新冠疫情的流行，迫使我們進一步加大對於技術、在線活動以及人工智慧的依賴性。其中AI對企業而言尤其重要，其能夠大規模實現個性化服務，同時滿足客戶不斷提高體驗需求。
但是，大部分企業並不具備實現AI所需要的知識或工具，甚至沒有體會到轉型為AI驅動型企業的核心訴求。在本文中，我們將從AI部署方法角度出發，聊聊如何解決這些實際問題。
首先需要強調的是，雖然後文中提到的很多方法都以無代碼為重點，但其同樣適用於開發人員，有助於顯著提升開發速度。
自從學習編程以來，我發現很多人都希望開發出一種使用簡單英語命令創建應用程式的工具。多年之後，伴隨著一代雙一代代碼編寫文本生成器與HTML標記演示，我們最終迎來了與理想最為接近的解決方案——OpenAI的GPT-3。
GPT-3的全稱為生成式預訓練Transformer 3，能夠利用大量數據對AI算法進行訓練，而後利用內置知識以極低甚至趨近於零的新增訓練量在新任務中帶來驚人的性能表現。GPT-3使用大量數據訓練而成，其中包括Common Crawl與維基百科。更重要的是，這是一套由超級計算機訓練而成的模型，令人嘆為觀止的1750億個參數也使其成為迄今為止體量最大的AI模型。
這意味著AI算法能夠運用固有的知識，隨時針對具體任務需求做出轉變。變革型AI擁有眾多核心優勢——與從零開始進行模型開發相比，其時間周期更短、實際效果也更高。此外，變革型AI還降低了人工智慧技術的使用門檻，企業只需要與模型共享特定數據，即可生成適合自己的模型方案。例如，Anyline的無代碼AI訓練程序可以幫助企業構建自己的文本閱讀器解決方案（例如ID掃描儀或車牌讀取器）。客戶只需要將自己的數據上傳至訓練程序，訓練器就會自動進行神經網絡調整，藉此生成定製化OCR掃描程序。
換句話說，用戶不需要了解系統的工作原理、應用程式中的原始碼以及具體架構。相反，他們只需要向系統提供必要的情報數據，並由AI自主進行相應調整。
當然，一定程度的AI知識仍然是必要的。根據Drew Conway提出的數據科學維恩圖概念，AI的開發與實施依託於兩項重要技能：計算機科學技能，以及數學與統計學知識。如果沒有這些基礎，原本在實驗室環境中運行良好的模型很可能在處理現實問題時遭遇失敗。
另一種流行的實現方法，則是無代碼與低代碼平臺。此類平臺能夠幫助企業通過簡單的拖拽界面開發應用程式。無代碼與低代碼工具將成為科技巨頭們的下一個戰鬥前線，Amazon新近發布的Honeycode平臺就是最好的證明。這是一個總值達132億美元的市場，預計到2025年其總價值將進一步提升至455億美元。
對話式AI平臺Kore.ai執行長兼創始人Raj Koneru表示，無代碼方法具有諸多優勢。「用戶可以輕鬆定製無代碼平臺以開發應用程式。以往需要數周甚至數月才能完成的工作，現在可以在數天或者數小時內完成。」
無代碼平臺的另一大顯著優勢，在於易於定製。根據Koneru的介紹，無代碼平臺允許大家「實施新邏輯，並在幾小時之內為更改做好準備。更重要的是，這類平臺能夠儘可能對接更多參與者，幫助幾乎每一個人即時實現所需的功能，而無需費時向其他IT開發者解釋需求與情況。」
但無代碼平臺也有自己的缺點。大多數無代碼/低代碼平臺以雲端為基礎，長期使用之後必然會產生嚴重的供應商鎖定問題。換言之，未來的平臺變更將極為困難且耗時。同樣的，無代碼應用程式往往只能在特定的範圍之內良好運作，而用戶一旦需要超出系統內置設定的其他功能，則會遇到困難。
當然，也存在克服這些問題的方法。例如，Kore.ai在直接提供拖拽開發界面之外，也向開發人員開放API連接，允許他們以更大的自由空間開發額外功能。Radial就是一套面向電子商務企業分析類需求的AI平臺，能夠為普通用戶提供即插即用型解決方案，同時也為高級客戶準備了大量API工具。
AI技術的重要性不可低估。如果無法從數據中提取價值與信息，企業將在激烈的市場競爭中處於劣勢。而具體採用哪種AI部署方法，則取決於您的業務需求與技術能力。在transformer學習、無代碼與低代碼平臺之間做出正確選擇，將幫助您順利實現業務目標，通過適當界面開發應用程式，同時保證功能需求始終處於當前平臺的支持範圍之內。