AI/ML Geliştirici Eksikliğini Vatandaş Geliştiriciler ve Kodsuz Platformlarla Kapatma

Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) odaklı bir geleceğe doğru ilerlerken, iş gücünde başgösteren geliştirici eksikliği acil bir endişe kaynağı. Forrester, 2024 yılına kadar ABD'nin 500.000 geliştirici açığı göreceğini tahmin ediyor. Çeşitli sektörlerde yazılıma ve gelişmekte olan teknolojilere olan talep artmaya devam ederken, geleneksel Java veya .NET geliştiricileri buna ayak uydurmakta zorlanıyor. Bu senaryo, AI/ML teknolojilerine yönelik artan ihtiyaç ile geliştirici yetenek açığı arasındaki boşluğu kapatmak için yenilikçi çözümler gerektiriyor.

Citizen geliştiricileri, no-code ve low-code platformların gücünden yararlanarak yanıt olabilir. İş kolu uzmanlıklarına sahip bu profesyoneller, kodlama geçmişlerine sahip olmamalarına rağmen yapay zeka ve makine öğrenimini daha geniş bir sektör yelpazesi için erişilebilir hale getirebilir.

AI ve ML artık sadece abartılı trendler değil; çok sayıda sektördeki işletmeler için muazzam bir potansiyele sahiptirler. Bununla birlikte, bu teknolojiler, yetersiz olan yetenekli geliştirici yeteneği gerektirir. No-code ve low-code platformlar, web sitelerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasını, e drag-and-drop ortamlarıyla bu boşluğu doldurmaya yardımcı olabilir.

Bu platformlar, yurttaş geliştiricilerin yeni araçlar için temel bileşenleri oluşturmasına izin vererek, deneyimli geliştiricilerin gelişmiş AI ve ML öğelerine konsantre olmalarını sağlar. Örnek olarak, finansal analistler ve pazarlamacılar gibi profesyoneller, makine öğrenimi destekli dolandırıcılık tespit araçları geliştirebilir veya müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için özel uygulamalar oluşturabilir. Bu yaklaşım, genç avukatların müzakereleri iyileştirmek için sözleşme verilerini analiz etmek için kendi kendine yapılan araçları kullanmasına bile olanak sağlayabilir.

Ancak yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için gerekli veri kümelerinin oluşturulması ve sürdürülmesi gibi zorluklar hâlâ mevcuttur. Yapay zeka ve makine öğrenimi avantajları için yapılandırılmış veriler sağlamak için veri bilimcileri gereklidir ve vatandaş geliştiricilerin ekstra desteğe ihtiyaç duyabileceği yer burasıdır. Tam zamanlı veri bilimi yeteneklerini işe almak giderek zorlaştıkça, işletmeler danışmanlık firmaları veya proje tabanlı veri bilimcilerle işbirliği yapmayı tercih edebilir. Bu, vatandaş geliştiricilerin no-code platformlarında çalışmaya başlamaları için verilerini doğru şekle sokmalarına yardımcı olacaktır.

Her çalışan vatandaş geliştirici rolleri için uygun olmasa da mükemmel adaylar olabilecek tutku ve yenilikçilik güdüsü olan kişiler vardır. Bu çalışanlar, sorunları çözmek ve süreçleri düzene sokmak için proaktif bir yaklaşıma sahiptir ve genellikle işleri halletmek için gölge BT alanına yönelirler. Firmalar, bu girişimci tiplere yetkili no-code platformlar sağlayarak, şirketin BT parametreleri dahilinde becerilerini etkili bir şekilde kullanabilirler.

Vatandaş geliştirici girişiminizin başarısını sağlamak için kapsamlı eğitim sağlayın, uygun yönetişim yapıları kurun ve platform kullanımına ilişkin net politikalar oluşturun. Bu yaklaşım, gölge BT riskini azaltacak ve BT dışı çalışanları no-code güçlü araçlarla donatmak için güvenli liderlik desteği sağlayacaktır.

Göz önünde bulundurulması gereken platformlardan biri, kullanıcıların arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan güvenilir bir no-code araç seti olan AppMaster. Görsel olarak veri modelleri, iş süreçleri, REST API ve WSS Uç Noktaları oluşturma gibi yeteneklerle AppMaster platformu, vatandaş geliştiricilerin uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturması ve güncellemesi için idealdir.

AI patlamasının ortasında geliştiricilere olan talep arttıkça, vatandaş geliştiricilerden oluşan bir ekip oluşturmak, organizasyonları yetenek eksikliklerini etkili bir şekilde ortadan kaldıracak ve kurum genelinde teknoloji ile ilgili sorunları çözecek şekilde ayarlayabilir. AppMaster gibi no-code platformları kuruluşa entegre etmek, vatandaş geliştiricilerin yapay zeka ve makine öğrenimi geliştirmeye katkıda bulunmalarını sağlarken, geleneksel geliştiriciler üst düzey araçlara ve süreçlere odaklanır.