कैसे उदार एआई और लो-कोड नवाचार को गति दे रहे हैं

स्वतंत्र रूप से, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और लो-कोड सॉफ्टवेयर दो अत्यधिक मांग वाली प्रौद्योगिकियां हैं। लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि दोनों मिलकर एक तरह से तालमेल बिठाते हैं जो यथास्थिति से परे नवाचार को गति देता है।

लो-कोड डेवलपमेंट लोगों को विज़ुअल टूल्स और अन्य मॉडलों को विकसित करने के बजाय हार्ड कोड की न्यूनतम आवश्यकता वाले एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है। जबकि कम-कोड और एआई का प्रतिच्छेदन स्वाभाविक लगता है, सार्थक एकीकरण सुनिश्चित करने के लिए डेटा अखंडता और सुरक्षा जैसी बारीकियों पर विचार करना महत्वपूर्ण है।

माइक्रोसॉफ्ट का लो-कोड सिग्नल 2023 रिपोर्ट में कहा गया है कि 87% मुख्य नवाचार अधिकारी और आईटी पेशेवर मानते हैं कि “बढ़ी हुई एआई और ऑटोमेशन लो-कोड प्लेटफॉर्म में एम्बेडेड होने से उन्हें क्षमताओं के पूर्ण सेट का बेहतर उपयोग करने में मदद मिलेगी।”

लो-कोड/नो-कोड वर्क प्लेटफॉर्म किसफ्लो के सीपीओ दिनेश वरदराजन के अनुसार, एआई और लो-कोड का अभिसरण सिस्टम को काम का प्रबंधन करने में सक्षम बनाता है, न कि इंसानों को सिस्टम के लिए काम करना पड़ता है।

इसके अतिरिक्त, लो-कोड की जगह एआई क्रांति के बजाय, वरदराजन ने कहा, “एक दूसरे को प्रतिस्थापित नहीं करता है, लेकिन दो की शक्ति बहुत सारी संभावनाएं लाने वाली है।”

वरदराजन ने नोट किया कि जैसे ही एआई और लो-कोड तकनीक एक साथ आती है, विकास अंतर बंद हो जाता है। लो-कोड सॉफ़्टवेयर संगठनों (अक्सर तथाकथित नागरिक डेवलपर्स) में विकास की पहुंच को बढ़ाता है जबकि जनरेटिव AI संगठनात्मक दक्षता और अनुरूपता को बढ़ाता है।

सर्किलसीआई नामक सॉफ़्टवेयर डिलीवरी टीमों के लिए एक ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म के सीईओ जिम रोज़ के अनुसार, ये बड़े भाषा मॉडल जो जेनेरेटिव एआई प्लेटफ़ॉर्म की नींव के रूप में काम करते हैं, अंततः लो-कोड की भाषा को बदलने में सक्षम होंगे। विज़ुअल डिज़ाइन प्रारूप के माध्यम से एक ऐप या वेबसाइट बनाने के बजाय, रोज़ ने कहा, “आप जो करने में सक्षम होंगे, वह खुद मॉडल से पूछेंगे और कहेंगे, ‘मुझे एक आसान-से-प्रबंधित ई-कॉमर्स शॉप की आवश्यकता है। पुराने जूते बेचो।'”

रोज़ इस बात से सहमत हैं कि तकनीक इस बिंदु पर काफी हद तक नहीं पहुंची है, क्योंकि आप जो खोज रहे हैं उसे प्राप्त करने के लिए जेनेरेटिव एआई से “आपको यह जानना होगा कि कैसे बात करनी है”। किसफ्लो के वरदराजन का कहना है कि वह एआई को एक साल के भीतर कार्य प्रबंधन पर ले जाते हुए देख सकते हैं, और शायद लंबे समय के बाद अधिक सार्थक तरीके से लो-कोड के साथ इंटरसेक्ट कर रहे हैं।

एआई से जुड़ी किसी भी चीज की तरह, एआई-संचालित लो-कोड के सफल कार्यान्वयन और पुनरावृत्ति के लिए बहुत सारी बारीकियां हैं, जिन्हें बिजनेस लीडर्स को ध्यान में रखना चाहिए।

उद्यम सॉफ्टवेयर कंपनी पेगा के सीटीओ डॉन शूरमैन प्राथमिकता देते हैं जिसे वे “एक जिम्मेदार और नैतिक एआई ढांचा” कहते हैं।

इसमें पारदर्शिता की आवश्यकता शामिल है। दूसरे शब्दों में, क्या आप समझा सकते हैं कि एआई कैसे और क्यों एक विशेष निर्णय ले रहा है? उस स्पष्टता के बिना, वे कहते हैं, कंपनियां एक ऐसी प्रणाली के साथ समाप्त हो सकती हैं जो निष्पक्ष और जिम्मेदार तरीके से अंतिम उपयोगकर्ताओं की सेवा करने में विफल रहती हैं।

यह पूर्वाग्रह परीक्षण की आवश्यकता के साथ मेल खाता है, उन्होंने कहा। उन्होंने कहा, “हमारे समाज में अंतर्निहित पक्षपात हैं, जिसका अर्थ है कि हमारे डेटा में अंतर्निहित पक्षपात हैं।” “इसका मतलब है कि एआई उन पूर्वाग्रहों को उठाएगा जब तक कि हम स्पष्ट रूप से परीक्षण और उनके खिलाफ सुरक्षा नहीं कर रहे हैं।”

Schuerman न केवल त्रुटियों की जाँच करने और परिवर्तन करने के लिए “मानव को पाश में रखने” का प्रस्तावक है, बल्कि यह भी विचार करने के लिए है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने अभी तक क्या महारत हासिल नहीं की है: ग्राहक सहानुभूति। ग्राहक सहानुभूति को प्राथमिकता देकर, संगठन सिस्टम को बनाए रख सकते हैं और अंतिम उपयोगकर्ता के लिए वास्तव में प्रासंगिक उत्पादों और सेवाओं की सिफारिश कर सकते हैं।

वरदराजन के लिए, वह एआई और लो-कोड के अभिसरण के साथ परिवर्तन प्रबंधन की सबसे बड़ी चुनौती का अनुमान लगाते हैं। एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता, विशेष रूप से, एक निश्चित तरीके से काम करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, वे कहते हैं, जो एआई-संचालित लो-कोड शिफ्ट को अपनाने के लिए उन्हें अंतिम खंड बना सकता है।

कोई भी कंपनी जिस भी जोखिम से निपट रही है, गवर्नेंस लेयर को बनाए रखने से नेताओं को एआई के विकसित होने पर उसके साथ बने रहने में मदद मिलेगी। वरदराजन ने कहा, “अब भी, हम अभी भी संभावनाओं से जूझ रहे हैं कि जेनेरेटिव एआई क्या कर सकता है।” “मनुष्यों के रूप में, हम भी विकसित होंगे। हम जोखिम को प्रबंधित करने के तरीकों का पता लगाएंगे।”

जबकि कई जेनेरेटिव एआई प्लेटफॉर्म ओपन-सोर्स मॉडल से उपजे हैं, सर्कलसीआई के रोज का कहना है कि एक अलग तरह का उत्तराधिकारी आने वाला है। “अगली लहर बंद-लूप मॉडल है जो मालिकाना डेटा के खिलाफ प्रशिक्षित हैं,” उन्होंने कहा।

मालिकाना डेटा और बंद-लूप मॉडल को अभी भी पारदर्शिता की आवश्यकता पर विचार करना होगा। फिर भी संगठनों के लिए इस छोटे-मॉडल शैली में डेटा को सुरक्षित रखने की क्षमता तेजी से उद्योगों में जनरेटिव एआई की क्षमताओं को स्थानांतरित कर सकती है।

विशेषज्ञों ने कहा कि जनरेटिव एआई और लो-कोड सॉफ्टवेयर नवाचार को एक फ्रीवे पर रखता है, जब तक कि संगठन जिम्मेदारी कारक पर समझौता नहीं करते हैं। आधुनिक युग में, प्रतिस्पर्धी होने के लिए नवाचार की गति अनिवार्य है। बस देखो चारणAdobe-Google की पेशकश जो जनरेटिव AI स्पेस में OpenAI के ChatGPT के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए तैयार है।

Scheurman के अनुसार, AI और लो-कोड के साथ, “मैं पहले की तुलना में क्षेत्र में और नीचे शुरू कर रहा हूं।” एक विचार से प्रयोग और अंततः एक जीवंत उत्पाद के बीच के रास्ते को छोटा करके, उन्होंने कहा कि एआई-संचालित लो-कोड नवाचार की गति को तेज करता है।