سد فجوة نقص مطوري الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مع المطورين المواطنين والمنصات الخالية من التعليمات البرمجية </ h2>

يعد النقص الذي يلوح في الأفق لدى المطورين في القوى العاملة مصدر قلق ملح ، خاصةً ونحن نتجه نحو مستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML). تتوقع Forrester أنه بحلول عام 2024 ، ستشهد الولايات المتحدة عجزًا قدره 500000 مطور. مع استمرار زيادة الطلب على البرامج والتقنيات الناشئة عبر مختلف الصناعات ، يكافح مطورو Java أو .NET التقليديون لمواكبة هذا التطور. يدعو هذا السيناريو إلى حلول مبتكرة لسد الفجوة بين الحاجة المتزايدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة والعجز في مواهب المطورين.

يمكن للمطورين المواطنين أن يكونوا الجواب من خلال تسخير قوة المنصات التي no-code ومنصات low-code. يمكن لهؤلاء المحترفين ، من خلال خبرتهم في مجال الأعمال ، أن يجعلوا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في متناول مجموعة واسعة من الصناعات على الرغم من افتقارهم لخلفيات الترميز.

لم يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجرد اتجاهات مبالغ فيها ؛ لديهم إمكانات هائلة للشركات في العديد من القطاعات. ومع ذلك ، فإن هذه التقنيات تتطلب مواهب مطورة ماهرة ، والتي تعاني من نقص في المعروض. يمكن أن تساعد الأنظمة الأساسية No-codelow-code في سد هذه الفجوة ببيئاتها المرئية drag-and-drop التي تتيح الإنشاء السريع لمواقع الويب وأتمتة رسائل البريد الإلكتروني وصياغة التطبيقات بدون ترميز تقليدي.

تسمح هذه المنصات للمطورين المواطنين بإنشاء مكونات أساسية للأدوات الجديدة ، مما يحرر المطورين ذوي الخبرة للتركيز على عناصر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة. على سبيل المثال ، يمكن للمهنيين مثل المحللين الماليين والمسوقين تطوير أدوات الكشف عن الاحتيال التي تعمل بنظام ML أو إنشاء تطبيقات خاصة لتحليل ملاحظات العملاء. يمكن أن يمكّن هذا النهج المحامين المبتدئين من تسخير أدوات عصامية لتحليل بيانات العقد لتحسين المفاوضات.

ومع ذلك ، لا تزال هناك تحديات ، مثل بناء مجموعات البيانات المطلوبة لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وصيانتها. علماء البيانات ضروريون لتوفير بيانات منظمة لفوائد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وهذا هو المكان الذي قد يحتاج فيه المطورون المواطنون إلى دعم إضافي. نظرًا لأن توظيف المواهب في علوم البيانات بدوام كامل أصبح أمرًا صعبًا بشكل متزايد ، فقد تختار الشركات التعاون مع الشركات الاستشارية أو علماء البيانات المعتمدين على المشاريع. سيساعد هذا في الحصول على بياناتهم بالشكل المناسب للمطورين المواطنين لبدء العمل معها على منصاتهم no-code.

على الرغم من أنه ليس كل موظف مناسبًا لأدوار مطور مواطن ، إلا أن هناك أفرادًا لديهم شغف وابتكار يقدمون المرشحين المثاليين. هؤلاء العمال لديهم نهج استباقي لحل المشكلات وتبسيط العمليات ، وغالبًا ما ينحرفون إلى منطقة الظل لتكنولوجيا المعلومات لإنجاز الأمور. من خلال تزويد هذه الأنواع من ريادة الأعمال بمنصات غير مرخصة no-code ، يمكن للشركات الاستفادة بشكل فعال من مهاراتها ضمن معايير تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالشركة.

لضمان نجاح مبادرة المطورين المواطنين ، قدم تدريبًا شاملاً ، وحدد هياكل الحوكمة المناسبة ، وقم بوضع سياسات واضحة بشأن استخدام النظام الأساسي. سيقلل هذا النهج من مخاطر Shadow IT ويؤمن دعم القيادة لتزويد الموظفين غير المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات بأدوات قوية no-code.

أحد الأنظمة الأساسية التي يجب مراعاتها هي AppMaster ، وهي مجموعة أدوات موثوقة no-code تتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية. من خلال إمكانات مثل إنشاء نماذج البيانات بشكل مرئي ، والعمليات التجارية ، و REST API ، ونقاط نهاية WSS ، فإن منصة AppMaster مثالية للمطورين المواطنين لبناء وتحديث تطبيقاتهم بسرعة.

مع تزايد الطلب على المطورين وسط طفرة الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن يؤدي بناء فريق من المطورين المواطنين إلى إنشاء مؤسسات لمواجهة نقص المواهب بشكل فعال وحل المشكلات المتعلقة بالتكنولوجيا في جميع أنحاء المؤسسة. يمكن أن يؤدي دمج الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster في المؤسسة إلى تمكين المطورين المواطنين للمساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بينما يركز المطورون التقليديون على الأدوات والعمليات عالية المستوى.