Thu hẹp khoảng cách thiếu hụt nhà phát triển AI/ML với Nhà phát triển công dân và Nền tảng không cần mã

Sự thiếu hụt nhà phát triển trong lực lượng lao động là một mối quan tâm cấp bách, đặc biệt là khi chúng ta hướng tới một tương lai được thúc đẩy mạnh mẽ bởi AI và máy học (ML). Forrester dự đoán rằng đến năm 2024, Mỹ sẽ thiếu hụt 500.000 nhà phát triển. Khi nhu cầu về phần mềm và các công nghệ mới nổi tiếp tục tăng trong các ngành công nghiệp khác nhau, các nhà phát triển Java hoặc .NET truyền thống phải vật lộn để theo kịp. Kịch bản này kêu gọi các giải pháp sáng tạo để thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu ngày càng tăng đối với công nghệ AI/ML và sự thiếu hụt tài năng của nhà phát triển.

Các nhà phát triển công dân có thể là câu trả lời bằng cách khai thác sức mạnh của các nền tảng no-code và low-code. Những chuyên gia này, với kiến thức chuyên môn về lĩnh vực kinh doanh của họ, có thể giúp AI và ML có thể tiếp cận được với nhiều ngành công nghiệp hơn mặc dù họ thiếu nền tảng về mã hóa.

AI và ML không còn là những xu hướng được thổi phồng quá mức; họ nắm giữ tiềm năng to lớn cho các doanh nghiệp trên nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, những công nghệ này đòi hỏi tài năng của nhà phát triển lành nghề, vốn đang bị thiếu hụt. Các nền tảng No-code và low-code có thể giúp thu hẹp khoảng cách này bằng môi trường trực quan, drag-and-drop cho phép xây dựng trang web nhanh chóng, tự động hóa email và tạo ứng dụng mà không cần viết mã truyền thống.

Các nền tảng này cho phép các nhà phát triển công dân tạo ra các thành phần thiết yếu cho các công cụ mới, giải phóng các nhà phát triển có kinh nghiệm để tập trung vào các yếu tố AI và ML nâng cao. Ví dụ: các chuyên gia như nhà phân tích tài chính và nhà tiếp thị có thể phát triển các công cụ phát hiện gian lận dựa trên ML hoặc tạo các ứng dụng độc quyền để phân tích phản hồi của khách hàng. Cách tiếp cận này thậm chí có thể cho phép các luật sư cấp dưới khai thác các công cụ tự tạo để phân tích dữ liệu hợp đồng nhằm cải thiện các cuộc đàm phán.

Tuy nhiên, những thách thức vẫn tồn tại, chẳng hạn như xây dựng và duy trì bộ dữ liệu cần thiết cho các dự án AI và ML. Các nhà khoa học dữ liệu là cần thiết để cung cấp dữ liệu có cấu trúc cho các lợi ích của AI và ML và đây là lúc các nhà phát triển công dân có thể cần hỗ trợ thêm. Khi việc tuyển dụng nhân tài khoa học dữ liệu toàn thời gian ngày càng trở nên khó khăn, các doanh nghiệp có thể chọn cộng tác với các công ty tư vấn hoặc nhà khoa học dữ liệu dựa trên dự án. Điều này sẽ giúp dữ liệu của họ ở dạng phù hợp để các nhà phát triển công dân bắt đầu làm việc với dữ liệu đó trên nền tảng no-code của họ.

Mặc dù không phải nhân viên nào cũng phù hợp với vai trò nhà phát triển công dân, nhưng có những cá nhân với niềm đam mê và động lực đổi mới sẽ trở thành những ứng viên hoàn hảo. Những nhân viên này có cách tiếp cận chủ động đối với các quy trình giải quyết vấn đề và hợp lý hóa, thường chuyển sang lĩnh vực CNTT ngầm để hoàn thành công việc. Bằng cách cung cấp cho các loại doanh nhân này nền tảng no-code được ủy quyền, các công ty có thể tận dụng hiệu quả các kỹ năng của họ trong các thông số CNTT của công ty.

Để đảm bảo sự thành công của sáng kiến nhà phát triển công dân của bạn, hãy cung cấp chương trình đào tạo kỹ lưỡng, thiết lập cấu trúc quản trị phù hợp và thiết lập các chính sách rõ ràng về việc sử dụng nền tảng. Cách tiếp cận này sẽ giảm rủi ro về CNTT trong bóng tối và đảm bảo sự ủng hộ của lãnh đạo để trang bị cho những nhân viên không chuyên về CNTT với các công cụ mạnh mẽ no-code.

Một nền tảng cần xem xét là AppMaster, một bộ công cụ no-code đáng tin cậy cho phép người dùng tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Với các khả năng như tạo mô hình dữ liệu trực quan, quy trình kinh doanh, API REST và Điểm cuối WSS, nền tảng AppMaster là lý tưởng để các nhà phát triển công dân nhanh chóng xây dựng và cập nhật ứng dụng của họ.

Khi nhu cầu về các nhà phát triển tăng lên trong bối cảnh bùng nổ AI, việc xây dựng một nhóm các nhà phát triển công dân có thể thiết lập các tổ chức để vượt qua tình trạng thiếu nhân tài một cách hiệu quả và giải quyết các vấn đề liên quan đến công nghệ trong toàn doanh nghiệp. Việc tích hợp các nền tảng no-code như AppMaster vào tổ chức có thể trao quyền cho các nhà phát triển công dân đóng góp vào quá trình phát triển AI và ML trong khi các nhà phát triển truyền thống tập trung vào các công cụ và quy trình cấp cao.