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AutoML 面临的挑战
对于任何拥有内部数据科学家团队并希望开发 AI/ML 模型的组织来说，AutoML 平台都是一个诱人的提议。这些平台提供了一个丰富的沙箱来加速专有 AI/ML 模型的开发。然而，另类的方法现在使 AI/ML 更易于部署，并且可供几乎没有技术专长的业务用户直接访问。
对于拥有内部数据科学家和数据工程师团队的组织，AutoML 平台为模型开发提供了绝佳的环境。但模型开发并不总是等同于业务的直接投资回报率（ROI）。为了让人工智能产生切实的业务影响，组织需要将模型有效地集成到他们的日常业务流程中，并以业务的速度进行集成。从这个角度来看，使用 AutoML 平台进行专有模型开发通常会遇到几个关键挑战：
时间
虽然 AutoML 中的“自动”表示高度自动化，但需要注意的是，这主要适用于帮助数据科学家更快地开发模型。这并不意味着模型已准备好开箱即用地部署。为了使模型创造业务影响和价值，它需要集成到相关的业务工作流中，连接到所需的数据并将模型的输出注入到正确的用户和业务流程中。 AutoML 只关注模型开发部分的挑战。对于一个完整的解决方案，大量的时间和精力将用于查找和准备正确的数据以支持每个特定的业务用例，并组合工作流以确保模型输出可以轻松地合并到业务流程中。
聚焦业务
AutoML 平台为数据科学团队开发机器学习模型提供了良好的环境。但要实现 ROI，他们需要以有意义的方式对业务产生积极影响。大型组织面临的最大挑战之一是如何最好地协调需要业务和技术专业知识的项目。跨职能团队必须始终专注于交付业务成果，尤其是在涉及人工智能等新兴且具有潜在破坏性的技术时。如果不是这样，那么风险在于数据科学家使用AutoML平台来试验有趣的新技术能力，但不一定能推动业务发展。
一种可供替代的方法
考虑到突出的挑战，可以公平地问，在帮助跨企业规模化人工智能方面，有什么替代方法。在我们看来，一个关键的成功因素是能够让业务用户直接访问该技术。毕竟，他们首先拥有数据并“拥有”业务问题。因此，一个无代码人工智能平台可以让业务用户构建自己的人工智能数据驱动解决方案，这是加快投资回报率的一种方法。下面，我将讨论这样一个平台所需的关键原则，以及如何克服我们提到的挑战。
无代码 AI 的关键原则
上面，我研究了使用 AutoML 平台扩展企业 AI 以开发专有模型的难度。我们得出的结论是，这种方法通常会遇到两个主要挑战：实施模型所花费的时间以及难以保持对业务成果的关注。结论指出了一种可供替代方法：使用主要用户是企业经营决策者的无代码人工智能平台。
下面，我将解释指导我们开发 Noogata 无代码 AI 平台的原则。我们的首要任务是帮助企业在整个组织中实现数据驱动。
我们认为，从人工智能中释放价值的最佳方式是让它更容易获得。这意味着授权公民数据分析师使用简单的无代码方法构建自己的管道和 AI 工作流。为确保我们始终专注于该目标，以下三项原则指导了我们平台的开发：
原则一：针对业务用户
业务用户知道他们需要回答的问题。无论他们是分析市场、微调定价策略，还是决定新店选址，他们都最了解需要回答的核心问题和可以使用的数据集。在将这些要求传达给具有技术思维的同事时，翻译中总是会丢失一些东西。这就是为什么商业用户直接使用该平台并回答他们自己的问题对 Noogata 来说至关重要的原因。这不仅可以提高生产力（缩短洞察时间），还有助于确保分析准确性。
如何转化为平台功能：Noogata 平台的架构是用户友好的，并且不比典型的商业智能平台或电子表格更复杂。我们确保业务用户无需任何编码即可应用 AI 轻松解决业务挑战。同时，我们保留了灵活性，以确保他们可以根据自己的具体要求组成自己的工作流程和微调模型。
原则二：关注业务成果
我们的第二个指导原则是我们的平台专注于指导业务决策，而不仅仅是数据建模。 Noogata提供预训练模型，专注于回答特定的业务问题，以及提供所需分析的模块，以将预测模型转化为端到端的影响和行动。
如何转化为平台功能：Noogata 将每个分析块设计为在特定业务领域内运行并具有明确的目的。该平台预装了数十个这样的块（以适应各种用例），每个块都专门为某些类型的数据输入而设计，并生成特定的输出。这些预构建的块使模型更简单、更实用，可以实现和拼接在一起以创建见解和行动。所有这些都不需要开发、工程或数据科学工作。
原则三：易于与企业数据堆栈集成
我们的第三个原则是确保平台适合企业常见的数据环境。我们不想将用户锁定在我们的环境中，或者将他们限制在我们的视图和仪表板中。我们知道分析师习惯于使用电子表格和其他商业智能和可视化工具。同样，大多数组织都付出了巨大努力将数据整合到企业数据仓库中，并将有价值的信息存储在企业应用程序数据库和电子表格模型中。我们想要的最后一件事是创建另一个筒仓。
如何转化为平台功能：Noogata 平台旨在开放和灵活，并结合了一系列适配器以促进数据集成（来自数据仓库、应用程序数据库或电子表格）。我们使用户能够轻松组合数据管道，根据需要使用公共信息自动丰富数据集，并运行预训练的 AI 模型以快速从该数据中获得有价值的见解。然后可以以最适合每个用户的方式交付分析输出，无论这意味着更新数据库字段、电子表格列还是触发应用程序流程。最后，整个过程可以安排为自动运行，有助于保持分析更新，跟踪关键指标，并将它们提供给管理决策。
大规模 AI 以实现快速投资回报率
人工智能在一系列垂直行业中提供了巨大的未开发潜力。然而，要实现这种潜力，组织可以扩展该技术的实施至关重要。以上的原则有助于指导我们平台的开发，并确保我们继续专注于授权业务管理人员直接应用人工智能来指导关键业务决策，而无需开发和训练他们自己的模型。我们已经看到我们的客户在各种用例中获得了直接的商业利益。鉴于平台的模块化和开放式架构，解决的用户场景范围继续快速增长。
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