Już od swoich początków sztuczna inteligencja była dziedziną informatyki i jako taka cechowała się wysokim progiem wejścia. Była pomyślana przede wszystkim jako techniczne rozwiązania eksperckie przeznaczone dla specjalistów biegle posługujących się językami programowania – w tym przypadku głównie Pythonem, ale też R, Julią czy Scalą.
Ostatnio obserwujemy jednak pewne zmiany w podejściu do tworzenia aplikacji i modeli AI. Zmiany te idą w stronę redukcji roli programowania w wykonywaniu tychże zadań, a co za tym idzie – w stronę obniżenia technicznych wymagań i progu wejścia w te obszary. Odpowiedzialne za te zmiany są narzędzia typu no-code oraz low-code (NCLC) i właśnie im oraz konsekwencjom ich istnienia dla rynku IT i AI przyjrzymy się w tym tekście.
Uzyskaj pełny dostęp do magazynu
Zarejestruj się bezpłatnie, by uzyskać dostęp do całości tego artykułu.
Zarejestruj się