Automatización del aprendizaje automático con IA sin código: por qué las empresas deben prestar atención

Las plataformas que no requieren programación tradicional permiten a personas no técnicas crear fácilmente modelos de aprendizaje automático utilizando interfaces gráficas de usuario intuitivas, lo que hace que estas herramientas sean perfectas para expertos en el ámbito empresarial, la salud y el marketing que desean desarrollar aplicaciones de IA. Este artículo ofrecerá una revisión en profundidad de aprendizaje automático sin código así como sus posibles implicaciones.

La IA y el ML sin código han visto un crecimiento tremendo a lo largo de los años, sin embargo, las habilidades de programación tradicionales siguen siendo esenciales para crear arquitecturas de modelos de aprendizaje automático personalizados complejos y producir soluciones de calidad de producción. Las soluciones sin código no reemplazan las prácticas de programación tradicionales, sino que ofrecen nuevas oportunidades de colaboración entre expertos en IA y expertos en el dominio con experiencia en la industria.

Los científicos de datos pueden centrarse en diseñar modelos complejos, llevar a cabo investigaciones de vanguardia y realizar ingeniería a gran escala, mientras que los usuarios empresariales pueden desarrollar aplicaciones prácticas que beneficien a los clientes y a las empresas. La IA se desbloquea al combinar facilidad de uso y codificación avanzada.

Los proveedores de plataformas de IA sin código emplean a muchos programadores talentosos, investigadores de aprendizaje automático y diseñadores para mejorar sus interfaces y herramientas. Los programadores y matemáticos pueden estar tranquilos al saber que su experiencia seguirá impulsando la innovación en IA; el aprendizaje automático sin código depende en gran medida de ellos tras bambalinas.

También exploraremos las limitaciones, aplicaciones en el mundo real, preocupaciones éticas y tendencias futuras del aprendizaje automático sin código para que puedas obtener una imagen más clara de este nuevo campo que está democratizando la inteligencia artificial.

Aprendizaje automático tradicional vs. Aprendizaje automático sin código.

Método de Aprendizaje Automático Tradicional

Antes de profundizar en por qué un enfoque sin código podría beneficiar a tu negocio, es importante entender la diferencia entre el aprendizaje automático tradicional y las herramientas de IA sin código.

El Proceso de Aprendizaje Automático sin Código

Esta es una opción más fácil para aquellos que no tienen tiempo o fondos para dedicar a desarrollar experiencia técnica o para aquellos que reconocen sus beneficios pero aún no pueden invertir en ello.

Las predicciones de datos mediante arrastrar y soltar son ofrecidas por las principales plataformas de aprendizaje automático sin código. Simplemente modifica tus consultas cambiando las columnas de identificador o eliminando aquellas que ya no deseas usar.

¿Qué es lo grandioso? El tiempo de predicción se ha reducido drásticamente con este proceso más corto, ¡de meses a segundos! Ahora, puedes predecir métricas como la tasa de cancelación y las relaciones préstamo-valor o la duración del contrato con más precisión que nunca.

Casos de uso con predicciones de datos sin código.

ML sin código ofrece enormes posibilidades a empresas de todos los tamaños. Una de sus tecnologías revolucionarias es su capacidad para democratizar los datos, brindando a los equipos más libertad creativa para utilizarlos de maneras innovadoras.

Comenzar en el camino sin código puede ser un desafío. Al dar los primeros pasos hacia el éxito, la analítica predictiva ofrece victorias rápidas - por ejemplo, predicciones de cancelación.

La modelización de conversión podría entonces ocupar su lugar, proporcionando asistencia para elegir entre los prospectos. Los algoritmos de aprendizaje automático que no requieren código pueden identificar cuáles son más propensos a convertir. Los modelos de conversión calculan los ingresos generados por cliente durante el período de relación, así como el tiempo de conversión requerido; los representantes de ventas pueden entonces centrarse en los clientes que probablemente generen el mayor potencial de ingresos y cerrar tratos más rápido.

Casos de uso en el mundo real de plataformas de ML sin código

Las plataformas de ML sin código desbloquean el potencial de la IA en diversas industrias y aplicaciones, desde la banca hasta los sistemas de salud.

Banca

El aprendizaje automático sin código (ML) puede ser un activo indispensable para las instituciones financieras. Proporciona soluciones a numerosas necesidades importantes en este sector, como la detección de fraudes al identificar transacciones inusuales, la predicción de la tasa de incumplimiento de préstamos, el servicio al cliente a través de agentes virtuales automatizados que responden consultas relacionadas con cuentas y la atención al cliente.

Manufactura

Predecir fallos en las máquinas antes de que ocurran permite a los fabricantes mejorar el mantenimiento. También pueden mejorar el control de calidad y optimizar el flujo de trabajo de ensamblaje al identificar defectos en el producto de forma temprana.

Negocios Minoristas

Los minoristas pueden utilizar plataformas de aprendizaje automático sin código para prever la demanda y optimizar los niveles de inventario, así como para hacer recomendaciones personalizadas a los clientes, predecir modelos de valor de por vida del cliente, automatizar el servicio al cliente con chatbots y optimizar las cadenas de suministro.

Gobierno

Las herramientas de IA sin código pueden ayudar al sector público a crear asistentes virtuales que mejoren el acceso de los ciudadanos a los servicios, detecten fraudes en los programas de beneficios, monitoricen las tendencias de salud pública y planifiquen áreas urbanas en función de los patrones de tráfico y población.

Sanidad

El aprendizaje automático sin código en el sector salud puede ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades mediante el análisis automatizado de imágenes. Además, la máquina enseñable sin código también puede personalizar la medicina al predecir las respuestas de diferentes tratamientos en los perfiles individuales de los pacientes y optimizar los flujos de trabajo clínicos al detectar factores de riesgo dentro de los datos de EHR.

El futuro del ML sin código

El futuro del aprendizaje automático automatizado sin programación está en su etapa inicial y continuará madurando rápidamente en términos de capacidades.

• Arquitecturas de Modelos Avanzados

Las futuras plataformas soportarán redes neuronales más complejas, como redes convolucionales y recurrentes. El aprendizaje por transferencia permitirá el acceso sin código a modelos preentrenados que ya han utilizado grandes conjuntos de datos.

• Modelado Multimodal

Las tecnologías de inteligencia artificial como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz estarán más integradas dentro de plataformas de ML sin código, lo que lleva a modelos multimodales que combinan diferentes tipos de datos, como imágenes, texto y voz, por ejemplo, para ofrecer una comprensión más matizada.

• Automatización de la A a la Z

Las herramientas sin código permitirán una mayor automatización en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la recolección de datos hasta la ingeniería de características y el despliegue de modelos. Los usuarios pasarán rápidamente de tener un problema a resolverlo con éxito de manera rápida y con un esfuerzo mínimo; sus capacidades solo se fortalecerán a través de la integración con plataformas de análisis de datos.

• Automatización de Procesos Inteligentes.

El aprendizaje automático sin código (ML) funciona sin problemas con la Automatización de Procesos Robóticos (RPA), convirtiendo modelos predictivos en bots sin código que realizan acciones específicas. Un modelo de ML que predice la pérdida de clientes podría activar un bot de RPA que contacta proactivamente a los clientes en alto riesgo, una integración que facilitará una amplia adopción.

• Transformando Negocios y la Sociedad Juntos

El ML sin código podría tener un impacto profundo al democratizar el desarrollo de aplicaciones de IA y revolucionar industrias y la sociedad en general. La gobernanza responsable y el comportamiento ético serán imperativos a medida que estas poderosas tecnologías se expandan. Aunque sus efectos completos aún están por verse, deberíamos mantenernos cautelosamente optimistas por ahora.

El aprendizaje automático sin código ofrece un potencial enorme que apenas comenzamos a descubrir. A medida que estas herramientas permiten a las personas innovar utilizando IA, el liderazgo reflexivo y la práctica ética se volverán cada vez más esenciales.

Los beneficios de las soluciones sin código han ganado rápidamente popularidad debido a sus numerosas ventajas.

Accesibilidad

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ofrecen muchas ventajas para los usuarios en una variedad de campos. En los negocios, la atención sanitaria y las ciencias sociales – especialmente en las escuelas de negocios – ahora se pueden crear soluciones de IA adaptadas específicamente a los conjuntos de datos de la industria sin necesidad de experiencia en programación, creando nuevas oportunidades.

Ciclos de Desarrollo Más Rápidos

No-Code ML permite ciclos de desarrollo de modelos mucho más rápidos, ya que no es necesario programar para construir modelos rápidamente utilizando elementos preconfigurados y interfaces simples de arrastrar y soltar. Esto permite iteraciones más rápidas hasta que se encuentra un modelo aceptable.

Facilita la colaboración

Los requisitos de herramientas sin código permiten que los equipos de ciencia de datos se concentren en diseñar arquitecturas de modelos óptimas, mientras que los usuarios de negocios se enfocan en aplicar estos modelos de manera práctica en sus organizaciones. Mientras los científicos de datos se especializan en tareas complejas, las tareas de implementación recaen en los usuarios de negocios.

Mayor calidad

La automatización de tareas de codificación mejora la calidad del modelo al eliminar errores y disminuir fallos en comparación con la codificación manual, que es propensa a errores y fallos. Los sistemas sin código permiten prácticas óptimas que aumentan aún más la calidad del modelo.

El Auge de la Democracia y la Inteligencia Artificial

El ML sin código puede ayudar a democratizar aún más la IA, por lo que ya no es exclusivo de las grandes empresas tecnológicas; las máquinas impulsadas por IA ahora pueden tener aplicaciones en diversas industrias y campos de actividad.

Las plataformas sin código ofrecen una variedad de capacidades de aprendizaje automático, desde clasificación y análisis de regresión hasta agrupamiento y procesamiento del lenguaje natural, además de detección de anomalías. Además, estas plataformas automatizan la preparación de datos, el proceso de entrenamiento de modelos, la evaluación y los procesos de explicación.

Limitaciones, Conceptos Clave y Desafíos

Comprender conceptos clave permitirá a los usuarios técnicos y no técnicos crear modelos precisos y comprensibles.

• Algoritmos de Aprendizaje Automático Básicos - Herramientas de ML sin código típicamente se centran en la clasificación y el análisis de regresión, ayudando a los usuarios a elegir su algoritmo óptimo de esta lista de algoritmos centrales de aprendizaje automático.
• Utiliza componentes preconstruidos - Las plataformas sin código ofrecen plantillas, conectores de datos y componentes de flujo de trabajo que pueden ayudar a acelerar el tiempo de desarrollo.
• Preprocesamiento de datos - Plataformas que automatizan la limpieza y manipulación de datos.
• Explicabilidad - Varias plataformas ofrecen explicaciones concisas de modelos a través de informes y visualizaciones para permitir una fácil comprensión del comportamiento del modelo.

Comprender estos conceptos permitirá a los usuarios aprovechar eficazmente las plataformas sin código para desarrollar modelos transparentes y precisos utilizando el aprendizaje automático (ML) sin código. Debes tener en cuenta que puede haber algunas restricciones o límites con esta forma de inteligencia artificial (IA):

• Los modelos complejos requieren soluciones de scripting. Modelos personalizados grandes y complejos pueden superar las capacidades de los sistemas sin código y requerir un enfoque tradicional de programación para un funcionamiento óptimo.
• Compromiso entre simplicidad y personalización Las plantillas limitan los controles ajustados y las personalizaciones diseñadas específicamente para arquitecturas de modelos particulares.
• Transparencia Limitada - Puede ser un desafío comprender exactamente cómo funcionan los modelos con la abstracción sin código.
• Basura entra, basura sale. La calidad y relevancia de los datos de entrada siguen siendo esenciales para la calidad de salida.

El ML sin código es una excelente manera de acercar la tecnología de IA a sus usuarios, aunque tiene sus limitaciones. Al desarrollar aplicaciones innovadoras que requieren personalización, las habilidades de programación tradicionales siguen siendo necesarias; el enfoque sin código es más un complemento que un reemplazo.

Por qué el aprendizaje automático automatizado puede beneficiar a las empresas

Los modelos de inteligencia artificial requieren tiempo, experiencia y esfuerzo para desarrollarse. La IA sin código permite a las empresas utilizar rápidamente el poder del aprendizaje automático en sus flujos de trabajo, ahorrándoles tanto el tiempo como el esfuerzo necesarios anteriormente para desarrollar modelos de IA.

Google Trends indica un interés creciente en IA sin códigosin embargo, su crecimiento se queda atrás en comparación con el visto para el aprendizaje automático y el AutoML. La inteligencia artificial sin código aún no ha hecho obsoletos a los científicos de datos; más bien, representa un campo de investigación completamente nuevo en el que las soluciones deben ser lo suficientemente estables y adaptables para facilitar la adopción por parte de los usuarios.

La IA sin código es un mercado enormemente prometedor que apenas ha comenzado su trayectoria de expansión y mejora en nuestras vidas. Sin duda, la IA sin código seguirá expandiéndose exponencialmente con el tiempo.

Conclusión:

La automatización de ML sin código tiene una inmensa promesa para transformar cómo las empresas utilizan las tecnologías de aprendizaje automático. Al hacerlas accesibles a personas no técnicas, la automatización de ML sin código abre el acceso a usuarios no técnicos, lo que permite la democratización, una mayor eficiencia de recursos, un tiempo de comercialización más rápido, una mayor productividad y el cierre de las brechas de habilidades entre diferentes equipos dentro de una organización. Las empresas reconocen cada vez más el valor de las soluciones de ML, como el ML sin código, para impulsar la innovación dentro de su organización.