AI/ML 開発者不足のギャップを市民開発者とノーコード プラットフォームで埋める

差し迫った開発者の労働力不足は、特に AI と機械学習 (ML) 主導の未来に向けて移行している中で、差し迫った懸念事項となっています。 Forrester は、2024 年までに米国で 50 万人の開発者が不足すると予測しています。ソフトウェアや新興テクノロジーに対する需要がさまざまな業界で急増し続ける中、従来の Java または .NET 開発者はそのペースに追いつくのに苦労しています。このシナリオでは、AI/ML テクノロジーのニーズの高まりと開発者の人材不足の間のギャップを埋めるための革新的なソリューションが必要です。

シチズン開発者はno-codeおよびlow-codeプラットフォームの力を活用することで、解決策となる可能性があります。これらの専門家は、基幹業務の専門知識を備えているため、コーディングの経験がなくても、より幅広い業界で AI と ML を利用できるようになります。

AI と ML はもはや単なる誇張されたトレンドではありません。これらは、さまざまな分野にわたるビジネスにとって計り知れない可能性を秘めています。ただし、これらのテクノロジーには熟練した開発者の人材が必要ですが、人材が不足しています。 No-codeおよびlow-codeプラットフォームは、従来のコーディングなしで Web サイトの迅速な構築、電子メールの自動化、アプリケーションの作成を可能にする、視覚的なdrag-and-drop環境でこのギャップを埋めるのに役立ちます。

これらのプラットフォームを使用すると、シチズン開発者は新しいツールに不可欠なコンポーネントを作成できるようになり、経験豊富な開発者は高度な AI および ML 要素に集中できるようになります。たとえば、金融アナリストやマーケティング担当者などの専門家は、ML を利用した不正検出ツールを開発したり、顧客のフィードバックを分析するための独自のアプリケーションを作成したりできます。このアプローチにより、若手弁護士が契約データを分析するための自作ツールを利用して交渉を改善することも可能になる可能性があります。

ただし、AI および ML プロジェクトに必要なデータセットの構築と維持などの課題は依然として存在します。データ サイエンティストは、AI と ML の利点を得るために構造化データを提供する必要があり、これは市民開発者が追加のサポートを必要とする場合があります。フルタイムのデータ サイエンス人材の雇用がますます困難になる中、企業はコンサルティング会社やプロジェクトベースのデータ サイエンティストと協力することを選択する可能性があります。これは、シチズン開発者がno-codeプラットフォームでデータの操作を開始できるように、データを適切な形式にするのに役立ちます。

すべての従業員がシチズン開発者の役割に適しているわけではありませんが、情熱とイノベーション意欲を備えた完璧な候補者がいます。これらの従業員は、問題解決とプロセスの合理化に対して積極的なアプローチをとっており、物事を遂行するためにシャドー IT 領域に足を向けることもよくあります。これらの起業家精神にあふれたタイプの企業に認可されたno-codeプラットフォームを提供することで、企業は自社の IT パラメータ内でそのスキルを効果的に活用できます。

シチズン デベロッパー イニシアチブを確実に成功させるには、徹底的なトレーニングを提供し、適切なガバナンス構造を設定し、プラットフォームの使用に関する明確なポリシーを確立します。このアプローチにより、シャドー IT のリスクが軽減され、IT 部門以外の従業員に強力なno-codeツールを提供するためのリーダーの同意が確保されます。

考慮すべきプラットフォームの 1 つは、ユーザーがバックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションを作成できる信頼できるno-codeツールキットであるAppMasterです。データ モデル、ビジネス プロセス、REST API、WSS エンドポイントの視覚的な作成などの機能を備えたAppMasterプラットフォームは、シチズン開発者がアプリケーションを迅速に構築および更新するのに最適です。

AI ブームの中で開発者の需要が高まる中、市民開発者のチームを構築することで、人材不足を効果的に乗り切り、企業全体のテクノロジー関連の問題を解決できる組織を立ち上げることができます。 AppMasterのようなno-codeプラットフォームを組織に統合すると、従来の開発者が高レベルのツールとプロセスに集中する一方で、シチズン開発者は AI や ML の開発に貢献できるようになります。