Categories: AI i affärerBlogg

Ingen kodverktyg och AI-innovationer – hur implementerar man dem snabbt i sitt företag? | AI i affärer #70

Vad är ett no-code verktyg?

No-code hänvisar till en rad programmeringsplattformar och analytiska verktyg som möjliggör snabb skapelse av applikationer, webbplatser och integration av avancerade teknologier som artificiell intelligens eller maskininlärning—allt utan att behöva skriva en enda rad kod.

I stället för att gå in på kodningsintrikaciteter, använder dessa verktyg användarvänliga grafiska gränssnitt där du helt enkelt drar och släpper fördefinierade element. Användare kan enkelt arrangera komponenter som byggblock, koppla dem med tillhandahållna länkar och finjustera den övergripande funktionaliteten genom att justera värden i konfigurationsfönster.

No-code plattformar radikalt förenklar och påskyndar mjukvaruutvecklingsprocessen. De sparar tid och pengar som annars skulle spenderas på att rekrytera programmerare och förklara det önskade resultatet för dem. De är idealiska för små och medelstora företag som vill snabbt införa teknologiska innovationer i sina produkter och processer. Genom att utnyttja integrationer med API:er från stora språkmodeller kan företag enkelt implementera AI-innovationer. Verktygen själva använder också generativ artificiell intelligens för att underlätta användaruppgifter.

AI-innovationer i no-code verktyg

No-code verktyg påskyndar inte bara skapandet av webbplatser och applikationer utan medför också en verklig revolution genom att möjliggöra för små och medelstora företag att implementera avancerade teknologier som AI-innovationer, maskininlärning eller djupa neurala nätverk utan att involvera dyra datavetenskapsspecialister.

Tack vare no-code plattformar kan även ett litet företag utnyttja potentialen av AI-innovationer för att optimera olika områden av sin verksamhet. Till exempel kan det implementera ett rekommendationssystem i en onlinebutik som föreslår produkter anpassade efter kundernas preferenser. En sådan lösning kan avsevärt öka det genomsnittliga varuvärdet.

En annan idé är att ha en chatbot som hanterar kundförfrågningar på sociala medier. Dess svar kan genereras av artificiell intelligens baserat på analys av tidigare konversationer. Detta kan spara tid för kundtjänstpersonal.

Ännu ett alternativ är ett sentimentövervakningssystem på sociala medier och internetforum. Genom att använda NLP-modeller kan ett företag automatiskt kategorisera inlägg om sig självt och svara på ryktekriser eller oetiska metoder från anställda.

Vad kan göras i ett företag med hjälp av no-code verktyg?

Möjligheterna att använda no-code verktyg i företag är enorma:

  • snabb utveckling av dedikerade webb- och mobilapplikationer anpassade efter företagets behov. Detta kan inkludera orderhanteringssystem för fälttekniker, till exempel, optimering av affärsprocesser och arbetsflöden, såsom automatisering av fakturagenerering baserat på data från Excel,
  • skapande av ett internt analys- och KPI-rapporteringssystem, drivet av olika datakällor inom företaget, utan behov av att ändra befintliga verktyg och program,
  • bygga chatbots och voicebots för att assistera kunder eller anställda,
  • snabb prototypframställning av nya idéer och testa dem på marknaden (skapa Minimum Viable Products) utan betydande ekonomiska investeringar.

Generellt sett möjliggör no-code verktyg för företag att experimentera med teknologier och införa innovationer i produkter, processer och affärsmodeller utan att ådra sig höga utvecklingskostnader.

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

Topp no-code verktyg

På marknaden finns det många no-code plattformar, var och en med något olika tillämpningar. För att hitta det bästa verktyget måste du först definiera affärsbehov och mål. Nedan presenterar vi några av de mest intressanta kategorierna av no-code verktyg.

No-code integrationsverktyg – Zapier och Make

Plattformar som Zapier och Make (tidigare Integromat) används främst för att koppla samman funktionaliteter från olika applikationer och automatisera flödet av data mellan dem med hjälp av det som kallas arbetsflöden.

Zapier är det mest populära verktyget för att bygga integrationer mellan populära applikationer inom områdena teamarbete, kundrelationshantering (CRM) och e-handel.

Zapier tillhandahåller förbyggda automatiseringsarbetsflöden kända som “Zap-mallar,” som kan anpassas efter individuella krav. Det underlättar skapandet av AI-innovationer genom att sömlöst integrera med verktyg utvecklade av OpenAI, skaparna av ChatGPT. Genom Zapier kan du till exempel:

  • automatiskt utarbeta svar för e-post som mottagits i din Gmail-inkorg,
  • generera bilder med DALL·E 3 via Slack under teammöten,
  • sammanfatta anteckningar, e-posttrådar och diskussioner på Slack.

För individer som använder ChatGPT Plus finns det också GPT:er tillgängliga, med vilka du kan diskutera möjligheterna med Zapier (https://chat.openai.com/g/g-ERKZdxC6D-automation-consultant-by-zapier).

Å andra sidan är Make (tidigare Integromat) en integrationsplattform känd för sitt användarvänliga gränssnitt och gratis tillgång under obegränsad tid. Den låter användare koppla samman över 1000 applikationer med hjälp av scenarier i en visuell redigerare.

Redigeraren låter dig skapa integrationer från grunden eller använda en mängd olika mallar. Detta gör det enklare att designa och modifiera automatiseringsprocesser och hjälper till att effektivt hantera arbetsflöden genom att snabbt upptäcka och åtgärda fel.

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

Skapa no-code appar: Appgyver och Bubble

Appgyver och Bubble är för närvarande de mest populära verktygen för att bygga fullt utrustade mobil- och webbapplikationer utan att skriva kod.

Appgyver utmärker sig eftersom det låter dig skapa appar som körs samtidigt på iOS, Android och webben. Det har också fördelen av att vara helt gratis för små företag. Detta gör det idealiskt för att snabbt bygga en enkel MVP-app för att testa en idé i de tidiga utvecklingsstadierna.

Bubble, å sin sida, är en betald lösning, men erbjuder mycket större kapabiliteter – det låter dig skapa mycket komplexa system med avancerad affärslogik, integrationer med externa system eller till och med din egen användarbas. Det kan betraktas som ett fullvärdigt alternativ till traditionell utveckling.

Källa: Bubble (https://bubble.io/)

No-code backend – Airtable och Coda

Dessa no-code verktyg fokuserar främst på aspekterna av att lagra, bearbeta, analysera och dela data (backend) på ett intuitivt och flexibelt sätt.

Airtable blandar bekvämligheten av välkända kalkylblad med funktionaliteten hos traditionella relationsdatabaser. Det är ett verktyg som låter dig omvandla affärsdata och bygga interaktiva applikationer baserade på dem. Airtable är särskilt effektivt för små och medelstora företag.

Coda går ett steg längre genom att kombinera funktionaliteten hos kalkylblad, databaser och färdiga affärsapplikationer på ett ställe. Det är ett mycket mångsidigt verktyg som låter team samarbeta kring dataanalys, beslutsfattande och processautomatisering utan att lämna ett enda system. Det kan fungera som kommandocentralen för ett modernt företag.

No-code frontend, eller AppyPie och Google AppSheet

Till skillnad från backend-kategorierna som diskuterades tidigare, fokuserar dessa plattformar på den visuella lagret av applikationen – den så kallade frontend. Deras huvuduppgift är att möjliggöra snabb utveckling av attraktiva användargränssnitt.

Appy Pie erbjuder ett brett utbud av fördesignade, estetiskt tilltalande komponenter som passar ihop som LEGO-bitar. Det tillåter också att de fritt stylas och märks. Som ett resultat kan vi skapa fantastiska designer på några ögonblick med AI-stöd.

Google AppSheet, å sin sida, är tätt integrerat med andra Google-tjänster, främst med det populära Google Sheets. Det låter dig omedelbart förvandla Sheets-innehåll till interaktiva mobilappar. Så det fungerar utmärkt där ett företag redan använder Sheets.

No-code maskininlärning för ditt företag – MonkeyLearn och Teachable Machine

Slutligen finns det två mycket intressanta verktyg som använder maskininlärning och AI-tekniker för att klassificera text- eller bilddata.

MonkeyLearn tillhandahåller färdiga maskininlärnings (ML) och naturliga språkbehandlings (NLP) modeller som kan, till exempel, bestämma sentimentet i uttalanden, kategorisera innehåll eller extrahera specifik information från text. Det kan vara användbart där en organisation vill automatisera processerna som är involverade i att analysera stora mängder text.

Googles Teachable Machine, å sin sida, låter dig enkelt bygga dina egna maskininlärningsmodeller som känner igen bilder, ljud eller gester utan att skriva en enda rad kod. Det kan vara ett utmärkt verktyg för att experimentera med bild (datorseende) och taligenkänning i specifika affärsapplikationer.

Sammanfattning

Hur kommer du igång med no-code och AI-innovation i ditt företag? Här är några praktiska tips:

  • börja med att definiera det specifika affärsproblem du vill lösa eller den process du vill optimera,
  • välj det no-code verktyg som bäst passar dina mål och ditt företags ekonomiska kapabiliteter. Tveka inte att experimentera med olika plattformar,
  • börja med små pilotprojekt som kommer att ha en verklig affärspåverkan. Samla snabbt feedback från användare och iterera på lösningar,
  • tänk i termer av minimum viable product (MVP), snarare än den perfekta produkten direkt.

No-code verktyg öppnar upp spännande möjligheter för fantasifulla entreprenörer och chefer som är ivriga att utnyttja potentialen av framväxande teknologier. De gör digital utveckling tillgänglig för företag som kanske inte har resurserna att samla ett stort team av programmerare och dataanalytiker.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI:s roll i innehållsmoderering | AI i affärer #129

Företag kämpar med att hantera en stor mängd innehåll som publiceras online, från inlägg på…

4 days ago

Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag? | AI i företag #128

I den digitala transformationens era har företag tillgång till en oöverträffad mängd data om sina…

4 days ago

Bästa AI-transkription verktyg. Hur omvandlar man långa inspelningar till koncisa sammanfattningar? | AI i affärer #127

Visste du att du kan få essensen av en flera timmar lång inspelning från ett…

4 days ago

AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag | AI i affärer #126

Föreställ dig en värld där ditt företag kan skapa engagerande, personliga videor för alla tillfällen…

4 days ago

LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation | AI i affärer #125

För att fullt ut utnyttja potentialen hos stora språkmodeller (LLM:er) behöver företag implementera en effektiv…

4 days ago

Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag | AI i affärer #124

År 2018 hade Unilever redan påbörjat en medveten resa för att balansera automatisering och förstärkningsförmågor.…

4 days ago