企业AI部署的最佳方式：变革型AI与无代码、低代码的比较

新冠疫情的爆发使我们愈加依赖技术、在线活动及人工智能。对于企业而言，AI尤为关键，它能够大规模提供个性化服务，并满足客户不断提升的体验需求。

然而，大多数企业缺乏实施AI所需的知识或工具，甚至未能意识到转型为AI驱动型企业的迫切性。本文将从AI部署方法的角度探讨如何应对这些实际挑战。

需要指出的是，尽管下文提到的许多方法侧重于无代码，但同样适用于开发人员，能够显著加快开发速度。

自我学习编程以来，我发现许多人希望有一种工具，可以通过简单的英语命令创建应用程序。经过多年发展，伴随着一代又一代的代码生成器和HTML标记展示，我们终于迎来了距理想最接近的解决方案——OpenAI的GPT-3。

GPT-3，即生成式预训练变换器3，能够利用大量数据训练AI算法，并在新任务中以极低的新增训练量展现出惊人的性能。该模型基于大量数据，如CoMMon CRawl和维基百科，且由超级计算机训练，拥有1750亿个参数，使其成为目前最大的AI模型。

这意味着AI算法能够灵活运用其内在知识，迅速适应具体任务需求。变革型AI具有诸多核心优势——与从零开始开发模型相比，其周期更短、效果更佳。此外，它也降低了AI技术的使用门槛，企业只需共享特定数据，即可生成符合自身需求的模型方案。例如，Anyline的无代码AI训练程序能够帮助企业建立自己的文本阅读解决方案（如ID扫描仪或车牌识别器）。用户只需上传数据，训练程序便会自动调整神经网络，从而生成定制化的OCR扫描程序。

换言之，用户无需了解系统的工作原理或应用程序的源代码与架构。他们只需提供必要的数据，AI便会自动进行调整。

当然，掌握一定的AI知识仍是必要的。根据Drew Conway提出的数据科学维恩图，AI的开发与实施依赖于两项重要技能：计算机科学和数学统计。如果缺乏这些基础，原本在实验室环境中表现良好的模型可能在实际问题中遭遇失败。

另一种流行的实现方式是无代码与低代码平台。这些平台让企业能够通过简单的拖拽界面开发应用程序。无代码与低代码工具已成为科技巨头的战场，Amazon最近推出的Honeycode平台便是明证。该市场总值已达132亿美元，预计到2025年将增至455亿美元。

对话式AI平台KoRe.AI的首席执行官Raj KoneRu指出，无代码方法具有诸多优势。他表示：“用户可以轻松定制无代码平台以开发应用。以前需要数周甚至数月完成的工作，现在可以在数天或数小时内完成。”

无代码平台的另一个显著优点是其易于定制。KoneRu提到，这类平台允许“实施新逻辑，并在几小时内做好更改准备。更重要的是，它们能够最大限度对接更多参与者，帮助几乎每个人即时实现所需功能，无需耗时向其他IT开发者解释需求。”

然而，无代码平台也存在缺点。大多数无代码/低代码平台是基于云的，长期使用后必然会出现严重的供应商锁定问题。换句话说，未来更换平台将变得困难且耗时。此外，无代码应用程序通常只能在特定范围内良好运作，超出系统内置功能的需求将面临挑战。

当然，也有克服这些问题的方法。例如，KoRe.AI不仅提供拖拽开发界面，还向开发人员开放API连接，允许他们自由开发额外功能。Radial则是一个面向电子商务企业的AI平台，能够为普通用户提供即插即用的解决方案，同时为高级客户准备了丰富的API工具。

AI技术的重要性不容小觑。如果无法从数据中提取价值和信息，企业将面临市场竞争中的劣势。究竟选择哪种AI部署方法，取决于您的业务需求和技术能力。在Transformer学习、无代码与低代码平台之间做出明智选择，将有助于您顺利实现业务目标，开发出符合需求的应用程序，同时确保功能需求始终在当前平台的支持范围内。