सिटीजन डेवलपर्स और नो-कोड प्लेटफॉर्म के साथ एआई/एमएल डेवलपर शॉर्टेज गैप को पाटना

कार्यबल में बढ़ती डेवलपर की कमी एक दबाव वाली चिंता है, विशेष रूप से जब हम भारी एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) संचालित भविष्य की ओर बढ़ते हैं। फॉरेस्टर भविष्यवाणी करता है कि 2024 तक, अमेरिका 500,000 डेवलपर्स की कमी देखेगा। जैसा कि विभिन्न उद्योगों में सॉफ्टवेयर और उभरती प्रौद्योगिकियों की मांग में वृद्धि जारी है, पारंपरिक जावा या .NET डेवलपर्स गति बनाए रखने के लिए संघर्ष करते हैं। यह परिदृश्य एआई/एमएल प्रौद्योगिकियों की बढ़ती आवश्यकता और डेवलपर प्रतिभा की कमी के बीच की खाई को पाटने के लिए अभिनव समाधानों की मांग करता है।

no-code और low-code प्लेटफॉर्म की शक्ति का उपयोग करके नागरिक विकासकर्ता उत्तर दे सकते हैं। ये पेशेवर, अपनी लाइन-ऑफ-बिजनेस विशेषज्ञता के साथ, एआई और एमएल को कोडिंग पृष्ठभूमि की कमी के बावजूद उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बना सकते हैं।

एआई और एमएल अब केवल अतिप्रचारित रुझान नहीं हैं; वे कई क्षेत्रों में व्यवसायों के लिए अपार संभावनाएं रखते हैं। हालांकि, ये प्रौद्योगिकियां कुशल डेवलपर प्रतिभा की मांग करती हैं, जो कम आपूर्ति में है। No-code और low-code प्लेटफॉर्म इस अंतर को अपने दृश्य, drag-and-drop वातावरण के साथ पाटने में मदद कर सकते हैं जो वेबसाइटों के त्वरित निर्माण, ईमेल के स्वचालन और पारंपरिक कोडिंग के बिना अनुप्रयोगों के क्राफ्टिंग को सक्षम करते हैं।

ये प्लेटफॉर्म नागरिक डेवलपर्स को उन्नत एआई और एमएल तत्वों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अनुभवी डेवलपर्स को मुक्त करते हुए, नए उपकरणों के लिए आवश्यक घटक बनाने की अनुमति देते हैं। एक उदाहरण के रूप में, वित्तीय विश्लेषकों और विपणक जैसे पेशेवर एमएल-संचालित धोखाधड़ी का पता लगाने वाले उपकरण विकसित कर सकते हैं या ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए मालिकाना अनुप्रयोग बना सकते हैं। यह दृष्टिकोण कनिष्ठ वकीलों को बातचीत में सुधार के लिए अनुबंध डेटा का विश्लेषण करने के लिए स्व-निर्मित उपकरणों का उपयोग करने में भी सक्षम बना सकता है।

हालाँकि, AI और ML परियोजनाओं के लिए आवश्यक डेटासेट बनाने और बनाए रखने जैसी चुनौतियाँ अभी भी मौजूद हैं। एआई और एमएल लाभों के लिए संरचित डेटा प्रदान करने के लिए डेटा वैज्ञानिक आवश्यक हैं, और यहीं पर नागरिक डेवलपर्स को अतिरिक्त सहायता की आवश्यकता हो सकती है। जैसे-जैसे पूर्णकालिक डेटा विज्ञान प्रतिभा को काम पर रखना कठिन होता जा रहा है, व्यवसाय परामर्श फर्मों या परियोजना-आधारित डेटा वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करने का विकल्प चुन सकते हैं। यह नागरिक डेवलपर्स के लिए उनके डेटा को सही आकार में लाने में मदद करेगा ताकि वे अपने no-code प्लेटफॉर्म पर इसके साथ काम करना शुरू कर सकें।

हालांकि हर कर्मचारी नागरिक विकासकर्ता की भूमिका के लिए उपयुक्त नहीं होता है, फिर भी कुछ ऐसे व्यक्ति होते हैं जिनके पास जुनून और नवप्रवर्तन अभियान होता है जो आदर्श उम्मीदवार बनाते हैं। इन कर्मचारियों के पास समस्या-समाधान और प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण है, अक्सर चीजों को पूरा करने के लिए छाया आईटी क्षेत्र में प्रवेश करते हैं। इन उद्यमी प्रकारों को अधिकृत no-code प्लेटफॉर्म प्रदान करके, फर्म कंपनी के आईटी मापदंडों के भीतर अपने कौशल का प्रभावी ढंग से लाभ उठा सकते हैं।

अपने नागरिक डेवलपर पहल की सफलता सुनिश्चित करने के लिए, संपूर्ण प्रशिक्षण प्रदान करें, उचित शासन संरचना निर्धारित करें, और प्लेटफ़ॉर्म उपयोग पर स्पष्ट नीतियां स्थापित करें। यह दृष्टिकोण छाया आईटी के जोखिम को कम करेगा और गैर-आईटी कर्मचारियों को शक्तिशाली no-code टूल से लैस करने के लिए सुरक्षित नेतृत्व खरीदेगा।

विचार करने के लिए एक मंच AppMaster है, जो एक विश्वसनीय no-code टूलकिट है जो उपयोगकर्ताओं को बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है। विजुअली क्रिएटिंग डेटा मॉडल, बिजनेस प्रोसेस, रेस्ट एपीआई, और डब्ल्यूएसएस एंडपॉइंट्स जैसी क्षमताओं के साथ, AppMaster प्लेटफॉर्म नागरिक डेवलपर्स के लिए अपने एप्लिकेशन को जल्दी से बनाने और अपडेट करने के लिए आदर्श है।

जैसा कि एआई बूम के बीच डेवलपर्स की मांग बढ़ती है, नागरिक डेवलपर्स की एक टीम का निर्माण प्रभावी ढंग से मौसम प्रतिभा की कमी और उद्यम में तकनीक से संबंधित मुद्दों को हल करने के लिए संगठनों को स्थापित कर सकता है। AppMaster जैसे no-code प्लेटफॉर्म को संगठन में एकीकृत करने से नागरिक डेवलपर्स को AI और ML विकास में योगदान करने के लिए सशक्त बनाया जा सकता है, जबकि पारंपरिक डेवलपर्स उच्च-स्तरीय टूल और प्रक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।