No-Code AI: Faydalar, Sektörler ve Temel Farklar

No-code AI araçları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, eğitmesine veya dağıtmasına olanak tanır. Bu platformlar genellikle sürükle-bırak arayüzlerine, doğal dil prompt'larına, rehberli kurulum sihirbazlarına veya görsel iş akışı oluşturucularına dayanır. Bu yaklaşım, giriş engelini düşürür ve yapay zeka geliştirmeyi programlama geçmişi olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.

Son zamanlarda no-code AI, basit otomasyonun ve erken aşama prototiplerin çok ötesine genişledi. Birçok platform artık üretim düzeyinde iş akışlarını destekliyor, metin ve görüntüler gibi birden çok veri türünü işliyor ve model'lerin yalnızca çıktı üretmek yerine görevleri yerine getirmesini sağlayan ajan benzeri özellikler içeriyor.

Temel sektör uygulamalarını, önde gelen no-code platformları ve AutoML'den kritik farkları keşfedin.

No-code AI nedir?

No-code AI platformları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmasına, eğitmesine, dağıtmasına veya otomatikleştirmesine olanak tanır. Programlama yerine, kullanıcılar genellikle sürükle-bırak oluşturucular, doğal dil prompt'ları, rehberli kurulum akışları, şablonlar, bağlayıcılar veya görsel iş akışı düzenleyicileri aracılığıyla çalışır.

Kategori birkaç farklı ürün türünü içerir:

• LLM tabanlı oluşturucular: Özel asistanlar, chatbot'lar, ajanlar, RAG iş akışları, bilgi tabanı yardımcı pilotları.
• Tahmine dayalı AI / AutoML tarzı araçlar: Müşteri kaybı tahmini, müşteri adayı puanlama, talep tahmini, belge sınıflandırma, görüntü sınıflandırma.
• Otomasyon ve ajan iş akışı araçları: Verileri yönlendiren, API'leri çağıran, metni özetleyen, girdileri sınıflandıran veya eylemleri tetikleyen çok adımlı iş akışları.
• AI uygulama oluşturucuları / “vibe coding” araçları: Web uygulamaları, iç araçlar, açılış sayfaları, panolar ve prompt'lardan oluşturulan prototipler.

Sınırlar her zaman net değildir. Bazı “no-code” uygulama oluşturucuları gerçek kaynak kodu üretir, GitHub entegrasyonları sunar veya manuel kod düzenlemelerine izin verir. Bu araçlar genellikle ilk yapım için no-code ve üretim özelleştirmesi için low-code olarak tanımlanır.

No-code AI platformları

no-code AI'ı eyleme dönüştürmek için, teknik olmayan kullanıcıların bugün farklı AI yetenekleri genelinde — dil model'leri, görüntü, otomasyon ve analitik dahil — keşfedebileceği bazı önde gelen platformlar ve araçlar şunlardır:

LLM tabanlı platformlar

ChatGPT Custom GPTs (OpenAI)

Belirli davranış, ton veya bilgiye sahip özel yapay zeka asistanları oluşturun. Doğal dil talimatları ve dosya yüklemeleri kullanarak kurulum yapın.

Flowise

Sürükle-bırak görsel oluşturucu, arka planda LangChain kullanarak büyük dil modeli tabanlı uygulamalar (ör. chatbot'lar, ajanlar, RAG pipeline'ları) oluşturmak içindir. Prototipleme için idealdir.

MagickML

LLM'leri ve API'leri zincirleyerek konuşmaya dayalı AI, iş akışları ve araçlar oluşturmak için görsel no-code bir arayüz. Ajan desteğiyle programcı olmayanlar için tasarlanmıştır.

MindStudio

Görsel bir arayüz aracılığıyla 200'den fazla AI model'ine erişim sağlar; kullanıcıların her sağlayıcı için ayrı API anahtarları veya faturalandırma yönetmeden iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Önceden oluşturulmuş modüller içeren sürükle-bırak iş akışı oluşturucu, metin açıklamalarından iş akışı iskeleti üreten bir AI “Architect” özelliği ve ajanların çalışma zamanında araç seçmesine olanak tanıyan dinamik araç seçimi desteği içerir.

No-code veri ve tahmine dayalı AI araçları

Levity

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

Obviously.AI

Dataset'inizi yükleyin ve tahminler oluşturun (ör. müşteri kaybı, satış tahmini).

Otomasyon ve iş akışları

Creatio

CRM, süreç otomasyonu ve AI yeteneklerini tek bir platformda birleştiren no-code ajan tabanlı bir platform.

AI Command Center aracılığıyla kuruluşlar kodlama yapmadan yapay zeka ajanlarını tasarlayabilir, dağıtabilir ve yönetebilir; aynı zamanda AI kullanımı üzerinde tam görünürlük ve yönetişim sağlar. Creatio ayrıca satış, pazarlama ve servis için önceden oluşturulmuş ve özelleştirilebilir AI ajanları sunarak ekiplerin görevleri otomatikleştirmesine, iş akışlarını düzenlemesine ve kurumsal genelinde içgörüler üretmesine yardımcı olur.

Bardeen

Raporlama, e-posta sıralama ve planlama gibi tekrarlayan görevler için AI ajanları ve no-code otomasyonu birleştiren bir tarayıcı otomasyon platformu.

Make.com (eski adıyla Integromat)

Doğal dil girdilerine dayalı olarak e-postalar oluşturma, belgeler oluşturma veya istekleri yönlendirme gibi iş akışlarını otomatikleştirmek için LLM modülleri sunar.

Özellikler arasında görsel düzenleme ve akıl yürütme panellerine sahip yerel AI Ajanları, bir AI Web Arama modülü, standartlaştırılmış araç kullanımı için MCP Client entegrasyonu ve doğal dil ile otomasyonlar oluşturmaya yardımcı olan Maia AI asistanı bulunur.

Zapier AI

OpenAI gibi araçlarla AI ile geliştirilmiş otomasyonlar sağlar; mantık tabanlı iş akışlarına olanak tanır (ör. e-postaları özetleme, yanıt taslağı oluşturma, mesajları sınıflandırma).

Vibe coding / Uygulama oluşturucular

Base 44

Kullanıcıların doğal dil prompt'larını, arka uç altyapısını (veritabanları, API'ler, kimlik doğrulama, depolama, ödemeler) ve ön uç mantığını düz İngilizceden otomatik olarak üreterek full-stack 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, bunları yineleyerek geliştirmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan bir web oluşturucusudur. Kullanıcılar uygulamalarının veya sitelerinin nasıl çalıştığını tanımlayabilir ve platform; çalışan bir ön uç, arka uç, veritabanı, kimlik doğrulama ve entegrasyonları, düzenlenebilir gerçek kod ve dağıtım seçenekleriyle birlikte üretir.

Bolt.new (StackBlitz tarafından)

WebContainer teknolojisi aracılığıyla anında önizlemelerle metin prompt'larından full-stack uygulamalar oluşturmak için Claude'u kullanan tarayıcı tabanlı AI uygulama oluşturucu.

No-code AI platformu nasıl seçilir?

Tedarikçi listesini kısaltmadan önce bu kriterleri kullanın:

AI ajanlarıyla no-code: Daha yetenekli vatandaş-ajan oluşturucuları

Son araştırmalar, no-code araçların doğal dil arayüzlerini ajan tabanlı düzenlemeyle eşleştirerek daha yetenekli hale geldiğini gösteriyor. Bu, uzman olmayanların koda veya altyapıya dokunmadan çok adımlı AI iş akışları ve uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

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

AIAP, no-code bir platformun belirsiz kullanıcı talimatlarını yapılandırılmış iş akışlarına nasıl dönüştürebileceğini gösterir. Sistem, isteği yorumlayan, görevlere bölen, veri ve eylemleri çıkaran ve bu eylemleri doğru araçlarla eşleyen birkaç dahili ajan kullanır.¹

Önemli yetenekler şunlardır:

• Gevşek ifade edilmiş girdileri net ve sıralı adımlara dönüştürme.
• Verileri, eylemleri ve bağlamı doğal dilden doğrudan belirleme ve bunları görselleştirme.
• Kullanıcı tarafından tanımlanan eylemleri uygun API'lerle veya model'lerle otomatik olarak eşleştirme.
• Uzman olmayanların uçtan uca AI hizmetleri oluşturmasına izin verme; kullanıcı çalışmalarında katılımcıların doğal dil prompt'ları ve modüler bloklar kullanarak işlevsel iş akışları oluşturduğu gösterilmiştir.

LLM4FaaS çalışması: Doğal dil aracılığıyla uygulama oluşturma ve dağıtma

LLM4FaaS, no-code geliştirmenin farklı bir katmanına odaklanır: doğal dil açıklamalarını dağıtılabilir uygulamalara dönüştürmek.

Kullanıcıların istedikleri işlevselliği tanımlayabilmesi için bir LLM'i Function-as-a-Service platformuyla entegre eder; sistem kod üretimini, paketlemeyi ve dağıtımı otomatik olarak gerçekleştirir.²

Temel çıkarımlar şunlardır:

• Kullanıcılar açıklamalar yazar; sistem herhangi bir teknik bilgi gerektirmeden prompt'ları oluşturur, kod üretir ve dağıtır.
• FaaS arka ucu, sunucu kurulumu veya çalışma zamanı yapılandırması gibi operasyonel görevleri ortadan kaldırır.
• Gerçek kullanıcı prompt'larıyla yapılan değerlendirmelerde LLM4FaaS, %71 anlamsal geçiş oranı elde ederek FaaS olmayan bir taban çizgisinden ve mevcut bir LLM yürütme aracından daha iyi performans gösterdi.

Sektörler genelinde no-code AI

Şekil 1: No-code AI'ya çevrimiçi ilgi.

Finans

Finans kurumları; tahmine dayalı analitik, duygu analizi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri verisi analizi için no-code AI araçlarını kullanabilir.

Bu araçlar, doğru tahmine dayalı model'ler oluşturmaya ve geçmiş verileri analiz etme, doğrusal regresyon model'leri kurma veya risk değerlendirmesi için AI'yı entegre etme gibi görevleri yerine getirmeye yardımcı olur; tüm bunlar kod gerektirmeden.

Sağlık Hizmetleri

No-code AI çözümleri, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta teşhisleri, görüntü sınıflandırma (ör. röntgenler veya MRI'lar) ve tahmine dayalı analitik için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmesine yardımcı olur. Bu no-code yaklaşım, tıbbi araştırmalarda ve operasyonel verimliliklerde AI benimsenmesini hızlandırır.

Örneğin, AI sağlık hizmetleri araçları, kişiselleştirilmiş bakım planları geliştirmek için genetik, yaşam tarzı ve tıbbi geçmiş dahil olmak üzere hasta verilerini analiz ederek sağlayıcıların en uygun tedavileri belirlemesine 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 verilerinden duygu analizi, tahmine dayalı satış tahmini model'leri ve üretken AI araçlarıyla kişiselleştirilmiş pazarlama için no-code AI kullanabilir.

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

Perakendede no-code AI kullanımının bir başka örneği, self-checkout sistemlerinin uygulanmasıdır. Self-checkout 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

No-code AI platformları, üretim şirketlerinin nesne algılama, anomali tespiti ve kestirimci bakım gibi görevleri bilgisayarla görü ve otomatik makine öğrenimi kullanarak otomatikleştirmesine yardımcı olur. Bu araçlar ayrıca veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden iş verilerini analiz edebilir ve süreçleri optimize edebilir.

Örneğin, no-code AI araçları üreticilerin sürdürülebilir üretim için süreçleri optimize etmesine olanak tanır. Süreç madenciliği araçları, bölgeler genelinde performansı tek adımlara kadar (süre, maliyet ve personel dahil) analiz ederek darboğazları belirlemeye ve ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Bu içgörüler, üreticilerin iş akışlarını düzenlemesine ve farklı bölgelerde birden çok fabrika işletmelerine rağmen zamanında ve doğru teslimatlar sağlayan tutarlı sistemler kurmasına olanak tanır.

Pazarlama ve reklamcılık

Pazarlamacılar, no-code araçlarla içerik oluşturma, görüntü üretimi ve doğal dil işleme için üretken AI model'lerini kullanarak hedefli kampanyalar oluşturmak üzere verileri analiz edebilir. Bu araçlar, müşteri verilerini verimli bir şekilde yönetmelerine ve birkaç tıklamayla AI çözümleri dağıtmalarına olanak tanır.

Eğitim

Eğitim kurumları, AI asistanları geliştirmek, öğrenci performansı için verileri analiz etmek ve AI'yı öğrenme platformlarına entegre etmek için no-code AI'dan yararlanabilir.

Örneğin, ChatGPT, dil bilgisi kontrolü, yazma değerlendirmesi ve not verme konularında destek sunarak öğretmenlerin iş akışını geliştirmesine yardımcı olur. Öğretmenler ChatGPT'yi ders planlarını düzeltme, öğrenci yazılarına geri bildirim sağlama ve dil bilgisi ile yazma becerilerini öğretme amacıyla kullanabilir.

Ayrıca ChatGPT, öğrenci çalışmalarındaki içerik, yapı ve tutarlılığı analiz ederek, otomatik geri bildirim sunarak ve öğrenme hedefleriyle uyumlu notlandırma rubrikleri oluşturmaya yardımcı olarak not vermede destek olur.

Teknoloji ve girişimler

Girişimler, AI model'lerini hızlı bir şekilde prototiplemelerine olanak tanıyan ve kullanıcıların bilgisayarla görü ve uçtan uca süreçlerle üretken AI model'lerini test etmesine imkan veren no-code AI araçlarından yararlanabilir.

Örneğin, bir teknoloji girişimi, müşteri desteğini otomatikleştirmek için akıllı bir chatbot oluşturmak üzere no-code AI araçlarını kullanabilir. Chatbot'u SSS'leri yanıtlamak, yaygın sorunları gidermek ve karmaşık talepleri insan ajanlara iletmek üzere eğitebilirler.

Ekip, no-code platformları kullanarak chatbot'u kod yazmaya gerek kalmadan web siteleri ve CRM sistemleriyle entegre edebilir.

Lojistik ve tedarik zinciri

Lojistik alanındaki işletmeler, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmek, talebi tahmin etmek, rotaları optimize etmek ve envanteri yönetmek için no-code araçları kullanabilir.

Örneğin, bilgisayarla görüye sahip AI destekli bot'lar, gerçek zamanlı tarama gibi tekrarlayan envanter görevlerini otomatikleştirebilir. Bu bot'lar, depolarda ve perakende mağazalarda envanter yönetimini destekleyerek verimliliği ve doğruluğu artırabilir.

No-code AI için sırada ne var?

Araştırmalar ilerledikçe ve pazara daha fazla araç girdikçe no-code AI'ın yönü netleşiyor. Genel eğilim, teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir kalırken daha karmaşık görevleri destekleyen platformlara işaret ediyor.

Ajan tabanlı, multimodal ve çok ajanlı sistemlerin artan kullanımı

Yeni araştırma çabaları, daha geniş girdileri işleyebilen ve birden çok adımı koordine edebilen sistemlere doğru bir kayışa işaret ediyor. Bu gelişmeler, kullanıcıların tek bir ortamda metin, görüntü ve potansiyel olarak video işleyen iş akışları oluşturmasına olanak tanıyor.

Bu tür iş akışları ayrıca tahmin sağlamak yerine eylemleri başlatabilir ve olası uygulama yelpazesini genişletir.

Açık kaynak ve kendi barındırılabilir platformların genişlemesi

Daha fazla ekip, kendi altyapılarında dağıtabilecekleri araçları tercih ediyor. Bu, kuruluşların verilerinin kontrolünü korumasına, dış sağlayıcılara bağımlılığı azaltmasına ve araçları kendi özel gereksinimlerine uyarlamasına yardımcı olur.

Bu platformların büyümesi, teknik ekiplere ek esneklik sağlarken günlük kullanıcılar için kod gerektirmeyen arayüzleri desteklemeye devam ediyor.

Kurumsal operasyonlara daha derin entegrasyon

No-code AI, izole otomasyonların ötesine geçiyor. Kuruluşlar bu araçları iç sistemler, müşteri desteği, analitik ve iş akışı koordinasyonu dahil olmak üzere daha geniş süreçlere dahil etmeye başlıyor.

Kullanılabilirlik ve soyutlamada iyileştirmeler

Birçok platform, kullanıcı deneyimini basitleştirmek için çalışıyor. Daha net arayüzler, rehberli 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 seçeneği sunmayı hedefliyor. Basitlik ile esnekliği dengelemek, muhtemelen önemli bir tasarım hedefi olmaya devam edecek.

No-code AI çözümlerinin temel faydaları

AI benimsenmesinin önündeki engeli azaltır

No-code AI, alan uzmanlarının kıt veri bilimi veya mühendislik kapasitesini beklemeden AI ile deneme yapmasına olanak tanır. Satış, operasyon, finans, İK ve destek ekipleri tekrarlanan kararları veya manuel iş akışlarını AI destekli süreçlere dönüştürebilir.

Ön geliştirme maliyetlerini azaltabilir

No-code AI, ekipler önceden oluşturulmuş arayüzler, bağlayıcılar, şablonlar ve barındırılan model'lerle başladığı için özel geliştirmeden daha düşük maliyetli olabilir. Tasarruflar; daha hızlı prototipleme, daha az devir teslim ve yaygın iş akışları için daha az özel mühendislikten gelir.

Ancak düşük maliyet varsayılmamalıdır. Fiyatlandırma; koltuk, görev, kredi, token, tahmin veya altyapı kullanımına göre ölçeklenebilir. Test sırasında ucuz olan bir iş akışı, günde binlerce kez çalışıyorsa, premium AI model'leri kullanıyorsa veya kurumsal güvenlik özellikleri gerektiriyorsa pahalı hale gelebilir.

Denemeyi hızlandırır

No-code AI araçları, ekiplerin fikirden prototipe hızlı bir şekilde geçmesine yardımcı olur. Bir iş kullanıcısı, mühendislik ekiplerinden üretim sürümü oluşturmalarını istemeden önce bir destek sınıflandırıcısını, lead skorlama iş akışını, chatbot'u veya belge yönlendirme sürecini test edebilir.

Veri bilimcilerin ve geliştiricilerin odaklanmasına yardımcı olur

No-code AI, veri bilimi ve mühendislik ekiplerinin aldığı basit, tekrarlayan isteklerin sayısını azaltabilir. Teknik ekipler; veri mimarisi, yönetişim, model değerlendirme, üretim sistemleri ve yüksek riskli kullanım durumlarına odaklanabilirken, iş kullanıcıları daha güvenli ve daha dar iş akışlarını yönetir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

No-code AI'nın zorlukları nelerdir?

Ölçeklenebilirlik sınırları

No-code AI araçları prototipler ve küçük dahili otomasyonlar oluşturmayı kolaylaştırır; ancak iş yükü büyüdüğünde genellikle zorlanır. Bunun nedeni, kullanıcıların temel altyapı üzerinde çok az kontrole sahip olmasıdır. Projeler genişledikçe platformun gizli kısıtları daha görünür hale gelir.

Temel sorunlar şunlardır:

• Daha büyük dataset'ler veya daha yüksek istek hacimleri işlenirken performans yavaşlar.
• Veri boyutu, API verimi veya mevcut model türleri üzerinde sağlayıcı sınırları.
• Özel ön işleme veya iş akışı mantığı gibi sistem mimarisini değiştirememe.
• Teknik ekiplerin büyük sistemleri verimli tutmak için güvendiği ayrıntılı yapılandırma seçeneklerinin eksikliği.

Performans ve genelleme sınırları

Birçok no-code AI aracı, önceden eğitilmiş model'lere veya basitleştirilmiş eğitim arayüzlerine dayanır. Bu kısayollar, teknik olmayan kullanıcıların hızlı başlamasına yardımcı olur; ancak uzmanlaşmış görevler için performansın ne kadar ileriye taşınabileceğini de kısıtlar.

Yaygın sınırlamalar şunlardır:

• Üst düzey kontrollerin ötesinde fine-tuning parametrelerine minimum erişim veya hiç erişim olmaması.
• Model tasarımıyla denemeyi sınırlayan basitleştirilmiş eğitim döngüleri.
• Gelişmiş özellik mühendisliğini destekleyemeyen kısıtlı veri pipeline'ları.
• Küçük veya dar dataset'lerle çalışırken aşırı öğrenme riskinin daha yüksek olması.

Yönetişim, güvenlik ve “gölge AI”

No-code AI vatandaş geliştiricileri mümkün kılar; ancak aynı zamanda BT gözetimi dışında oluşturulmuş gölge AI yaratabilir: iş akışları, ajanlar ve asistanlar. Riskler arasında hassas veri ifşası, onaylanmamış model kullanımı, yinelenen otomasyonlar, çelişen iş mantığı ve hesap verebilirlik olmadan karar veren iş akışları bulunur.

Kurumsal ekipler, kimlerin oluşturabileceğini, yayınlayabileceğini, veri kaynaklarına bağlanabileceğini, harici API'leri kullanabileceğini ve AI iş akışlarını üretime taşıyabileceğini tanımlamalıdır.

Döngüde insan ve önyargı

No-code AI, insan incelemesi ihtiyacını ortadan kaldırmaz. İş kullanıcıları model önyargısını, halüsinasyonları, veri sızıntısını veya aşırı öğrenmeyi tespit etmek için daha az donanımlı olabilir. Yüksek etkili iş akışları; güven eşikleri, yükseltme kuralları, örnekleme, insan onayları ve periyodik kalite kontrollerini içermelidir.

AutoML ile no-code AI arasındaki farklar nelerdir?

AutoML ve no-code AI, AI ve makine öğrenimi (ML) model'lerinin geliştirilmesini basitleştirmek için tasarlanmış araçlardır; ancak farklı kullanıcı gruplarına ve amaçlara hizmet ederler ve temel farklılıklara sahiptirler:

Hedef kitle

• AutoML: Öncelikle veri bilimi ve makine öğrenimi konusunda uzmanlığa sahip veri bilimcileri ve teknik kullanıcıları hedefler.
• No-Code AI: İş analistleri, eğitimciler, İK profesyonelleri, satış ve pazarlama ekipleri gibi teknik bilgisi olmayan kullanıcılar içindir.

Karmaşıklık ve basitlik

• AutoML: Veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlama dahil olmak üzere tüm ML pipeline'ı üzerinde şeffaflık ve kontrol sunar. Bu karmaşıklık, veri bilimcilerin belirli ihtiyaçları karşılamak için model'leri uyarlamasına ve iyileştirmesine olanak tanır.
• No-Code AI: ML pipeline'ının ayrıntılarını soyutlayarak süreci basitleştirir. Kullanıcılar, teknik karmaşıklık olmadan hızlı model geliştirme için kullanımı kolay görsel arayüzlerle etkileşim kurar.

Esneklik ve kullanım kolaylığı

• AutoML: Gelişmiş özelleştirme ve fine-tuning için daha fazla esneklik sağlar; bu da onu hassas kontrol gerektiren karmaşık projeler için uygun hale getirir.
• No-Code AI: Kullanım kolaylığına ve erişilebilirliğe öncelik verir; bu da onu basit kullanım durumları için ideal kılar, ancak gelişmiş veya incelikli gereksinimler için daha az özelleştirilebilir.

En uygun olduğu durumlar

• AutoML: ML geliştirmede tekrarlayan görevleri yönetmek isteyen ve pipeline'ın belirli yönlerini ayarlama becerisini korumak isteyen deneyimli kullanıcılar.
• No-Code AI: Teknik ayrıntılara dalmadan tahmine dayalı model'ler veya veri analizi gibi AI çözümlerini hızlı bir şekilde 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  = {{No-Code AI: Faydalar, Sektörler ve Temel Farklar}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 21 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

11 güncelleme

2026202520232022

1. 23 Haz

   No-code AI platformları listesinin öncesine, platform türlerini sınıflandıran bir "No-code AI nedir?" bölümü eklendi.

2. 17 Şub

   LLM tabanlı platformlara MindStudio eklendi.

Referans Linkleri

1.

AIAP: A No-Code Workflow Builder for Non-Experts with Natural Language and Multi-Agent Collaboration

2.

LLM4FaaS: No-Code Application Development using LLMs and FaaS

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine 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