在本文中，我们将探讨个人和企业利用人工智能新趋势的几个用例：无代码工具。尽管网站和应用程序构建器、内部工具制造商和集成引擎等无代码工具已经很强大，但由于人工智能，现在可以执行更多任务并解决更复杂的业务问题。

ChatGPT席卷了全世界，Product Hunt 上每天都会出现许多由 OpenAI驱动的工具，并在 AppSumo 上提供终身优惠。随着Bing和Google紧随潮流并重塑搜索产品的工作方式，毫无疑问人工智能将继续存在。

为什么使用无代码人工智能工具 {#whyweshouldusenocodeaitools}

当自定义编码解决方案时，我们很快就会遇到可扩展性问题。如今，技术堆栈以光速变化，而称职的程序员通常都是薪水很高的专业人士。

如果我们是一家初创公司、一名个体企业家，或者只是一个希望利用人工智能谋取个人利益的个人，那么我们不太可能支付给某人每小时 200 美元的工资，也不太可能花数年时间学习一套全新的技能。

无代码工具跨越不同领域，帮助我们实现个人和职业目标。例如，许多用户利用人工智能生成自定义内容，用不熟悉的语言为其应用程序创建优化代码，将文本从一种语言翻译为另一种语言，并避免在数据库中使用SQL进行数据处理和转换。

不要误会我的意思：编码仍然是当今任何人都可以学习的最有价值的技能之一，并且仍然是全球最受欢迎的职业之一。无代码不会抢走开发人员的工作。相反，它将提高他们的生产力，使他们能够专注于更复杂和有趣的问题解决。

无代码人工智能终于足够便宜，并且被广泛采用，变得有用。OpenAI 的 GPT-3 或许是该领域最引人注目的成功，并随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而达到顶峰。然而，大型科技公司也在引领研究工作，微软发布了语音检测工具，谷歌则致力于一系列可与 OpenAI 竞争的 AI 工具。

不同类型的无代码人工智能工具 {#differenttypesofnocodeaitools}

无代码人工智能工具可以根据其主要用例分为不同类型。请记住，大多数工具都服务于多种类型。

生成式人工智能是一种人工智能，旨在创建或生成内容，例如图像、音乐、文本或其他类型的媒体。此类人工智能基于深度学习模型，该模型使用算法来分析和学习数据模式，然后可用于根据这些模式生成新内容。

生成式人工智能是更广泛的内容桶，适用于任何生成内容的事物。这是最通用的标签，包含多种子类别。

不需要编码的生成式 AI 工具的一些示例包括Jasper、ChatGPT、PlayHT、Descript、Midjourney、Runway。它们都有不同的用途，并且在各自方面都是市场领导者。

自动机器学习 (AutoML) 平台 {#automatedmachinelearningautomlplatforms}

自动化机器学习 (AutoML)平台是无代码或低代码工具，使用户能够自动构建、训练和部署机器学习模型，而不需要深入的编程或数据科学知识。AutoML 平台可自动化整个机器学习流程，从数据预处理到模型选择和超参数优化。

AutoML 平台对于没有专门的数据科学团队的企业或组织特别有用，因为它们允许非专家构建和部署机器学习模型来解决业务问题。数据科学家还可以使用 AutoML 来快速构建模型原型并自动执行重复任务，使他们能够专注于更复杂的任务。

autoML 平台的一些示例包括LevityAI、DataRobot、DataIku和Akkio。

数据分析和可视化工具 {#dataanalysisandvisualizationtools}

数据分析和可视化工具是允许用户分析、解释和可视化数据的软件应用程序。这些工具通常使用机器学习算法（人工智能的子集）来帮助用户理解大型且复杂的数据集。

数据分析和可视化工具对于需要做出数据驱动决策的企业或组织特别有用。这些工具可以帮助他们识别数据中的趋势、模式和相关性，从而为他们的决策和战略制定提供信息。数据分析和可视化工具的一些关键功能包括数据准备、数据增强和数据交付（例如，以信息图表或主要因素分析的形式）。

该类别中的领先软件包括Google 自己的 Vertex AI平台、Amazon SageMaker和Pecan AI。Flourish是专门为数据可视化和识别而开发的工具。

代码生成器 {#codegenerators}

尽管从技术上讲它们是生成式 AI 子集的一部分，但代码生成器值得拥有自己的类别。GitHub Copilot、Codex等工具以及BlackBox AI等新兴初创公司正在帮助程序员提高效率并加快代码交付过程。

代码生成器被许多人认为是 OpenAI 中最有用的游乐场工具，现已成为开发人员最好的朋友。他们可以将工作效率提高十倍，并使工作中乏味的部分实现自动化，从而腾出更多时间来创造性地解决问题。

速度是创新的关键组成部分，如果一个程序员现在能够产生过去十个程序员的产出，进步会更快。尽管代码生成器有时会生成恶意或低效的代码，但它们仍然有助于减少软件开发所需的时间和精力。

此外，代码生成器是最便宜的无代码工具，使特权较低的国家和刚刚起步的个人可以轻松使用它们。借助代码生成器，编码变得更加容易，个人可以利用人工智能技术来创建更好的软件产品。

自动化平台 {#automationplatforms}

自动化平台也被称为"生活质量"工具，是利用人工智能帮助用户节省时间的软件平台。此类平台的一个主要示例是抓取工具，它可以识别网页上的不同数据类型并提取数据以供其他应用程序使用。

作为一个实际的例子，我经常使用Bardeen（一种无代码 AI 抓取工具）从网页中提取数据，使用 SERP 分析检查器等外部工具对其进行扩充，并将其保存在 Google Sheets 中。我还有几个工作流程，使我能够为与我合作的影响者获取和更新数据。

自动化平台的其他示例包括Zapier、Make和Integrately。虽然这些工具目前的人工智能功能有限，但它们可以与 OpenAI 集成，创建人工智能驱动的工作流程，进一步增强自动化并简化重复性任务。通过利用自动化平台，用户可以提高生产力并腾出更多时间来创造性地解决问题。

我们可以用无代码人工智能创造什么 {#whatwecancreatewithnocodeai}

人工智能可以通过无数种方式帮助您提高工作效率。正如一位著名的机器学习影响者在 Twitter 上所说，"人工智能不会取代你，但使用人工智能的人会取代你。" 如果在工作场所避免使用人工智能，您可能会错过节省时间、赢得同事钦佩和提升职业生涯的机会。

如果您想知道，是的，上面的段落是由 ChatGPT 编写的。事实上，整篇文章都经过了 ChatGPT 的校对，它建议了同义词，纠正了语法错误，并扩展了我有但无法快速写下来的想法。作为非母语人士，ChatGPT 是我每天使用的一个非常宝贵的工具，可以节省时间并提高写作水平。

AI 驱动的内容生成还可以帮助您撰写 SEO 优化的文章。作为自动化平台的一部分，InkForAll 和 SurferSEO 等 SEO 工具会自动应用自然语言模型来识别您需要在文章中涵盖哪些主题，以便更好地为目标关键字排名。

还值得注意的是，上面的图像也是由 AI 生成的。

通过无代码抓取节省时间 {#savingtimewithnocodescraping}

对您的业务更有用的用例可能是数据抓取和分析。在此示例中，我使用 Bardeen（一种用于无代码数据抓取的免费工具）从我们 博客的几页中抓取数据。

接下来，我保存了抓取模板并运行了自动化。下图显示了结果。

然而，在这种形式下，它并不是特别有用。让我们将结果移至 Google 表格，好吗？

幸运的是，这也很容易做到，这要归功于巴丁。我们只需在自动化中添加一个步骤，并将抓取的结果添加到 Google Sheet 中。（如果您需要更多帮助来快速了解 Bardeen，请观看入门视频指南。）

在屏幕截图中，您可以看到我们将所有列映射到相应的 Google 表格列，现在我们在那里得到了结果。在抓取了 721 篇文章后我停止了自动化。

重申一下：这只花了我两分钟的时间。得益于我使用您现在可以安装的免费工具设置的自动化功能，原本需要花上好几个小时才能完成的 721 行数据现在已经完全填满并且没有错误。

但让我们更进一步，好吗？

现在我们拥有海量的数据，我们需要一个工具来分析它。在此示例中，721 行并不算多。但想象一下有数万、数十万、甚至数百万行。如果没有数据科学家和分析师的帮助，如何才能从大型数据集中快速获胜？

使用无代码人工智能工具做出业务决策 {#makingbusinessdecisionswithnocodeaitools}

Amazon Sagemaker、Google Vertex AI 和 Akkio 等云软件可以帮助您理解庞大的数据集，而无需花很多钱。（此处完整免责声明：我与 Akkio 有着专业关系。）

为了展示这如何帮助您完成日常工作流程，我将相同的数据集上传到 Akkio，并使用来自 Majestic SEO 的其他 SEO 指标来增强 URL。这些指标将帮助我们进行预测并评估列表中的每个 URL。

该软件自动允许我们查看数据中的模式并在类似 ChatGPT 的界面中执行数据准备。在此示例中，我只需要信任流、引文流和推荐域。所有其他指标对于我们正在尝试做的事情都没有用。

要删除所有列，我可以简单地使用提示"删除除标题、URL、类别、图像信任流、引文流和引用域之外的所有列"。就是这样。

该演示表明不需要 SQL。我现在有了一个带有增强数据的完全优化的表。与我们的数据聊天非常酷！

对于本例中的最后一步，我们以最后 721 篇文章为参考，尝试估计 SitePoint 的下一个博客产品将获得多少个引用域（即指向文章的链接）。

为此，我们将使用Akkio 中最快的训练模型（大约需要一分钟），并使用 AutoML 对"RefDomains"进行预测。

预测将自动生成"热门字段"报告，显示标题和文章将获得的引用域数量之间最重要的相关性。其他相关性包括类别以及与页面引文流的轻微相关性。

一旦我们有了预测模型，我们就可以将它用于所有未来的文章来预测它们的成功。它可以部署为 Web 应用程序、Google 表格内，甚至嵌入到文章和内容中。

结论 {#conclusion}

在本文中，我们了解了无代码人工智能如何帮助您生成文本、图像、校对内容、复制您的声音、更快地搜索网络信息以及收集和分析数据。如果我们找到适合我们需求的工具，人工智能就没有什么不能帮助我们的。

有几个目录每天都会列出新的授权软件，例如Future Tools。如果您对该领域的未来感到好奇，我建议您保持这些目录打开。