Kodsuz AI: Faydalar, Sektörler & Temel Farklılıklar

Kodsuz AI araçları, kullanıcıların kod yazmadan AI uygulamaları oluşturmasına, eğitmesine veya dağıtmasına olanak tanır. Bu platformlar genellikle sürükle-bırak arayüzlerine, doğal dil prompt'larına, yönlendirilmiş kurulum sihirbazlarına veya görsel iş akışı oluşturucularına güvenir. Bu yaklaşım, giriş bariyerini düşürür ve AI geliştirme süreçlerini programlama geçmişi olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

Son zamanlarda, kodsuz AI basit otomasyonların ve erken aşama prototiplerin çok ötesine genişledi. Birçok platform artık üretim seviyesinde iş akışlarını destekliyor, metin ve görsel gibi birden fazla veri türünü işliyor ve modellerin yalnızca çıktı üretmek yerine görevleri yerine getirmesini sağlayan ajan benzeri özellikler içeriyor.

Önemli sektör uygulamalarını, önde gelen kodsuz platformları ve AutoML'den kritik farklılıkları keşfedin.

Kodsuz AI platformları

Kodsuz AI'yı uygulanabilir kılmak için, dil modelleri, görme, otomasyon ve analitik dahil olmak üzere farklı AI yetenekleri arasında teknik olmayan kullanıcıların bugün keşfedebileceği önde gelen bazı platformlar ve araçlar şunlardır:

LLM-tabanlı platformlar

ChatGPT Custom GPTs (OpenAI)

Belirli davranış, ton veya bilgi ile özel AI asistanları oluşturun. Doğal dil talimatları ve dosya yüklemeleri kullanarak kurulum yapın. Şubat 2026 itibarıyla, GPT'ler varsayılan olarak GPT-5.2 üzerinde çalışıyor, araç entegrasyonu için "Apps" (Uygulamalar) "Connectors" (Bağlayıcılar) yerine geçti ve Ses Modu artık destekleniyor.

Flowise

LangChain altyapısını kullanarak LLM-tabanlı uygulamalar (örneğin, chatbot'lar, ajanlar, RAG pipeline'ları) oluşturmak için sürükle-bırak görsel bir oluşturucu. Prototipleme için idealdir.

MagickML

Sohbet tabanlı AI, iş akışları ve araçlar oluşturmak için LLM ve API zincirleme için görsel bir kodsuz arayüz. Ajan desteği ile programcı olmayanlar için tasarlanmıştır.

MindStudio

Kullanıcıların her sağlayıcı için ayrı API anahtarlarını yönetmesine veya faturalandırmasına gerek kalmadan iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan görsel bir arayüz üzerinden 200'den fazla AI modeline erişim sağlar.

Ön yapılandırılmış modüllere sahip bir sürükle-bırak iş akışı oluşturucu, metin açıklamalarından iş akışı iskeleti oluşturan bir AI "Mimar" özelliği ve ajanların çalışma zamanında araçlar seçmesine olanak tanıyan dinamik araç seçimi desteği içerir.

Kodsuz veri & tahmine dayalı AI araçları

Levity

Belge sınıflandırma, duygu analizi veya görüntü tanıma için modeller eğitir. Zapier ve Slack ile entegre olur.

Obviously.AI

Veri setinizi yükleyin ve tahminler oluşturun (örneğin, müşteri kaybı, satış tahmini).

Kodsuz AI analitiği & panolar

MonkeyLearn

Sezgisel bir dashboard ve elektronik tablo ile uygulamalar için entegrasyonlarla metin analizi araçları (örneğin, anahtar kelime çıkarma, duygu tespiti) sunar.

Otomasyon & iş akışları

Creatio

CRM, süreç otomasyonu ve AI yeteneklerini tek bir platformda birleştiren kodsuz bir ajans platformu.

AI Command Merkezi aracılığıyla, kuruluşlar AI kullanımının tam görünürlüğünü ve yönetişimini korurken kodlama yapmadan AI ajanlarını tasarlayabilir, dağıtabilir ve yönetebilir. Creatio ayrıca satış, pazarlama ve hizmet için önceden oluşturulmuş ve özelleştirilebilir AI ajanları sağlayarak ekiplerin görevleri otomatikleştirmesine, iş akışlarını koordine etmesine ve kurumsal çapında içgörüler oluşturmasına yardımcı olur.

Bardeen

Raporlama, e-posta sıralama ve planlama gibi tekrarlayan görevler için AI ajanları ve kodsuz otomasyonu birleştiren bir tarayıcı otomasyon platformu.

Make.com (eski adıyla Integromat)

e-posta oluşturma, belge oluşturma veya doğal dil girdilerine göre istekleri yönlendirme gibi iş akışlarını otomatikleştirmek için LLM modülleri sunar.

Özellikler arasında görsel koordine ve akıl yürütme panellerine sahip yerleşik AI Ajanları, AI Web Arama modülü, standartlaştırılmış araç kullanımı için MCP İstemci entegrasyonu ve doğal dil ile otomasyon oluşturmayı kolaylaştıran Maia AI asistanı yer alır.

Zapier AI

OpenAI gibi araçlarla AI destekli otomasyonlar sağlar ve (örneğin, e-postaları özetleme, yanıt taslağı oluşturma, mesajları sınıflandırma) gibi mantık tabanlı iş akışlarına izin verir.

Vibe coding/Uygulama oluşturucular

Base 44

Kullanıcıların, arka uç altyapısını (veritabanları, API'ler, kimlik doğrulama, depolama, ödemeler) ve ön uç mantığını düz İngilizce'den otomatik olarak oluşturarak doğal dil prompt'larını tam yığın web ve mobil uygulamalara dönüştürmesine olanak tanır.

Builder sohbeti ve tartışma modu gibi AI destekli özellikler; veritabanı yönetimi, dosya depolama, e-posta sistemleri ve ödeme işleme gibi temel altyapı; ve özel alan adları, iş akışı otomasyonu ve analitik gibi uygulama yönetim araçları içerir.

Lovable

Lovable.dev, kullanıcıların manuel kodlama yerine doğal dil prompt'larını kullanarak uygulamalar oluşturmasına, yinelemesine ve dağıtmasına olanak tanıyan bir web oluşturucudur. Kullanıcılar uygulamalarının veya sitelerinin nasıl çalıştığını açıklayabilir ve platform, düzenlenebilir gerçek kod ve dağıtım seçenekleriyle çalışan bir ön uç, arka uç, veritabanı, kimlik doğrulama ve entegrasyonlar oluşturur.

Bolt.new (StackBlitz tarafından)

WebContainer teknolojisi üzerinden anlık önizlemelerle metin prompt'larından tam yığın uygulamalar oluşturmak için Claude kullanan tarayıcı tabanlı bir AI uygulama oluşturucu.

AI ajanları ile kodsuz: Daha yetenekli vatandaş-ajan oluşturucular

Son araştırmalar, kodsuz araçların doğal dil arayüzlerini ajan tabanlı koordine ile eşleştirerek daha yetenekli hale geldiğini gösteriyor. Bu, uzman olmayanların kod veya altyapıya dokunmadan çok adımlı AI iş akışları ve uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

AIAP çalışması: Birden fazla ajan tarafından desteklenen doğal dil iş akışları

AIAP, bir kodsuz platformun belirsiz kullanıcı talimatlarını yapılandırılmış iş akışlarına nasıl dönüştürebileceğini gösterir. Sistem, isteği yorumlayan, görevlere bölen, veri ve eylemleri çıkaran ve bu eylemleri doğru araçlara haritalayan birkaç dahili ajan kullanır.¹

Önemli yetenekler şunlardır:

• Genel olarak ifade edilen girdileri net ve sıralı adımlara dönüştürme.
• Veriyi, eylemleri ve bağlamı doğrudan doğal dilden tanımlama ve bunları görselleştirme.
• Kullanıcı tarafından tanımlanan eylemleri uygun API veya modellerle otomatik olarak eşleştirme.
• Uzman olmayanların uçtan uca AI hizmetleri oluşturmasına izin verme; kullanıcı çalışmalarında katılımcıların yalnızca doğal dil prompt'ları ve modüler bloklar kullanarak işlevsel iş akışları oluşturdukları gösterilmiştir.

LLM4FaaS çalışması: Doğal dil yoluyla uygulamalar oluşturma ve dağıtma

LLM4FaaS, kodsuz geliştirme katmanının farklı bir yönüne odaklanır: dağıtılabilir uygulamalara dönüştürmek için doğal dil açıklamalarını kullanmak.

Bir LLM ile bir Fonksiyon-Hizmet Olarak (FaaS) platformunu entegre eder, böylece kullanıcılar istedikleri işlevselliği açıklayabilirken sistem kod oluşturma, paketleme ve dağıtımı otomatik olarak yönetir.²

Temel çıkarımlar şunlardır:

• Kullanıcılar açıklamalar yazar; sistem prompt'ları oluşturur, kod üretir ve herhangi bir teknik bilgi gerektirmeden kodu dağıtır.
• FaaS arka ucu, sunucu kurulumu veya çalışma zamanı yapılandırması gibi operasyonel görevleri ortadan kaldırır.
• Gerçek kullanıcı prompt'larıyla yapılan değerlendirmelerde, LLM4FaaS bir FaaS olmayan taban çizgisini ve mevcut bir LLM yürütme aracını geride bırakarak %71 anlamsal geçme oranı elde etti.

Sektörler genelinde kodsuz AI

Şekil 1: Kodsuz AI'ya yönelik çevrimiçi ilgi.

Finans

Finansal kurumlar, tahmine dayalı analitik, duygu analizi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri verisi analizi için kodsuz AI araçlarını kullanabilir.

Bu araçlar, kod gerektirmeden doğru tahmine dayalı modeller oluşturmayı ve tarihsel veriyi analiz etme, doğrusal regresyon modelleri oluşturma veya risk değerlendirmesi için AI entegre etme gibi görevleri gerçekleştirmeyi sağlar.

Sağlık

Kodsuz AI çözümleri, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta teşhisi, görüntü sınıflandırma (örneğin, X-ışınları veya MR'lar) ve tahmine dayalı analitik için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmesine yardımcı olur. Bu kodsuz yaklaşım, tıbbi araştırmada ve operasyonel verimlilikte AI benimsenmesini hızlandırır.

Örneğin, AI sağlık araçları, sağlayıcıların genetik, yaşam tarzı ve tıbbi geçmiş dahil hasta verilerini analiz ederek optimal tedavileri belirlemesine ve kişiselleştirilmiş bakım planları geliştirmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, tedavi etkinliğini artırır, yan etkileri en aza indirir ve gereksiz prosedürlerden kaçınarak maliyetleri düşürür.

Perakende ve E-ticaret

Perakendeciler ve e-ticaret işletmeleri, müşteri segmentasyonu, metin verisinden duygu analizi, tahmine dayalı satış tahmin modelleri ve üretken AI araçlarıyla kişiselleştirilmiş pazarlama için kodsuz AI kullanabilir.

Örneğin, AI ve makine öğrenimi ile web sitesi kişiselleştirme, satın alma geçmişi ve gezinme kalıpları gibi müşteri davranışlarına ve tercihlerine göre çevrimiçi alışveriş deneyimini özelleştirmeyi sağlar. Kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve pazarlama mesajları sunarak müşteri ilişkilerini ve sadakatini artırır.

Perakendede kodsuz AI kullanımının bir başka örneği, kendin öde sistemlerinin uygulanmasıdır. Kendin öde sistemleri, müşterilerin satın alımları bağımsız olarak tamamlamasını sağlayarak işlemleri basitleştirmeye yardımcı olur. Bu sistemler, sorunsuz bir ödeme deneyimi için ürün tarama ve ödeme işleme gibi görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Üretim

Kodsuz AI platformları,  üretim  şirketlerinin bilgisayarlı görü ve otomatik makine öğrenimi kullanarak nesne tespiti, anormallik tespiti ve tahmine dayalı bakım gibi görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olur. Bu araçlar ayrıca veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden iş verilerini analiz edebilir ve süreçleri optimize edebilir.

Örneğin, kodsuz AI araçları üreticilerin sürdürülebilir üretim için süreçleri optimize etmesini sağlar. Süreç madenciliği araçları, bölgeler genelinde ve bireysel adımlara kadar (süre, maliyet ve personel dahil) performansı analiz ederek darboğazları belirlemeye ve ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Bu içgörüler, üreticilerin iş akışlarını basitleştirmesine ve farklı bölgelerde birden fazla fabrika çalıştırmalarına rağmen zamanında ve doğru teslimatları garanti eden tutarlı sistemler kurmasına olanak tanır.

Pazarlama ve Reklamcılık

Pazarlamacılar, içerik oluşturma, görüntü oluşturma ve kodsuz araçlarla doğal dil işleme için üretken AI modellerini kullanarak hedefli kampanyalar oluşturmak için verileri analiz edebilir. Bu araçlar, müşteri verilerini verimli bir şekilde yönetmelerine ve birkaç tıklama ile AI çözümlerini dağıtmalarına olanak tanır.

Eğitim

Eğitim kurumları, AI asistanları geliştirmek, öğrenci performansı için verileri analiz etmek ve AI'yı öğrenme platformlarına entegre etmek için kodsuz AI'dan yararlanabilir.

Örneğin, ChatGPT, öğretmenlere dil bilgisi kontrolleri, yazma değerlendirmesi ve notlandırma konusunda destek sunarak iş akışlarını geliştirmelerine yardımcı olur. Öğretmenler, ders planlarını düzeltmek, öğrenci yazılarına geri bildirim sağlamak ve dil bilgisi ile yazma becerilerini öğretmek için ChatGPT'yi kullanabilir.

Ayrıca, ChatGPT, öğrenci çalışmalarındaki içerik, yapı ve tutarlılığı analiz ederek notlandırma konusunda yardımcı olur, otomatik geri bildirim sunar ve öğrenme hedefleriyle uyumlu notlandırma rubrikleri oluşturulmasına yardımcı olur.

Teknoloji ve Startup'lar

Startup'lar, kullanıcıların bilgisayarlı görü ve uçtan uca süreçlerle üretken AI modellerini test etmelerine olanak tanıyan AI modellerini hızlıca prototiplemelerine izin veren kodsuz AI araçlarından yararlanabilir.

Örneğin, bir teknoloji startup'ı müşteri desteğini otomatikleştirmek için akıllı bir chatbot'lar oluşturmak üzere kodsuz AI araçlarını kullanabilir. Sohbet botunu SSS'leri yönetmesi, yaygın sorunları gidermesi ve karmaşık sorguları insan ajanlara iletmesi için eğitebilirler.

Kodsuz platformları kullanarak, ekip sohbet botunu kod yazmaya gerek kalmadan web siteleri ve CRM sistemleriyle entegre edebilir.

Lojistik ve Tedarik Zinciri

Lojistik sektöründeki işletmeler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmek, talebi tahmin etmek, rotaları optimize etmek ve envanteri yönetmek için kodsuz araçları kullanabilir.

Örneğin, bilgisayarlı görüye sahip AI destekli botlar, gerçek zamanlı tarama gibi tekrarlayan envanter görevlerini otomatikleştirebilir. Bu botlar, depolarda ve perakende mağazalarında envanter yönetimini destekleyerek verimliliği ve doğruluğu artırabilir.

Kodsuz AI için bundan sonra ne olacak?

Araştırmalar ilerledikçe ve daha fazla araç pazara girdikçe, kodsuz AI'nın yönü daha net hale geliyor. Genel eğilim, teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir kalırken daha karmaşık görevleri destekleyen platformlara doğru işaret ediyor.

Ajan tabanlı, çok modlu ve çok ajanlı sistemlerin artan kullanımı

Yeni araştırma çabaları, daha geniş girdileri işleyebilen ve birden fazla adımı koordine edebilen sistemlere doğru bir kaymayı gösteriyor. Bu gelişmeler, kullanıcıların metin, görsel ve potansiyel olarak videoyu tek bir ortamda işleyen iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Bu tür iş akışları, tahminler sağlamak yerine eylemler başlatabilir ve olası uygulama yelpazesini genişletir.

Açık kaynak ve kendi kendine barındırılabilir platformların genişlemesi

Daha fazla ekip, kendi altyapılarında dağıtabilecekleri araçları seçiyor. Bu, kuruluşların verileri üzerinde kontrolü korumalarına, dış satıcılara olan bağımlılıklarını azaltmalarına ve araçları özel gereksinimlerine uyarlamalarına yardımcı olur.

Bu platformların büyümesi, teknik ekiplere ek esneklik sağlarken aynı zamanda günlük kullanıcılar için kodsuz arayüzleri desteklemeye devam ediyor.

Kurumsal operasyonlara daha derin entegrasyon

Kodsuz AI, izole otomasyonların ötesine geçiyor. Kuruluşlar, bu araçları dahili sistemler, müşteri desteği, analitik ve iş akışı koordine dahil olmak üzere daha geniş süreçlere dahil etmeye başlıyor.

Kullanılabilirlik ve soyutlamada iyileştirmeler

Birçok platform, kullanıcı deneyimini basitleştirmek için çalışıyor. Daha net arayüzler, yönlendirilmiş iş akışları ve model davranışının daha iyi açıklamaları, kullanıcıların sistemin ne yaptığını anlamasına yardımcı olur.

Aynı zamanda, araçlar, daha fazla kontrole ihtiyaç duyan ekipler için yeterli yapılandırma seçenekleri sunmayı amaçlıyor. Basitlik ile esneklik arasında denge kurmak, muhtemelen önemli bir tasarım hedefi olmaya devam edecek.

Kodsuz AI çözümlerinin temel faydaları

Kodsuz AI çözümleri, bireyler ve işletmeler için AI ve makine öğrenimi ile denemeye başlama giriş bariyerlerini azaltır. Bu çözümler, şirketlerin AI modellerini düşük maliyetle hızlı bir şekilde benimsemelerine ve alan uzmanlarının en son teknolojiden yararlanmalarına olanak tanır.

İş deneyimini AI ile birleştirir

Veri bilimi hala gelişmekte olan bir alandır ve çoğu veri bilimcisinin alan uzmanlarından daha az iş deneyimi vardır.

Bu kodsuz çözümlerle, iş kullanıcıları alanlarına özgü deneyimlerini kullanabilir ve hızlıca AI çözümleri oluşturabilir.

Hızlı ve düşük maliyetlidir

Özel AI çözümleri oluşturmak kod yazmayı, veriyi temizlemeyi, kategorize etmeyi ve yapılandırmayı, modeli eğitmeyi ve hata ayıklamayı gerektirir. Bunlar, veri bilimi ile aşina olmayanlar için daha uzun sürer.

Otomasyon ve kodsuz teknolojilerin en belirgin faydalarından biri, sağladıkları tasarruftur. Şirketler, iş kullanıcılarının makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlayarak veri bilimcilerine olan ihtiyaçlarını azaltabilir.

Veri bilimcilerinin odaklanmasına yardımcı olur

Zaten bir veri bilimi ekibi olan işletmeler için, diğer çalışanlardan gelen istekler, veri bilimi ekibinin odağını kolayca çözülebilen görevlere kaydırır. Kodsuz çözümler, iş kullanıcılarının bu görevleri kendilerinin üstlenmelerini sağlayarak bu dikkat dağıtıcı istekleri en aza indirir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Zorluklar nelerdir?

Ölçeklenebilirlik sınırları

Kodsuz AI araçları, prototipler ve küçük dahili otomasyonlar oluşturmayı kolaylaştırır, ancak iş yükü arttığında genellikle zorlanırlar. Bu, kullanıcıların altta yatan altyapı üzerinde çok az kontrole sahip olmaları nedeniyle gerçekleşir. Projeler genişledikçe, platformun gizli kısıtlamaları daha görünür hale gelir.

Temel sorunlar şunlardır:

• Performans, daha büyük veri setleri veya daha yüksek istek hacimleri işlenirken yavaşlar.
• Veri boyutu, API throughput'u veya mevcut model türleri konusunda satıcı sınırlamaları.
• Özel ön işleme veya iş akışı mantığı gibi sistem mimarisini değiştirme yeteneğinin olmaması.
• Büyük sistemleri verimli tutmak için teknik ekiplerin güvendiği ayrıntılı yapılandırma seçeneklerinin eksikliği.

Performans ve genelleştirme sınırları

Birçok kodsuz AI aracı, önceden eğitilmiş modellere veya basitleştirilmiş eğitim arayüzlerine güvenir. Bu kısayollar, teknik olmayan kullanıcıların hızlıca başlamasına yardımcı olur, ancak aynı zamanda performansın özel görevler için ne kadar ileri itilebileceğini kısıtlar.

Yaygın sınırlamalar şunlardır:

• Yüksek seviyeli kontrollerin ötesinde fine-tuning parametrelerine minimal veya hiç erişim olmaması.
• Model tasarımı ile deney yapmayı kısıtlayan basitleştirilmiş eğitim döngüleri.
• Gelişmiş özellik mühendisliğini destekleyemeyen kısıtlı veri pipeline'ları.
• Küçük veya dar veri setleriyle çalışırken aşırı öğrenme riskinin artması.

Yönetişim, güvenlik ve sorumlu kullanım

Kodsuz AI araçları daha yetenekli hale geldikçe, denetim ve veri koruma hakkında ek sorular ortaya çıkar. Kuruluşların verinin sistemden nasıl aktığını ve kimin erişebileceğini anlaması gerekir.

Önemli hususlar şunlardır:

• Hassas bilgiler harici bir platforma yüklendiğinde veri gizliliği endişeleri ortaya çıkar.
• Düzenlenmiş ortamlarda gerekli olabilecek modellerin kararları nasıl aldığına dair sınırlı görünürlük.
• Kimin bir iş akışı oluşturduğunu, değiştirdiğini veya dağıttığını izleme gibi erişim kontrolü ve denetim ihtiyaçları.

AutoML ve kodsuz AI arasındaki farklar nelerdir?

AutoML ve kodsuz AI, AI ve makine öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesini basitleştirmek için tasarlanmış araçlardır, ancak farklı kullanıcı gruplarına ve amaçlara hizmet ederler; temel farklılıklar şunlardır:

Hedef kitle

• AutoML: Öncelikle veri bilimi ve makine öğrenimi konusunda uzmanlığa sahip veri bilimcileri ve teknik kullanıcılar için tasarlanmıştır.
• Kodsuz AI: İş analistleri, eğitimciler, İK profesyonelleri, satış ve pazarlama ekipleri gibi teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için.

Karmaşıklık vs. basitlik

• AutoML: Veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlaması dahil olmak üzere tüm ML pipeline'ı üzerinde şeffaflık ve kontrol sunar. Bu karmaşıklık, veri bilimcilerinin modelleri özel ihtiyaçlara göre uyarlamasına ve iyileştirmesine olanak tanır.
• Kodsuz AI: ML pipeline'ının ayrıntılarını soyutlayarak süreci basitleştirir. Kullanıcılar, teknik karmaşıklık olmadan hızlı model geliştirme için kolay kullanılabilir görsel arayüzlerle etkileşime girer.

Esneklik vs. kullanım kolaylığı

• AutoML: Gelişmiş özelleştirme ve fine-tuning için daha fazla esneklik sağlar, bu da hassas kontrol gerektiren karmaşık projeler için uygundur.
• Kodsuz AI: Kullanım kolaylığı ve erişilebilirliği önceliklendirir, bu da basit kullanım durumları için idealdir ancak gelişmiş veya nüanslı gereksinimler için daha az özelleştirilebilir.

Kimler için en iyisi

• AutoML: ML geliştirme sırasında tekrarlayan görevleri yönetmek isteyen ve pipeline'ın belirli yönlerini ayarlayabilme yeteneğini koruyan deneyimli kullanıcılar.
• Kodsuz AI: Teknik detaylara girmeden tahmine dayalı modeller veya veri analizi gibi AI çözümlerini hızlıca geliştirmesi gereken teknik olmayan kullanıcılar.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Kodsuz AI: Faydalar, Sektörler & Temel Farklılıklar}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 23 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

https://arxiv.org/pdf/2508.02470

2.

https://arxiv.org/pdf/2502.14450

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Evgeniy Mamchenko

Jun 02, 2021 at 13:41

You can try transfer learning for image classification without writing any code in an Android app called Pocket AutoML. It trains a model right on your phone without sending your photos to some "cloud" so it can even work offline.

Yanıtla