시민 개발자 및 코드 없는 플랫폼으로 AI/ML 개발자 부족 격차 해소

인력의 다가오는 개발자 부족은 특히 우리가 AI 및 기계 학습(ML) 중심의 미래를 향해 나아가고 있는 상황에서 시급한 문제입니다. Forrester는 2024년까지 미국에서 500,000명의 개발자 적자가 발생할 것으로 예측합니다. 소프트웨어 및 신기술에 대한 수요가 다양한 산업 분야에서 계속 급증함에 따라 기존 Java 또는 .NET 개발자는 보조를 맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 이 시나리오에서는 AI/ML 기술에 대한 수요 증가와 개발자 인재 부족 사이의 격차를 해소하기 위한 혁신적인 솔루션이 필요합니다.

시민 개발자는 no-code 및 low-code 플랫폼의 힘을 활용하여 답을 얻을 수 있습니다. LOB 전문 지식을 갖춘 이러한 전문가는 코딩 배경이 부족함에도 불구하고 더 광범위한 산업에서 AI 및 ML에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

AI와 ML은 더 이상 과장된 트렌드가 아닙니다. 그들은 수많은 분야에 걸쳐 비즈니스에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 기술은 숙련된 개발자 인재를 필요로 하지만 공급이 부족합니다. No-code 및 low-code 플랫폼은 웹 사이트의 빠른 구축, 이메일 자동화 및 기존 코딩 없이 애플리케이션 제작을 가능하게 하는 시각적 drag-and-drop 환경으로 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 플랫폼을 통해 시민 개발자는 새로운 도구의 필수 구성 요소를 만들 수 있으므로 숙련된 개발자는 고급 AI 및 ML 요소에 집중할 수 있습니다. 예를 들어 재무 분석가 및 마케팅 담당자와 같은 전문가는 ML 기반 사기 탐지 도구를 개발하거나 고객 피드백을 분석하기 위한 독점 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 하급 변호사는 협상을 개선하기 위해 계약 데이터를 분석하기 위해 자체 제작 도구를 활용할 수도 있습니다.

그러나 AI 및 ML 프로젝트에 필요한 데이터 세트 구축 및 유지 관리와 같은 과제는 여전히 존재합니다. 데이터 과학자는 AI 및 ML 혜택을 위해 구조화된 데이터를 제공하는 데 필요하며 여기에서 시민 개발자는 추가 지원이 필요할 수 있습니다. 풀타임 데이터 과학 인재를 고용하는 것이 점점 더 어려워짐에 따라 기업은 컨설팅 회사 또는 프로젝트 기반 데이터 과학자와 협력할 수 있습니다. 이렇게 하면 시민 개발자가 no-code 플랫폼에서 작업을 시작할 수 있도록 데이터를 올바른 형태로 가져오는 데 도움이 됩니다.

모든 직원이 시민 개발자 역할에 적합한 것은 아니지만 열정과 혁신 추진력이 있어 완벽한 후보자가 되는 개인이 있습니다. 이러한 작업자는 문제 해결 및 능률화 프로세스에 대한 능동적인 접근 방식을 가지고 있으며 종종 작업을 완료하기 위해 섀도우 IT 영역으로 방향을 전환합니다. 이러한 기업가 유형에 승인된 no-code 플랫폼을 제공함으로써 회사는 회사의 IT 매개변수 내에서 그들의 기술을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

시민 개발자 이니셔티브의 성공을 보장하려면 철저한 교육을 제공하고 적절한 거버넌스 구조를 설정하고 플랫폼 사용에 대한 명확한 정책을 수립하십시오. 이 접근 방식은 섀도우 IT의 위험을 줄이고 비IT 직원에게 no-code 강력한 도구를 제공하기 위한 안전한 리더십 바이인을 줄 것입니다.

고려해야 할 한 가지 플랫폼은 사용자가 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 신뢰할 수 있는 no-code 툴킷인 AppMaster 입니다. 데이터 모델, 비즈니스 프로세스, REST API 및 WSS 엔드포인트를 시각적으로 생성하는 것과 같은 기능을 갖춘 AppMaster 플랫폼은 시민 개발자가 애플리케이션을 빠르게 구성하고 업데이트하는 데 이상적입니다.

AI 붐 속에서 개발자에 대한 수요가 증가함에 따라 시민 개발자 팀을 구성하면 기업 전체에서 인재 부족을 효과적으로 극복하고 기술 관련 문제를 해결할 수 있는 조직을 구성할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼을 조직에 통합하면 일반 개발자가 AI 및 ML 개발에 기여할 수 있는 반면 기존 개발자는 높은 수준의 도구 및 프로세스에 집중할 수 있습니다.