29. MI és a közösségi média – mit mondanak rólunk?
  30. Vajon a mesterséges intelligencia helyettesíti a vállalati elemzőket?
  31. AI eszközök a menedzser számára
  32. A jövő munkaerőpiaca és a közelgő szakmák
  33. RPA és API-k egy digitális vállalatban
  34. Új interakciók. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a készülékek működtetésének módját?
  35. Multimodális mesterséges intelligencia és annak alkalmazásai az üzleti életben
  36. Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni.
  37. AI tartalomdetektorok. Érdemesek rájuk?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Melyik AI csevegőrobot vezeti a versenyt?
  39. A chatbot AI versenytársa a Google keresésnek?
  40. Hatékony ChatGPT kérdések HR és toborzás számára
  41. A prompt mérnökség. Mit csinál egy prompt mérnök?
  42. MI és mi még? A legfontosabb technológiai trendek az üzlet számára 2024-ben
  43. MI és üzleti etika. Miért érdemes etikus megoldásokba fektetni?
  44. Meta AI. Mit érdemes tudni a Facebook és az Instagram AI-támogatott funkcióiról?
  45. AI szabályozás. Mit kell tudnod vállalkozóként?
  46. 5 új felhasználási mód az AI számára az üzletben
  47. AI termékek és projektek - miben különböznek másoktól?
  48. AI mint szakértő a csapatodban
  49. AI csapat vs. szerepek megosztása
  50. Hogyan válasszunk karrierterületet az AI-ban?
  51. AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést
  52. AI-vezérelt folyamatautomatikus. Hol kezdjük?
  53. 2023 legérdekesebb 6 AI eszköze
  54. Mi a cég mesterséges intelligencia érettségi elemzése?
  55. AI a B2B személyre szabásához
  56. ChatGPT felhasználási esetek. 18 példa arra, hogyan javíthatja vállalkozását a ChatGPT segítségével 2024-ben
  57. AI Mockup generátor. A 4 legjobb eszköz
  58. Mikrotanulás. Gyors módja az új készségek elsajátításának.
  59. A 2024-es év legérdekesebb mesterséges intelligencia alkalmazásai a vállalatoknál
  60. Milyen kihívásokat jelent az AI projekt?
  61. A 2024-es év legjobb 8 AI eszköze az üzleti életben
  62. AI a CRM-ben. Mit változtat az AI a CRM eszközökben?
  63. Az EU AI Törvény. Hogyan szabályozza Európa a mesterséges intelligencia használatát
  64. A 7 legjobb AI weboldalépítő
  65. No-code eszközök és AI újítások
  66. Mennyivel növeli a mesterséges intelligencia a csapatod termelékenységét?
  67. Hogyan használjuk a ChatGTP-t piackutatásra?
  68. Hogyan lehet szélesíteni az AI marketingkampányod elérését?
  69. Mesterséges intelligencia a szállításban és logisztikában
  70. Milyen üzleti problémákat tud megoldani a mesterséges intelligencia?
  71. Hogyan illeszted össze az AI megoldást egy üzleti problémával?
  72. Mesterséges intelligencia a médiában
  73. AI a banki és pénzügyi szektorban. Stripe, Monzo és Grab
  74. A mesterséges intelligencia az utazási iparban
  75. Hogyan segíti az AI az új technológiák születését
  76. AI a kereskedelemben. A globális vezetők áttekintése
  77. A 4 legjobb AI képkészítő eszköz
  78. A legjobb 5 AI eszköz az adatelemzéshez
  79. A mesterséges intelligencia forradalma a közösségi médiában
  80. Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz?
  81. 6 legnagyobb üzleti hiba, amit az AI okozott
  82. AI stratégia a vállalatodban - hogyan építsd fel?
  83. A legjobb AI tanfolyamok – 6 fantasztikus ajánlás
  84. A közösségi média figyelés optimalizálása AI eszközökkel
  85. IoT + AI, avagy hogyan csökkentsük az energia költségeket egy vállalatnál
  86. AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz
  87. GPT Bolt – a legérdekesebb GPT-k áttekintése az üzleti életben
  88. LLM, GPT, RAG... Mit jelentenek az AI rövidítések?
  89. AI robotok – a jövő vagy a jelen az üzletben?
  90. Mennyi a költsége az AI bevezetésének egy vállalatnál?
  91. Mit csinálnak a mesterséges intelligencia szakértők?
  92. Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia egy szabadúszó karrierjében?
  93. A munka automatizálása és a termelékenység növelése. Útmutató az AI-hoz szabadúszók számára
  94. AI a startupok számára – legjobb eszközök
  95. Weboldal építése mesterséges intelligenciával
  96. Eleven Labs és mi más? A legígéretesebb AI startupok
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Ki kicsoda az AI világában?
  98. A szintetikus adatok és azok fontossága az üzleted fejlesztésében
  99. A legjobb AI keresőmotorok. Hol keressünk AI eszközöket?
  100. Videó AI. A legújabb AI videógenerátorok
  101. AI a menedzsereknek. Hogyan teheti könnyebbé a munkáját az AI
  102. Mi újság a Google Gemini-ben? Minden, amit tudni érdemes.
  103. Mesterséges intelligencia Lengyelországban. Cégek, találkozók és konferenciák
  104. AI naptár. Hogyan optimalizáld az idődet egy cégnél?
  105. MI és a munka jövője. Hogyan készítsük fel vállalkozásunkat a változásra?
  106. AI hangklónozás az üzlet számára. Hogyan lehet személyre szabott hangüzeneteket létrehozni mesterséges intelligenciával?
  107. "Mindannyian fejlesztők vagyunk." Hogyan segíthetnek a polgári fejlesztők a vállalatának?
  108. Tényellenőrzés és AI hallucinációk
  109. AI a toborzásban – toborzási anyagok lépésről lépésre történő kidolgozása
  110. Sora. Hogyan fogják a valósághű videók az OpenAI-tól megváltoztatni az üzletet?
  111. Midjourney v6. Innovációk az AI képgenerálásban
  112. MI a KKV-kban. Hogyan versenyezhetnek a KKV-k a nagyvállalatokkal az MI segítségével?
  113. Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia az influenszer marketinget?
  114. Valóban fenyegetést jelent a mesterséges intelligencia a fejlesztők számára? Devin és a Microsoft AutoDev
  115. A legjobb AI chatbotok az e-kereskedelemhez. Platformok
  116. AI chatbotok az e-kereskedelemben. Esettanulmányok
  117. Hogyan maradjunk naprakészen az AI világában zajló eseményekkel kapcsolatban?
  118. Az AI megfékezése. Hogyan tegyük meg az első lépéseket az AI alkalmazásához az üzletünkben?
  119. Zavarodottság, Bing Copilot vagy You.com? Mesterséges intelligencia keresőmotorok összehasonlítása
  120. Lengyelországban működő mesterséges intelligencia szakértők
  121. ReALM. Egy úttörő nyelvi modell az Apple-től?
  122. Google Genie — egy generatív AI modell, amely képekből teljesen interaktív világokat hoz létre
  123. Automatizálás vagy kiegészítés? Két megközelítés az AI-ban egy vállalatnál
  124. LLMOps, avagy hogyan lehet hatékonyan kezelni a nyelvi modelleket egy szervezetben
  125. AI videógenerálás. Új horizontok a videótartalom előállításában a vállalkozások számára
  126. A legjobb AI átirati eszközök. Hogyan alakíthatjuk át a hosszú felvételeket tömör összefoglalókká?
  127. A sentiment-analízis mesterséges intelligenciával. Hogyan segít ez a változások előmozdításában az üzletben?
  128. A mesterséges intelligencia szerepe a tartalommoderálásban