Le migliori piattaforme ML no-code: alternative a ChatGPT

Abbiamo valutato 3 piattaforme di machine learning no-code su metriche chiave: elaborazione dei dati (gestione dei valori mancanti, outlier), configurazione del modello e facilità d’uso, produzione di metriche di accuratezza, disponibilità di visualizzazioni e principali limiti o note osservate durante il test.

Strumenti di machine learning no-code benchmark

Nota: I punteggi rappresentano le prestazioni medie su kNN e Regressione Logistica dove applicabile. I risultati possono variare in base alla complessità del dataset.

ChatGPT Data Analyst, Akkio e Gemini, supportano l'addestramento del modello e sono stati valutati utilizzando lo stesso dataset e due modelli di classificazione di base, k-Nearest Neighbors e Regressione Logistica. Gigasheet non supporta l'addestramento del modello ed è stato escluso da questa parte del confronto. Puoi leggere la nostra metodologia di benchmark per maggiori dettagli.

ChatGPT Data Analyst ha ottenuto le migliori prestazioni complessive, con la massima accuratezza media e punteggio F1 su entrambi i modelli.

Akkio ha prodotto punteggi di accuratezza chiari e metriche per classe, rendendolo utilizzabile per compiti predittivi di base e ispezione dell'impatto delle feature, sebbene le sue prestazioni siano rimaste vicine alla baseline.

Gemini ha eseguito una pipeline end-to-end completa con pre-elaborazione completa e report dettagliato delle metriche, ma l'accuratezza su questo dataset era bassa al 11%.

Questi risultati evidenziano che le prestazioni del modello dipendono fortemente dalla qualità dei dati, dalla scelta appropriata del modello e da input bilanciati, anche nelle piattaforme ML no-code. Sebbene tali strumenti semplifichino i flussi di lavoro di machine learning, una preparazione ponderata dei dati e la valutazione sono fondamentali per costruire modelli predittivi affidabili.

Confronto tra strumenti di machine learning no-code

Strumenti di machine learning no-code

1- Akkio Analisi IA

Akkio è una piattaforma di machine learning no-code che consente agli utenti di costruire e implementare rapidamente modelli predittivi, con pulizia automatica dei dati e un'interfaccia semplice. Sebbene offra metriche di valutazione chiare come accuratezza e punteggio F1, manca di opzioni di personalizzazione e controllo avanzato sull'addestramento del modello.

Vantaggi

1. Interfaccia user-friendly. Nessuna competenza di programmazione richiesta, ideale per utenti non data scientist.
2. Pulizia automatica intelligente. Gestisce efficientemente valori mancanti, outlier e dati ridondanti.
3. Chatbot integrato. Guida gli utenti in modo interattivo attraverso l'esplorazione e la modellazione dei dati.

Svantaggi

1. Personalizzazione limitata. Nessun controllo sulla selezione dell'algoritmo o sul processo di addestramento.
2. Nessuna opzione di modellazione avanzata. L'assenza di strumenti di tuning suggerisce che la piattaforma si rivolga a utenti senza competenze ML.
3. Trasparenza del modello limitata. Gli utenti non possono visualizzare o modificare come il modello viene costruito o addestrato.

2- Gigasheet

Gigasheet funziona più come un foglio di calcolo basato su browser che come una piattaforma completa di analisi dei dati basata sull'IA. Fornisce filtri di base e grafici manuali, ma manca di funzionalità automatizzate di machine learning o supporto per compiti predittivi complessi.

Vantaggi

1. Strumento basato sul web con un'interfaccia familiare simile a un foglio di calcolo, facile per gli utenti Excel.
2. Adatto per semplici attività di analisi dei dati senza scrivere codice.
3. Piattaforma no-code accessibile ad analisti aziendali o utenti non tecnici.

Svantaggi

1. Manca di modelli di machine learning e capacità di analisi predittiva.
2. Funzionalità di analisi dei dati limitate, solo filtri e grafici di base.
3. Nessun supporto per l'elaborazione del linguaggio naturale o applicazioni IA.

3- Gemini

Gemini è uno strumento IA no-code che supporta query in linguaggio naturale per automatizzare l'ingegneria delle feature, l'addestramento e la valutazione del modello. Nonostante offra una pipeline ML completa e visualizzazioni ricche, le sue prestazioni predittive sono limitate dallo sbilanciamento dei dati e dai vincoli del modello.

Vantaggi

1. Consente agli utenti di costruire modelli di machine learning personalizzati senza codice.
2. Supporta l'elaborazione del linguaggio naturale per flussi di lavoro completamente conversazionali.
3. Gestisce l'analisi dei dati, l'ingegneria delle feature e la valutazione del modello end-to-end.

Svantaggi

1. L'accuratezza è stata molto bassa sul dataset utilizzato nel benchmark degli strumenti di machine learning no-code.
2. La mancanza di controllo sugli iperparametri può essere adatta a utenti con competenze ML limitate, ma limita gli utenti avanzati.
3. I migliori risultati richiedono dataset bilanciati per ottenere prestazioni del modello soddisfacenti.

4- ChatGPT Data Analyst

ChatGPT Data Analyst consente agli utenti di costruire modelli di machine learning tramite istruzioni in linguaggio semplice, automatizzando tutto, dalla pre-elaborazione alla valutazione del modello. Offre buone prestazioni in compiti di classificazione di base e fornisce analisi dei dati conversazionali e attente alla privacy.

Vantaggi

1. I modelli predittivi vengono costruiti a partire dal linguaggio naturale; non è necessaria la programmazione di machine learning.
2. Forte nell'analisi esplorativa dei dati e nei riassunti visuali.
3. Copre l'intero flusso di lavoro in un'unica interfaccia: caricamento dei dati, pulizia, addestramento del modello, valutazione e generazione di grafici.

Svantaggi

1. kNN ha avuto prestazioni inferiori rispetto alla Regressione Logistica sullo stesso dataset, suggerendo che la selezione delle feature o il bilanciamento delle classi aiuterebbero, ma lo strumento non presenta questi come passaggi regolabili.
2. Non consente la personalizzazione completa dell'addestramento dei modelli ML.
3. La qualità dell'output dipende dalla chiarezza del prompt; prompt vaghi producono analisi superficiali.

Piattaforme ML con interfacce no-code

All'estremità aziendale dello spettro no-code, diverse piattaforme affermate di IA e machine learning hanno aggiunto interfacce conversazionali e in linguaggio naturale, portando un'accessibilità simile alle organizzazioni con team di dati dedicati.

DataRobot

DataRobot è una piattaforma IA aziendale che automatizza l'addestramento, la valutazione, l'implementazione e il monitoraggio dei modelli di machine learning in casi d'uso predittivi, generativi e di agenti IA, con governance integrata.

La sua funzionalità Agent Assist aggiunge un livello in linguaggio naturale, aiutando gli utenti a redigere specifiche per agenti, generare codice strumentale ed eseguire simulazioni tramite la CLI di DataRobot.¹

SAS Viya

SAS Viya è una piattaforma cloud-native per dati e IA per l'intero ciclo di vita del machine learning, che connette i dati, costruisce e governa i modelli e operazionalizza le decisioni attraverso interfacce sia visuali che basate su codice.

Viya Copilot lo estende con un assistente conversazionale per la scoperta dei dati, lo sviluppo di pipeline di modelli e la gestione dei modelli, consentendo ai non sviluppatori di lavorare con la piattaforma in linguaggio semplice.²

Dataiku

Dataiku è una piattaforma aziendale per analytics, machine learning e agenti IA, che copre la preparazione dei dati, la costruzione di modelli e l'implementazione attraverso blocchi logici visuali o framework completi di codice sotto un unico livello di governance.

Il suo Agent Hub consente agli utenti aziendali di combinare prompt, strumenti e dati aziendali per costruire agenti senza scrivere codice, collegati agli stessi dataset governati già gestiti dal team dati.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas è il servizio di machine learning no-code di AWS per analisti aziendali, con un'interfaccia visuale che costruisce, valuta e implementa modelli senza codice. Utilizza AutoML per addestrare modelli per regressione, classificazione, previsione di serie temporali, NLP, visione artificiale e fine-tuning di modelli di base, e include Amazon Q Developer per una guida conversazionale dalla preparazione dei dati all'implementazione. ³

Microsoft Fabric AutoML

Microsoft Fabric AutoML è un'interfaccia low-code all'interno di Microsoft Fabric Data Science che automatizza il flusso di lavoro ML attraverso una procedura guidata. Gli utenti scelgono una tabella o un file lakehouse, selezionano un'attività ML (regressione, classificazione binaria o multi-classe o previsione), scelgono una modalità AutoML (Quick Prototype, Interpretable, Best Fit o Custom) e la procedura guidata genera un notebook preconfigurato che esegue la prova e registra le metriche tramite MLflow all'interno degli elementi esistenti di esperimenti e modelli di Fabric.⁴

LLM-basati strumenti di analisi dei dati

I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno trasformato l'analisi dei dati consentendo agli utenti di porre domande in linguaggio naturale invece di scrivere codice o formule. Questi strumenti integrano l'IA conversazionale con capacità di foglio di calcolo e visualizzazione, rendendo l'esplorazione dei dati accessibile agli utenti non tecnici.

Claude per l'analisi dei dati

Claude analizza i file CSV caricati e genera visualizzazioni interattive attraverso la sua funzione Artifacts. Anthropic ha aggiornato la piattaforma con capacità di esecuzione di codice che consentono la generazione di script Python/Node.js e la creazione di file scaricabili.

Capacità principali:

• Visualizzazioni interattive dei dati con Artifacts (grafici, dashboard, report)
• Analisi statistica con spiegazioni in linguaggio naturale
• Output scaricabili (fogli di calcolo, CSV, report, visualizzazioni PNG)
• Integrazione con Google Sheets tramite il componente aggiuntivo Claude for Sheets
• Analisi multi-file e riferimenti incrociati tra dataset

Microsoft Copilot per Excel

Microsoft Copilot si integra direttamente in Excel attraverso un'interfaccia a barra laterale, consentendo la creazione di formule, la pulizia dei dati, le tabelle pivot e la generazione di grafici tramite linguaggio naturale.

Capacità principali:

• Creazione di formule in linguaggio naturale con spiegazioni passo-passo
• Automazione della pulizia e trasformazione dei dati
• Generazione di tabelle pivot e grafici
• Sicurezza di livello aziendale all'interno dell'ecosistema Microsoft
• Integrazione con le app Microsoft 365 (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

Tableau Pulse fornisce insight generati dall'IA e monitoraggio automatico per gli utenti di Tableau Cloud. La piattaforma utilizza l'IA generativa per rilevare tendenze, outlier e driver, riassumendoli in linguaggio naturale con avvisi proattivi.

Capacità principali:

• Riassunti automatici in linguaggio naturale dei cambiamenti nei dati
• Avvisi proattivi tramite Slack, email e app mobile
• Q&A avanzato (Discover) per l'esplorazione conversazionale delle metriche
• Monitoraggio degli obiettivi con indicatori di stato in linea/in ritardo
• Rilevamento delle anomalie in tempo reale e previsioni

Julius IA

Julius IA è specializzato nell'analisi statistica tramite interfaccia conversazionale. Gli utenti caricano dataset (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) e richiedono analisi o test statistici in inglese semplice.

Capacità principali:

• Test statistici (p-value, ANOVA, dimensionamento del campione, regressione)
• Generazione di codice Python e R per la riproducibilità
• Molteplici formati di esportazione per grafici e risultati
• Analisi di correlazione e visualizzazione dei dati
• Flussi di lavoro in stile notebook per analisi iterative

Strumenti di machine learning no-code metodologia di benchmark

Per valutare l'usabilità e le capacità delle piattaforme di machine learning no-code, abbiamo selezionato quattro strumenti ampiamente accessibili: Akkio, Gigasheet, Gemini e ChatGPT Data Analyst. Ogni piattaforma è stata testata utilizzando lo stesso dataset e guidata attraverso un insieme coerente di compiti, tra cui la pulizia dei dati, l'analisi esplorativa, l'addestramento del modello (utilizzando kNN e Regressione Logistica) e la valutazione delle prestazioni basata su accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e output della matrice di confusione.

Ci siamo concentrati su tre criteri chiave:

1. Facilità d'uso: Quanto intuitiva e accessibile (interfaccia drag and drop, preparazione dei dati) è l'interfaccia per le persone non tecniche.
2. Profondità analitica: La capacità della piattaforma di elaborare i dati, costruire modelli e fornire metriche utili.
3. Flessibilità e guida: Gli utenti possono interagire in modo naturale, esplorare alternative e ricevere feedback significativi.

Tutti i test sono stati condotti in condizioni di accesso gratuito o standard per riflettere le esperienze reali degli utenti.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

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Vantaggi delle piattaforme ML no-code

Gli strumenti ML no-code automatizzano la costruzione, l'addestramento e l'implementazione dei modelli per utenti non tecnici, eliminando la necessità di scrivere codice o gestire l'infrastruttura. Alcune piattaforme includono anche modelli pronti all'uso per compiti come la classificazione del testo e il riconoscimento delle immagini, consentendo agli utenti aziendali di applicare il machine learning ai propri dati senza competenze ML.

Panoramica dei modelli di machine learning

Gli strumenti no-code consentono agli utenti aziendali e agli analisti di costruire e implementare modelli ML senza scrivere codice. Gestiscono bene compiti standard come la classificazione, la regressione e la previsione su dati tabulari, ma in genere non coprono carichi di lavoro avanzati come il rilevamento di oggetti, i sistemi di raccomandazione o architetture di reti neurali personalizzate, che richiedono ancora framework basati su codice e competenze di data science.

FAQ

Cita questo benchmark

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Le migliori piattaforme ML no-code: alternative a ChatGPT}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ml-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 17 Giugno 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

February 2026: DataRobot docs

2.

SAS expands SAS Viya with governed AI assistants and agentic AI capabilities

Cision PR Newswire

3.

Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI

4.

Use AutoML (interface) - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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