52个最佳无代码AI

无代码（No-Code）或低代码（Low-Code）不仅仅是炒作。这是一场革命。在无代码之前，如果你想建立一个网站，你需要一个技术型的网页开发人员。现在，你可以使用 Bubble、Webflow、Carrd 或无数其他可视化工具。人工智能也发生了同样的事情。在无代码之前，你需要数据科学家、数据工程师和机器学习工程师来构建和部署人工智能模型。现在，你可以使用无代码人工智能。

虽然无代码网页开发已经存在了几十年（想想 90 年代末的 blogger.com），但无代码人工智能却是最近才出现的。随着低代码或无代码人工智能工具数量的增长，了解这一情况是值得的，因为并非所有解决方案都是平等的，而且对于非技术人员来说，构建和部署人工智能仍然非常困难。

0、无代码/低代码概述

史蒂夫·乔布斯曾说过一句名言：

你永远也写不出速度最快、永不中断、无需维护的代码。

编写代码只是达到目的的手段：代码用于创建应用程序。无代码平台只是让你更快地开发出可用的应用程序。即使是软件开发人员也遵循“D.R.Y.”或“不要重复自己”的原则。无代码将这一原则发挥到了极致，并在代码库上使用可视化界面，因此你可以重复使用以前制作的元素并以新颖的方式将它们组合在一起。

0.1 无代码开发平台

现在可以使用无代码平台构建整个企业。以下是一些流行的无代码工具的示例：

• 使用 Webflow、Bubble 或 Carrd 的网站和登录页面
• 使用 Adalo 或 Mendix 的移动应用程序
• 使用 Landbot、FlowXO 或 Chatbot.com 的聊天机器人
• 使用 Airtable 的数据库
• 使用 Zapier 或 Integromat 的集成
• 使用 Shopify 的电子商务
• 使用 MemberStack 或 MemberSpace 的会员资格
• 使用 Mailchimp 或 Mailjet 的时事通讯

毫无疑问，无代码是未来的趋势。世界上只有四分之一的人知道如何编码。任何人都可以学会快速轻松地使用无代码。

0.2 为什么使用AI？

此外，Gartner 估计，到 2024 年，低代码应用程序开发将占应用程序开发活动的 65% 以上，到 2026 年，低代码市场将达到惊人的 650 亿美元市值。

我们都听说过人工智能，无论是在新闻、科幻电影中，还是你的朋友对他们的自动驾驶汽车赞不绝口。

实际上，人工智能只是一种统计技术，用于回答有关数据的复杂问题。这些简单的问题可以用简单的统计数据来回答：

• 我的普通客户花费多少？
• 我的典型客户的人口统计数据是什么？
• 与周末相比，我在工作日的收入是多少？

但是，一旦我们处理变量之间复杂的非线性相互作用，我们就需要使用机器学习。例如，假设你经营一家零售店并想预测销售额。销售额可能会受到星期几、营业时间、广告水平和 COVID-19 限制等变量的影响。

此外，这些变量不会有线性关系。假期通常会促进销售，尤其是在周五，而对周日可能没有影响。机器学习会自动发现这些复杂的关系。

预测销售额只是一个简单的例子。您可以使用机器学习来预测客户流失、员工流失、潜在客户转化或数据中的任何其他 KPI。如果您有历史表格数据（例如包含记录的 CSV 或甚至只是 Salesforce 帐户），您可以进行预测。

此外，机器学习可以帮助您自动化和改进业务流程。例如，您可以使用它来检测欺诈活动，或预测销售额并让销售团队做好更充分的准备。可能性无穷无尽！

0.3 传统 AI 之旅

鉴于 AI 能够优化任何组织 KPI，数十年来各公司一直在实施该技术。例如，自 20 世纪 90 年代初以来，Sprint 一直在使用 AI 进行“实时电话欺诈检测”。

如今，几乎你所做的一切都受到 AI 的影响。当你走进沃尔玛时，你会看到经过 AI 优化的店员数量以满足需求。当你走进麦当劳时，你将成为他们庞大的客户需求模型中的一个小数据点。

当你浏览 Netflix、亚马逊、Tinder、Spotify、Medium 甚至谷歌搜索或 YouTube 时，你都会获得 AI 驱动的推荐。令人难以置信的是，亚马逊的推荐功能占其收入的 35%。

这些价值数十亿美元的公司可以负担得起庞大的数据科学家、数据工程师、AI 工程师等团队，他们花费数年时间在复杂的机器学习项目上。

事实上，根据国际数据公司的数据，全球人工智能支出预计将在 2023 年突破 5000 亿美元大关。由于入门级数据科学家的薪水接近六位数，因此人工智能支出飙升也就不足为奇了。

这些努力对于中小企业来说是不可行的——尤其是考虑到数据科学家在美国的薪水高达六位数。对于一家只想提高销售额、转化更多潜在客户、减少客户流失或优化任何其他 KPI 的公司来说，这不应该花费数月时间和数十万美元。

它应该毫不费力且负担得起。这就是无代码人工智能的用武之地。

市面上有如此多的分析和 AI 工具，我们不可能全部涵盖。

相反，我们专注于多个细分市场，包括现状参与者（FAANG 规模的公司）、数据科学工具（有时具有一些无代码功能）、更简单的无代码 AutoML（通常专注于端到端流程的一部分）、垂直化产品和端到端无代码 AI。

这些分组使我们能够探索 AI 各个领域的公司，从情绪分析到计算机视觉再到机器人流程自动化。

1、Akkio

Akkio 是一个端到端的无代码 AI 平台。这意味着您可以在一个地方构建、部署和集成 AI 模型，而无需任何技术专业知识。通常，AutoML 工具甚至无代码 AI 工具都需要软件工程师和其他技术专业人员来集成创建的模型。借助 Akkio，只需构建由完全可视化界面支持的“AI 流程”，即可轻松将 AI 集成到任何工作流程中。

Akkio 还提供了由 GPT 提供支持的应用程序，用于数据分析、报告生成和数据准备。Akkio 定位为端到端 AI 平台，非常适合希望从数据中获取更多信息并为客户提供更广泛服务流的机构和专业人士。

2、ChatGPT

11 月 6 日，OpenAI 正式发布了 ChatGPT 的更新，其中包括自定义 GPT。自定义 GPT 是专用 AI，具有自定义提示、知识、所有 GPT 附加组件（代码解释器、用于图像生成的 DALL-E 3 和网络研究），任何 ChatGPT plus 用户都可以生成。

这些自定义 AI 功能强大，理论上可以独立成为一项业务，OpenAI 承诺很快会推出公开市场并分享收益。该公司还提供了大量有用的 API，Akkio 等平台使用这些 API 来生成图表并提供业务见解。

3、Canva

Canva Magic Studio 是 Canva 内集成的一套 AI 驱动工具，旨在简化创作过程。它提供各种功能，使设计更高效、更具创意、更安全。用户可以在 Canva 内创建自定义内容、轻松编辑视觉效果以及生成动画和过渡。 Magic Studio 包括用于创建专业演示文稿、视频和社交帖子的 Magic Design、用于格式和语言转换的 Magic Switch、用于将文本转换为图像和视频的 Magic Media 以及用于快速生成品牌文案的 Magic Write 等 AI 工具。

4、Adobe

Adobe Firefly 是一款生成式 AI 工具，允许用户使用 100 多种语言的简单文本提示创建高质量的图像、文本效果和调色板。它提供的功能包括从文本描述生成图像、删除或添加对象、将样式应用于单词和短语等。Adobe 还在 Adob​​e Express 和 Adob​​e Photoshop 中整合了生成式 AI 功能，使用户能够借助 AI 功能执行各种创意任务。

5、Anthropic Claude

Claude 是 Anthropic 开发的下一代 AI 助手。它经过了 Notion、Quora 和 DuckDuckGo 等主要合作伙伴的严格测试，现在可以更广泛地使用。Claude 旨在成为一款高度可靠且用途广泛的 AI 助手，能够处理各种对话和文本处理任务，包括摘要、搜索、创意写作、问答、编码等。它以产生有害输出的可能性降低、对话轻松以及个性和语气的自定义选项而脱颖而出。有两个版本可供选择，Claude 和 Claude Instant，可满足不同的需求。

6、Prevision

Prevision 是一种无代码 AI 解决方案，旨在“提高数据科学项目的生产力”。换句话说，您应该已经踏上 AI 之旅，并具备一定的技术能力。Prevision 还专注于 AI 建模，而不是将 AI 集成到您的业务工作流程中的端到端流程。

注册免费试用后，您可以看到有四个步骤：上传数据、训练模型、分析性能和创建预测。

我们从 Kaggle 上传了电信客户流失数据集。1 兆字节的数据集立即上传，但我们必须等待几分钟才能在后台处理。完成后，很容易构建客户流失模型并进行预测，但没有简单的导出或集成功能。

话虽如此，它显然是技术含量高的数据科学家的强大工具，可以加快构建各种机器学习模型的过程。

7、Gyana

Gyana 与 Prevision 类似，它有一个直观的可视化流程来分析数据，但没有端到端无代码系统来将这些模型集成到您的工作流程中。Gyana 非常适合基本的建模需求。

Gyana 的流程如下所示：

我们上传了相同的电信公司客户流失数据集以寻找见解。Gyana 当前的 AI 功能仅限于线性回归，因此我们无法进行预测客户流失所需的二项式分类。

但是，如果你的需求很简单，Gyana 是一款可靠的无代码工具，可根据您的数据创建线性回归模型。

8、Nyckel

Nyckel 让每个人都能轻松进行文本和图像分类。只需几分钟，任何人都可以构建一个 AI 模型，使用自定义标签对图像和文本进行分类。无需机器学习经验。

Square、Gardyn 和 Gust 等客户使用 Nyckel 来自动执行手动标记任务、审核内容、在几秒钟内对图像进行分类等等。

9、Levity

Levity 为文档、图像和文本提供无代码 AI 解决方案，用例包括内容审核、保险索赔处理和分析短信。

10、Apteo

Apteo 是一款垂直聚焦的无代码 AI 解决方案，可帮助“电子商务公司细分客户群并预测买家行为，以提高客户终身价值并提高留存率。”

它与 Shopify、Stripe 和 Square 等电子商务工具集成。简而言之，如果您有特定的电子商务需求，Apteo 值得一看。

11、Syte AI

Syte.ai 是另一款针对电子商务的小众无代码 AI 工具，它使用视觉 AI、NLP 和超个性化来推动更好的搜索和发现。

如果您正在寻求构建智能商务推荐系统，请务必查看 Syte.ai。

12、Pecan

Pecan AI 提供了一个预测分析软件平台，旨在通过使用 AutoML（自动机器学习）简化和优化营销工作。他们的平台不需要数据科学专业知识或编码技能，因此营销和数据团队可以使用它。Pecan AI 强调易于与现有客户和交易数据集成，即使数据杂乱无章或“混乱”。

13、Causaly

Causaly 是因果 AI 领域的参与者，专注于寻找生物医学科学研究中的因果关系。Causaly 使用机器学习分析超过 3000 万篇论文、临床试验和副作用数据库。

这是我们研究过的最超具体的 AI 平台，但如果您从事生物医学科学，那么它绝对值得一看。

14、PredictNow.ai

PredictNow.ai 是一个垂直特定的无代码 AI 解决方案，专注于金融机器学习，可让您计算下一次投资的获利概率。

不要指望通过金融机器学习致富，但如果你已经是一个技术型投资者，PredictNow.ai 可以帮助你加快速度。

15、Accern

Accern 是另一种无代码金融 AI 解决方案，而且规模更大。这意味着它们的价格也高得多，他们在 AWS 上的高级套餐每年将花费你 60,000 美元。

话虽如此，Accern 的功能比 PredictNow.ai 丰富得多，具有信用风险、ESG 投资、量化研究、金融犯罪分析等功能。如果你有繁重的财务需求，Accern 值得一试。

16、Runway ML

RunwayML 是一款专为创作者和创意人士打造的无代码 AI 工具，具有图像、视频和文本数据功能。例如，你可以创建合成图像和视频、从视频中剪切对象等等。

17、InVideo AI

Invideo 是一个由 AI 驱动的视频创作平台，专为内容创作者、YouTube 博主和营销人员设计。它提供 5,000 多个预制模板，并能够通过提供文本提示来生成视频。Invideo AI 生成脚本、创建场景、添加画外音，并允许轻松自定义，强调每个视频的独特性。用户可以使用简单的文本命令进行调整，也可以使用功能齐全的视频编辑器进行完全控制。

18、Descript

Descript 是一个一体化视频和播客编辑平台，借助 AI 简化了编辑过程。它提供了一系列用于视频编辑、播客、屏幕录制、转录和剪辑创建的功能，所有这些功能都可以在类似于处理文档的用户友好界面中访问。Descript 独特的 AI 功能通过编辑文本、语音克隆、录音室质量的音频增强和绿屏效果来实现视频编辑。它专为个人和团队设计，使视频和播客的创建、编辑和协作变得像处理文档和幻灯片一样轻松。

19、Lobe

Lobe 是一款 Microsoft AI 产品，可让您通过点击制作图像分类模型。这是微软对谷歌 Teachable Machine 的回应，是开始图像分类的好方法，但功能不是很丰富。

20、Google AI 平台

Google 的 AI 平台包括 AutoML Vision、tabular AutoML 和其他 AI 解决方案。由于您不需要真正深入研究 Python 即可在 Google AI 平台中构建模型，因此我们认为它算是一种无代码解决方案，但它远非易用。

Google AutoML 的设置和维护很麻烦，这就是为什么它是一项如此有利可图的技能。雇主会支付大量费用只是为了能够弄清楚产品。

Google 自己的快速入门指南解释说，您需要创建一个数据存储桶，启用 Cloud AutoML 和存储 API，设置训练预算，并操作许多其他设置才能开始使用。构建模型后，您还需要小心地取消部署模型，并删除模型和数据集，否则您可能会意外产生不必要的 Cloud AutoML 费用。

简而言之，Google AI 平台几乎是最复杂的，同时仍然是“无代码”。我们还发现 Google 的模型训练费用偏高。如需深入了解性能，请查看我们对 Google AutoML 与 Microsoft Azure 和 Amazon Sagemaker 的基准测试。

21、IBM Watson

一个鲜为人知的事实是，IBM Watson Studio Desktop 允许您构建无需代码的机器学习模型，因为 Watson 以其问答功能而闻名。

话虽如此，Watson 的无代码 AI 功能显然不是 IBM 的重点，因为该功能仅限于模型创建、训练和部署，没有任何重要的集成功能。

22、Amazon SageMaker

Amazon 的 SageMaker Autopilot 与 Google 的 AI 平台类似，对于“无代码”AI 工具来说，它同样复杂。

要开始使用 SageMaker，您需要设置一个 AWS 账户，使用具有所需权限的 IAM 角色设置 Amazon SageMaker Studio，运行代码以从 Amazon S3 中提取数据，创建一个实验并指定“输入数据的 S3 位置”和“输出数据的 S3 位置”等详细信息。请务必查看 Sagemaker 基准测试。

23、Microsoft Azure AI

Azure AI 是我们将要介绍的最后一个“现状”AutoML 平台。它同样复杂，甚至注册也需要电话验证、添加信用卡和个人地址，并签署一份冗长的协议。

注册后，您需要创建一个机器学习工作区，其中包含工作区名称、订阅和资源组等详细信息。然后，您需要创建一个新的自动机器学习模型、创建一个实验、创建一个新的计算（指定计算名称、虚拟机大小、最小和最大节点数）、选择计算、上传数据集、选择预测任务、运行模型等。

这只是测试驱动的入门要点，因此使用 Azure 满足您的 AI 需求将是一项艰巨的任务。我们发现 Azure 在我们的基准测试中具有与 Google 和 Amazon Sagemaker 类似的性能。

24、H2O.AI

H2O.ai 是传统 AutoML 领域的顶级竞争者，也是 Google AutoML 和 Azure AI 等公司的主要竞争对手。要演示该平台，您可以注册“无人驾驶 AI 试驾”，该试驾将为您提供 2 小时的访问权限，但 AWS 市场估计使用 H2O 的基础设施成本将超过每月 500 美元。

25、C3.AI

C3.AI 是另一家领先的 AutoML 竞争者，最近进行了首次公开募股。他们宣称自己不仅仅是 AutoML，声称 H2O.ai 等公司的产品只是 C3.AI 的一个功能。C3.AI 不提供亲身试用，因此无法亲自分析这些功能，但 C3.AI 拥有许多大型企业客户。

话虽如此，C3.AI 并没有声称它毫不费力，他们自己的时间表表明，将 C3.AI 模型部署到生产中可能需要半年以上的时间。

26、Splunk

Splunk 是另一家大型 AutoML 公司，目前已上市，截至撰写本文时，其市值接近 300 亿美元。Splunk 将其 AutoML 功能称为“机器学习工具包”或 MLTK。

请注意，Splunk 刚刚进入这个无代码 AI 工具列表，因为 MLTK 涉及使用 SPL（搜索处理语言）命令来构建机器学习模型。

编码并不是严格需要的，但 Splunk 仍然是一个相对技术性的解决方案。

27、DotData

DotData 自称是“AutoML 2.0”解决方案，将其“特征工程自动化”称为“2.0”部分。也就是说，我们研究过的大多数其他解决方案也提供了一定程度的特征工程自动化。

DotData 旨在“增强您的 BI 和分析团队的能力”，因此虽然它没有代码功能，但它是本指南中技术性更强的解决方案之一。

28、DataRobot

DataRobot 是另一个流行的企业 AutoML 平台，但价格不菲。在 AWS 市场上，我们可以看到 DataRobot 托管云 AutoML 每年将花费您近 100,000 美元。

虽然 DataRobot 提供无代码功能，但它面向技术受众，包括分析主管、数据科学家、业务分析师、软件工程师和 IT 运营团队。毕竟，如果您要在单个软件订阅上花费六位数，那么您可能需要技术用户来确保您充分利用它。

29、Auger AI

Auger AI 高度专注于创建准确的预测模型，其主要卖点是超越许多其他 AutoML 平台的准确性。但是，您不会找到一整套端到端功能，而且 Auger AI 在将 AI 集成到您的工作流程方面还有待改进。

30、BigML

BigML 与 Auger AI 一样，专注于 AI 建模，但较少关注集成。如果您更精通技术，并且已经从事涉及构建 AI 模型的工作，那么 BigML 可以成为加快流程的好方法。

如果您是构建、部署和集成 AI 的新手，那么 BigML 的学习曲线可能会更陡峭。

31、MLJar

与前两个工具一样，MLJar 高度专注于建模、自动化特征工程、算法选择、文档和解释。

但是，同样，没有端到端解决方案套件可以将您构建的模型集成到您的工作流程中。

32、Dataiku

Dataiku 是一个领先的数据科学平台，还具有可视化 AutoML 功能。 也就是说，Dataiku 更专注于一般的数据科学任务，例如数据集成、构建数据管道、数据可视化和统计分析。

Dataiku 为用户提供了大多数常见数据科学任务的拖放界面，这使得初学者非常容易使用。 但是，对于更高级的用户，Dataiku 还提供了在平台内使用 Python 和 R 进行编码的能力。

在功能方面，Dataiku 提供了广泛的数据准备、机器学习和部署工具。对于数据准备，Dataiku 提供了一个用于数据清理、转换和丰富等 ETL 任务的接口。

33、Noogata

Noogata 最近筹集了 1600 万美元的 A 轮融资，以提供完全无代码的端到端 AI 平台。Noogata 的使命是让业务用户能够使用 AI，无论其编码能力如何。

Noogata 平台附带预构建的 AI 模块，可用于各种任务，例如预测性维护、欺诈检测和客户细分。业务用户只需拖放这些模块即可创建 AI 解决方案，而无需任何编码。

34、Mutiny

Mutiny 是一家专注于网站优化的无代码 AI 初创公司。Mutiny 的平台使用 AI 帮助企业提高转化率、参与度和其他关键指标。他们最近筹集了 5000 万美元的 B 轮融资，以继续打造他们的产品。

Mutiny 的平台提供了许多旨在帮助企业提高网站性能的功能。这些功能包括预构建的数据集成、由 AI 驱动的受众细分以及用于更改网站内容的可视化编辑器。此外，Mutiny 还使用机器学习为特定受众编写高转化率的标题。

35、Kinetix

Kinetix 是一家使用无代码 AI 创建 3D 动画的初创公司，已在种子轮融资中筹集了 1100 万美元。该公司的平台让任何人都可以轻松创建高质量的 3D 动画，而无需任何动画经验或知识。

要使用 Kinetix，用户需要提供任何视频，然后将其转换为 3D 动画头像。在 Web3 世界中，这些虚拟形象可以用于各种目的，例如视频游戏、社交媒体，甚至作为客服代理。

36、Loris

Loris 是一家提供对话式 AI 软件的初创公司，旨在帮助人类代理使客户支持更加人性化，该公司在 A 轮融资中筹集了 1200 万美元。

该公司的软件旨在帮助企业自动化客户支持任务，同时仍提供高接触、人性化的体验。Loris 提供了许多功能来帮助企业实现这一目标，例如根据客户的语气和情绪制作实时建议响应的软件。

37、Evisort

Evisort 是一家将 AI 嵌入合同管理软件的初创公司，该公司在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元。Evisort 的平台帮助企业自动化合同管理流程，从数据提取到分析和批准。

Evisort 的平台使用 AI 来理解合同内容，以及识别风险和机会。此外，该平台还提供无代码工作流服务，以帮助企业协作开展合同活动。

38、Pyramid Analytics

商业智能和分析公司 Pyramid Analytics 在 E 轮融资中筹集了 1.2 亿美元。Pyramid 的平台使用机器学习和人工智能来自动化准备业务数据、分析数据以及构建和共享协作报告和仪表板所涉及的一些技术工作。

这个自助式无代码平台还使用人工智能在特定感兴趣的领域提供解释，利用查询引擎访问数据存储的位置。

39、Lang.ai

Lang.ai 是一家提供客户支持自动化的初创公司，在 A 轮融资中筹集了 1050 万美元。Lang 的平台旨在帮助企业自动化客户支持任务，例如标记，以深入了解客户行为。

Lang 的平台连接到现有的帮助台解决方案，例如 Zendesk 和 Intercom。此外，该平台不需要任何代码和技术资源即可开始使用。

40、Synerise

波兰初创公司 Synerise 为企业提供了一个无代码界面，以借助人工智能自动化其数据流程。该公司刚刚筹集了 2190 万欧元。

这项最新投资将帮助 Synerise 在美国市场扩张，并继续投资于其数据处理、人工智能和流程自动化平台。

41、Twixor

客户支持是任何企业的关键部分，但维护起来可能既耗时又昂贵。这就是为什么许多公司转向聊天机器人来处理简单的任务，例如回答常见问题或提供基本信息。

Twixor 是一家初创公司，已在 A 轮融资中筹集了 240 万美元，用于开发无代码对话式人工智能平台。该公司的目标是让任何人都可以轻松构建和部署聊天机器人，而无需任何技术技能。

42、Keevlar

疫情让全球企业更加关注供应链管理的重要性。初创公司 Keelvar 的使命是利用其人工智能软件让采购自动化变得顺畅、高效。

该公司在 B 轮融资中筹集了 2400 万美元。 Keelvar 计划利用新资本扩大其在美国的业务，美国被视为其技术的高增长市场。

目标是让 Keelvar 的软件更易于使用，让每个人都能享受“无代码”体验。

43、Druid

传统上，构建聊天机器人需要一些编码知识，但随着 Druid 等无代码平台的兴起，这种情况正在改变。

Druid 在 A 轮融资中筹集了 1500 万美元，计划用这笔钱进一步开发产品并扩大团队。

该平台已被 UiPath 和 Orange 等主要企业使用，新资金将帮助 Druid 继续扩大客户群。

44、Basetwo

Basetwo 是一个专门用于制药制造的无代码 AI 平台。该公司已筹集了 380 万美元的种子资金，以将其技术推向市场。

Basetwo 的平台使用人工智能来简化制药制造流程数字孪生的开发。这些数字孪生可用于在实施新制造流程之前对其进行测试，确保其安全有效。

使用数字孪生还可以帮助加快将新药品推向市场的过程。通过减少对物理原型设计和测试的需求，Basetwo 的平台可以帮助缩短开发时间并节省成本。

45、Devo

SOC，即安全运营中心，是指组织内负责安全监控和事件响应的集中单位。自主 SOC 平台公司 Devo 已在 F 轮融资中筹集了 1 亿美元，以广泛扩展业务。

新资金将用于开发机器学习的数据分析工具，这些工具将用于提高安全警报的准确性并帮助 SOC 团队更快地响应事件。

机器学习用于在安全数据方面大海捞针。通过自动分析大型数据集，机器学习可以识别人类分析师无法找到的模式。

Devo 的无代码机器学习方法将使 SOC 团队能够轻松开始使用该平台。

46、One AI

自然语言处理软件初创公司 One AI 在种子轮融资中从天使和风险资本投资者那里筹集了 800 万美元。他们的 Language Studio 提供了一种无代码方法来混合和匹配不同的模型，以获得更全面的软件包。

47、AI Squared

由前国家安全局员工领导的 AI 初创公司 AI Squared 已筹集 600 万美元的种子资金，以帮助企业通过低代码/无代码平台采用人工智能。该公司的使命是让组织更容易利用 AI 功能，快速轻松地将其集成到现有应用程序中。

具体而言，AI Squared 旨在解决 AI 采用方面的“最后一英里”问题——即帮助组织克服在日常运营中实际使用 AI 的困难。由于集成的复杂性和成本，AI 计划往往在实施阶段停滞不前。

48、Neptune Software

Neptune Software 是一个低代码企业应用开发平台，但他们最近添加了一个更进一步的新工具：AI 增强型无代码应用构建器。在奥斯陆 Impact 会议上，Neptune 让与会者首次看到了这个新工具。

App Builder 使用 AI 增强型工作流程来支持用户从头开始或从可自定义模板和组件库中创建应用。

49、E42

以人为本的人工智能理念并不新鲜。事实上，自人工智能发展初期以来，人们就一直在谈论这个问题。然而，直到现在，我们才看到人工智能的开发和部署方式真正以人为本。

基于自然语言处理的人工智能平台 E42 正与 Finance Tech Unlimited 和 MonAmI 合作开发新的“人工智能同事”，加入这一运动。

这些人工智能同事旨在协助人类完成工作，简化和减轻他们的工作量，使他们能够专注于战略和紧迫问题。

50、Flagright

合规性正在成为企业日益沉重的负担，而且看不到尽头。在 GDPR 之后、在家办公、疫情之后的世界里，合规成本只会继续增加。

Flagright 是一家提供交易监控和基于使用量定价的公司。换句话说，您只需为您使用的内容付费。他们的产品使用在孤岛中训练的 AI 模型，并提供无代码控制台，用户无需聘请专家即可管理合规性。

51、Webio

总部位于都柏林的 Webio 提供了一个无代码平台，使企业能够快速启动和运行对话式 AI。该平台与 SMS、WhatsApp 和其他渠道集成，使企业能够轻松地与客户沟通。Webio 的最新一轮融资由阿姆斯特丹的 Finch Capital 领投，将帮助该公司扩大影响力并继续创新。

52、YouAi 的 MindStudio

YouAi 提供的 MindStudio 提供了一个平台，可快速构建 AI 驱动的应用程序，无需编码专业知识。它支持多种用途，从制定营销策略和销售培训计划到情绪分析和文案协助。MindStudio 与 AI 中的主要基础模型兼容，可确保灵活性和随着 AI 生态系统的发展而自动更新。

53、结束语

实施 AI 曾经是一个需要仔细、长期考虑的问题。毕竟，AI 项目过去要花费数十万美元，而且需要几个月甚至几年的时间才能起步。

如今，这要简单得多。非技术员工可以在午休时间构建和部署 AI 模型。决定使用哪种 AI 工具不再是成败的关键，相反，执行力和创造力才是关键。

无论选择哪种工具，您都希望拥有对您的组织有意义的 AI 用例。例如，使用 Akkio，销售团队可以评估潜在客户或预测销售额，营销团队可以对客户文本进行分类或减少客户流失，运营团队可以减少员工流失等等。

无论您的目标是什么，您都希望在选择无代码 AI 工具之前明确您的具体用例。

无代码 AI 是实施 AI 的最经济实惠的方式，它能够优化任何组织 KPI。现在构建 AI 模型比以往任何时候都更加容易和快捷。

话虽如此，并非所有无代码 AI 工具都是一样的，适合您的工具取决于您的业务需求。我们探索的工具范围从每月仅需几美元到每年花费六位数的企业平台。通过明确您想要使用 AI 的原因，您可以找到适合您的工具。

原文链接：52 No-Code AI Tools: The Complete No-Code AI Guide

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