Categories: AI dalam bisnisBlog

Alat tanpa kode dan inovasi AI – bagaimana cara cepat mengimplementasikannya di perusahaan Anda? | AI dalam bisnis #70

Apa itu alat no-code?

No-code mengacu pada berbagai platform pemrograman dan alat analisis yang memungkinkan pembuatan aplikasi, situs web, dan integrasi teknologi canggih seperti kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin dengan cepat—semua itu tanpa harus menulis satu baris kode pun.

Alih-alih terjebak dalam seluk-beluk pemrograman, alat ini memanfaatkan antarmuka grafis yang ramah pengguna di mana Anda cukup menyeret dan menjatuhkan elemen yang telah ditentukan. Pengguna dapat dengan mudah mengatur komponen seperti balok bangunan, menghubungkannya dengan tautan yang disediakan, dan menyempurnakan fungsionalitas keseluruhan dengan menyesuaikan nilai di jendela konfigurasi.

Platform no-code secara radikal menyederhanakan dan mempercepat proses pengembangan perangkat lunak. Mereka menghemat waktu dan uang yang seharusnya dihabiskan untuk merekrut programmer dan menjelaskan hasil yang diinginkan kepada mereka. Mereka sangat ideal untuk usaha kecil dan menengah yang ingin dengan cepat memperkenalkan inovasi teknologi dalam produk dan proses mereka. Dengan memanfaatkan integrasi dengan API model bahasa besar, perusahaan dapat dengan mudah menerapkan inovasi AI. Alat itu sendiri juga memanfaatkan kecerdasan buatan generatif untuk memfasilitasi tugas pengguna.

Inovasi AI dalam alat no-code

Alat no-code tidak hanya mempercepat pembuatan situs web dan aplikasi tetapi juga membawa revolusi nyata dengan memungkinkan usaha kecil dan menengah untuk menerapkan teknologi canggih seperti inovasi AI, pembelajaran mesin, atau jaringan saraf dalam tanpa melibatkan spesialis ilmu data yang mahal.

Berkat platform no-code, bahkan perusahaan kecil dapat memanfaatkan potensi inovasi AI untuk mengoptimalkan berbagai area operasinya. Misalnya, mereka dapat menerapkan sistem rekomendasi di toko online yang menyarankan produk yang disesuaikan dengan preferensi pelanggan. Solusi semacam itu dapat secara signifikan meningkatkan nilai keranjang rata-rata.

Ide lain adalah memiliki chatbot yang menangani pertanyaan pelanggan di media sosial. Responsnya dapat dihasilkan oleh kecerdasan buatan berdasarkan analisis percakapan sebelumnya. Ini dapat menghemat waktu bagi staf layanan pelanggan.

Opsi lain adalah sistem pemantauan sentimen di media sosial dan forum internet. Menggunakan model NLP, perusahaan dapat secara otomatis mengkategorikan pos tentang dirinya dan merespons krisis reputasi atau praktik tidak etis oleh karyawan.

Apa yang dapat dilakukan di perusahaan menggunakan alat no-code?

Peluang penggunaan alat no-code dalam bisnis sangat besar:

  • pengembangan cepat aplikasi web dan mobile yang didedikasikan untuk kebutuhan perusahaan. Ini bisa termasuk sistem pemrosesan pesanan untuk teknisi lapangan, misalnya,
  • optimasi proses bisnis dan alur kerja, seperti mengotomatiskan pembuatan faktur berdasarkan data dari Excel,
  • pembuatan sistem analitik internal dan pelaporan KPI, didukung oleh berbagai sumber data di dalam perusahaan, tanpa perlu mengubah alat dan program yang ada,
  • membangun chatbot dan voicebot untuk membantu pelanggan atau karyawan,
  • prototyping cepat ide-ide baru dan mengujinya di pasar (membuat Produk Minimum Layak) tanpa investasi finansial yang signifikan.

Secara umum, alat no-code memungkinkan perusahaan untuk bereksperimen dengan teknologi dan memperkenalkan inovasi dalam produk, proses, dan model bisnis tanpa menanggung biaya pengembangan yang tinggi.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Alat no-code teratas

Di pasar, ada banyak platform no-code, masing-masing dengan aplikasi yang sedikit berbeda. Untuk menemukan alat terbaik, Anda harus terlebih dahulu mendefinisikan kebutuhan dan tujuan bisnis. Di bawah ini, kami menyajikan beberapa kategori alat no-code yang paling menarik.

Alat integrasi no-code – Zapier dan Make

Platform seperti Zapier dan Make (sebelumnya Integromat) terutama digunakan untuk menghubungkan fungsionalitas aplikasi yang berbeda dan mengotomatiskan aliran data di antara mereka menggunakan apa yang dikenal sebagai alur kerja.

Zapier adalah alat paling populer untuk membangun integrasi antara aplikasi-aplikasi populer di bidang kolaborasi tim, manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan e-commerce.

Zapier menyediakan alur kerja otomatisasi yang telah dibangun sebelumnya yang dikenal sebagai “Template Zap,” yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan individu. Ini memfasilitasi penciptaan inovasi AI dengan mengintegrasikan secara mulus dengan alat yang dikembangkan oleh OpenAI, pencipta ChatGPT. Melalui Zapier, Anda dapat, misalnya:

  • secara otomatis menyusun respons untuk email yang diterima di kotak masuk Gmail Anda,
  • menghasilkan gambar menggunakan DALL·E 3 melalui Slack selama rapat tim,
  • merangkum catatan, utas email, dan diskusi di Slack.

Untuk individu yang menggunakan ChatGPT Plus, juga tersedia GPTs, di mana Anda dapat mendiskusikan kemungkinan Zapier (https://chat.openai.com/g/g-ERKZdxC6D-automation-consultant-by-zapier).

Di sisi lain, Make (sebelumnya Integromat) adalah platform integrasi yang dikenal karena antarmuka yang ramah pengguna dan akses gratis untuk waktu yang tidak terbatas. Ini memungkinkan pengguna untuk menghubungkan lebih dari 1000 aplikasi menggunakan skenario dalam editor visual.

Editor memungkinkan Anda untuk membuat integrasi dari awal atau menggunakan berbagai template. Ini membuat perancangan dan modifikasi proses otomatisasi lebih mudah dan membantu mengelola alur kerja secara efisien dengan cepat mendeteksi dan memperbaiki kesalahan.

Sumber: Make (https://www.make.com/en/templates/category/ai)

Membuat aplikasi no-code: Appgyver dan Bubble

Appgyver dan Bubble saat ini adalah alat paling populer untuk membangun aplikasi mobile dan web yang sepenuhnya lengkap tanpa menulis kode.

Appgyver menonjol karena memungkinkan Anda untuk membuat aplikasi yang berjalan secara bersamaan di iOS, Android, dan web. Ini juga memiliki keuntungan karena sepenuhnya gratis untuk usaha kecil. Ini membuatnya ideal untuk dengan cepat membangun aplikasi MVP sederhana untuk menguji ide di tahap awal pengembangan.

Bubble, di sisi lain, adalah solusi berbayar, tetapi menawarkan kemampuan yang jauh lebih besar – ini memungkinkan Anda untuk membuat sistem yang sangat kompleks dengan logika bisnis yang canggih, integrasi dengan sistem eksternal, atau bahkan basis pengguna Anda sendiri. Ini dapat dianggap sebagai alternatif yang sepenuhnya layak untuk pengembangan tradisional.

Sumber: Bubble (https://bubble.io/)

Backend no-code – Airtable dan Coda

Alat no-code ini fokus terutama pada aspek penyimpanan, pemrosesan, analisis, dan berbagi data (backend) dengan cara yang intuitif dan fleksibel.

Airtable menggabungkan kenyamanan spreadsheet yang dikenal dengan fungsionalitas basis data relasional tradisional. Ini adalah alat yang memungkinkan Anda mengubah data bisnis dan membangun aplikasi interaktif berdasarkan data tersebut. Airtable sangat efektif untuk usaha kecil dan menengah.

Coda melangkah lebih jauh dengan menggabungkan fungsionalitas spreadsheet, basis data, dan aplikasi bisnis siap pakai di satu tempat. Ini adalah alat yang sangat serbaguna yang memungkinkan tim untuk berkolaborasi dalam analisis data, pengambilan keputusan, dan otomatisasi proses tanpa meninggalkan satu sistem pun. Ini dapat berfungsi sebagai pusat komando perusahaan modern.

Frontend no-code, atau AppyPie dan Google AppSheet

Berbeda dengan kategori backend yang dibahas sebelumnya, platform ini fokus pada lapisan visual aplikasi – yang disebut frontend. Tugas utama mereka adalah memungkinkan pengembangan cepat antarmuka pengguna yang menarik.

Appy Pie menawarkan berbagai komponen yang telah dirancang sebelumnya dan menarik secara estetika yang cocok satu sama lain seperti balok LEGO. Ini juga memungkinkan mereka untuk diberi gaya dan merek secara bebas. Akibatnya, kami dapat membuat desain yang hebat dalam hitungan detik dengan dukungan AI.

Google AppSheet, di sisi lain, terintegrasi erat dengan layanan Google lainnya, terutama dengan Google Sheets yang populer. Ini memungkinkan Anda untuk segera mengubah konten Sheets menjadi aplikasi mobile interaktif. Jadi, ini bekerja dengan baik di mana pun perusahaan sudah menggunakan Sheets.

Pembelajaran mesin no-code untuk perusahaan Anda – MonkeyLearn dan Teachable Machine

Akhirnya, ada dua alat yang sangat menarik yang menggunakan teknik pembelajaran mesin dan AI untuk mengklasifikasikan data teks atau gambar.

MonkeyLearn menyediakan model pembelajaran mesin (ML) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang siap digunakan yang dapat, misalnya, menentukan sentimen pernyataan, mengkategorikan konten, atau mengekstrak informasi tertentu dari teks. Ini bisa berguna di mana pun organisasi ingin mengotomatiskan proses yang terlibat dalam menganalisis sejumlah besar teks.

Teachable Machine dari Google, di sisi lain, memungkinkan Anda untuk dengan mudah membangun model pembelajaran mesin Anda sendiri yang mengenali gambar, suara, atau gerakan tanpa menulis satu baris kode pun. Ini bisa menjadi alat yang hebat untuk bereksperimen dengan pengenalan gambar (computer vision) dan pengenalan suara dalam aplikasi bisnis tertentu.

Ringkasan

Bagaimana Anda memulai dengan no-code dan inovasi AI di perusahaan Anda? Berikut adalah beberapa tips praktis:

  • mulailah dengan mendefinisikan masalah bisnis spesifik yang ingin Anda selesaikan atau proses yang ingin Anda optimalkan,
  • pilih alat no-code yang paling sesuai dengan tujuan dan kemampuan finansial perusahaan Anda. Jangan takut untuk bereksperimen dengan berbagai platform,
  • mulailah dengan proyek percontohan kecil yang akan memiliki dampak bisnis yang nyata. Segera kumpulkan umpan balik dari pengguna dan iterasi pada solusi,
  • pikirkan dalam istilah produk minimum layak (MVP), daripada produk yang sempurna langsung dari awal.

Alat no-code membuka kemungkinan menarik bagi pengusaha dan manajer yang imajinatif yang ingin memanfaatkan potensi teknologi yang muncul. Mereka membuat pengembangan digital dapat diakses oleh bisnis yang mungkin tidak memiliki sumber daya untuk mengumpulkan tim besar programmer dan analis data.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

View all posts →

Robert Whitney

Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Peran AI dalam moderasi konten | AI dalam bisnis #129

Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…

3 days ago

Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…

3 days ago

Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan yang singkat? | AI dalam bisnis #127

Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…

3 days ago

Generasi video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis | AI dalam bisnis #126

Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…

3 days ago

LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam sebuah organisasi | AI dalam bisnis #125

Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…

3 days ago

Automatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan terhadap AI di perusahaan | AI dalam bisnis #124

Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…

3 days ago