No-code для всех: как использовать данные и ИИ без армии разработчиков

Технологии часто развиваются по одной и той же схеме. Сначала ее использует небольшая группа ученых, затем к ним присоединяются инженеры, способные разобраться в технических сложностях и терминах, и наконец она становится настолько удобной для пользователя, что ей может пользоваться кто угодно.

Сейчас к этому последнему этапу подходит технология разработки ПО. Когда-то сложные текстовые команды DOS сменились удобными окнами Windows и Mac OS, а теперь на смену языкам программирования приходят новые no-code-платформы с простым интерфейсом. Их влияние может оказаться огромным. Раньше, чтобы создать приложение, нужно было нанимать команду разработчиков, а теперь любой человек с браузером может сам воплотить свою идею в жизнь. Иными словами, мощные технологии, которые раньше были доступны только крупным и обеспеченным компаниям, теперь могут себе позволить и фирмы меньшего размера.

Но еще важнее, что no-code-платформы позволяют внедрить искусственный интеллект, одну из самых революционных технологий этого поколения, не нанимая армию разработчиков и специалистов по данным с огромными зарплатами. Небольшие компании, у которых тоже может быть огромное количество данных, смогут использовать все преимущества ИИ — например, разработать новый клиентский опыт (как автономный автомобиль Tesla), увеличить выручку (как P&G, начавшая рассчитывать рекламные расходы на основе ИИ) или максимизировать эффективность (как цепь поставок Walmart).

Но малому бизнесу сложно даже понять, как и где можно внедрить эту новую технологию. Крупные компании уже разобрались, зачем им нужны данные. Однако они начинали с небольших задач, а не с гигантских мегапроектов — и малому бизнесу стоит поступать так же. Вот что следует учитывать.

1. Работайте с уже имеющимися данными. Из них часто можно извлечь больше пользы, чем кажется.

2. Выбирайте важные задачи, оптимизация которых приведет к росту.

3. Начните с того, что уже получилось у многих других — например, оптимизируйте воронку продаж или снизьте отток клиентов, чтобы ваша команда научилась применять ИИ к широкому набору случаев.

4. Если какой-то ИИ-проект не дает вам 10-кратной окупаемости, не стесняйтесь от него отказаться: хороших приложений хватает.

No-code-разработка помогает сотрудникам изобретать креативные способы использовать данные, чтобы улучшить или оптимизировать свою работу, а следовательно, и бизнес компании в целом.

Например, рассмотрим умную оценку лидов. Продажники собирают лиды из множества источников в интернете, из холодных звонков, онлайн-форм или визиток, которые люди оставляют на стенде компании на выставке. Но когда лидов становится несколько тысяч, приходится выбирать, с какими из них стоит работать дальше. Простая no-code-модель классификации может обнаружить паттерны в поведении пользователей, демографии или фирмографии, а затем отсортировать лиды по вероятности продаж. Многие крупные компании используют для таких задач ИИ.

Пользователь no-code-платформы может перетащить данные о продажах из электронной таблицы в окно программы, выбрать несколько опций в выпадающем меню и нажать на пару кнопок — и платформа сама построит модель и составит новые таблицы, лиды в которых будут сразу отсортированы от самых горячих к самым холодным. Так продажники смогут максимизировать выручку, сконцентрировавшись на клиентах с максимальной вероятностью покупки.

ИИ может принести пользу во всех подразделениях компании, а преимущество no-code-платформ заключается в том, что они не ограничены никакими узкими задачами. С их помощью можно, например, рассчитать требуемую частоту обслуживания станков и понять, какие из них близки к поломке, обнаружить первые признаки недовольства клиентов и снизить отток или решить проблему текучки сотрудников. ИИ может искать паттерны не только в цифрах, но и в тексте: анализировать записи или расшифровки разговоров в сочетании с данными об истории продаж и рекламы, чтобы компаниям было легче автоматизировать сложные процессы.

Для многих организаций работа с no-code-платформой сводится к поиску нужной задачи — и нужной платформы.

С чего начать

Хорошая no-code-платформа должна соответствовать трем главным критериям.

Во-первых, у нее должен быть простой интерфейс, в котором удобно загружать данные для обучения модели. Иными словами, платформа должна быть интегрирована с современными бизнес-инструментами (например, Salesforce и другими CRM-системами), а также с Excel или ее аналогами. Если нужные данные возникают сразу в нескольких местах, платформа должна уметь сама их объединять.