52个值得收藏的无代码AI平台【2024】

“无代码”不仅仅是炒作。 这是一场革命。 在无代码之前，如果你想制作一个网站，你需要一名技术网络开发人员。 现在，你可以使用 Bubble、Webflow、Carrd 或无数其他可视化工具。 人工智能领域也发生了同样的情况。 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 Web 开发已经存在了几十年（想想 90 年代末的 blogger.com），但无代码 AI 却是最近才出现的。 随着低代码甚至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。

我们已经探索了数十种无代码人工智能选项。 我们发现许多无代码工具都伴随着牺牲。 如果他们提供了许多有价值的功能，他们通常会牺牲易用性，而如果他们提供可用性，他们就会牺牲性能和真正的价值主张。

我们想要的东西既能提供性能，又能像 Excel 一样广泛使用。 它需要是端到端的，通过快速、免费的培训来快速获得结果，以及深入且轻松的集成生态系统。 该产品不存在 - 所以我们自己制作。 为了让我们诚实地实现这一愿景，我们将 Akkio 开放给任何人免费尝试。

本文只是我们对无代码人工智能市场的看法，我们尝试了数十种工具，并最终决定构建我们自己的工具。 我们深入研究各种无代码人工智能产品，为你提供我们作为无代码人工智能公司的想法。 我们也很想听听你的想法和反馈！

注意：本文于 2024 年 1 月更新，介绍了更多无代码人工智能初创公司，删除了已弃用的初创公司，并提供了对上市公司的更好见解。

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1、一切无代码

史蒂夫·乔布斯曾经说过一句名言：“编写速度最快、永不中断、不需要维护的代码行，就是你永远不需要编写的代码行。”

编写代码只是达到目的的手段：代码是用于创建应用程序的。 无代码平台只会让你更快地使用可用的应用程序。 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。 无代码将这一点发挥到了极致，并在代码库之上使用可视化界面，因此你可以重用之前制作的元素并以新颖的方式组合它们。

现在可以使用无代码平台构建整个业务。 以下是一些流行的无代码工具的一些示例：

• 使用 Webflow、Bubble 或 Cardrd 的网站和登陆页面
• 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
• 带有 Airtable 的数据库
• 与 Zapier 或 Integromat 集成
• 使用 Shopify 进行电子商务
• MemberStack 或 MemberSpace 的会员资格
• Mailchimp 或 Mailjet 的时事通讯

毫无疑问，无代码是未来。 世界上只有百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。

此外，Gartner 预计，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，低代码市场的市值将达到 650 亿美元。

1.1 为什么使用人工智能？

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

事实上，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。 像这样的简单问题可以用简单的统计数据来回答：

• 我的客户平均花费多少钱？
• 我的典型客户的人口统计数据是什么？
• 与周末相比，我工作日能赚多少钱？

然而，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要预测销售额。 销售可能会受到星期几、商店营业时间、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。 你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。 如果你有历史表格数据（例如包含您的记录的 CSV，甚至只是 Salesforce 帐户），就可以进行预测。

此外，机器学习可以帮助你自动化和改进业务流程。 例如，可以使用它来检测欺诈活动，或预测销售并帮助销售团队做好更好的准备。 可能性是无止境！

1.2 传统人工智能之旅

鉴于人工智能具有优化任何组织 KPI 的能力，公司几十年来一直在实施它。 例如，自 90 年代初以来，Sprint 一直在使用人工智能进行“实时电话欺诈检测”。

如今，几乎你所做的一切都受到人工智能的影响。 当你走进沃尔玛时，您会看到大量经过人工智能优化的员工来满足需求。 当你进入麦当劳时，你将成为其庞大的客户需求模型中的一个小数据点。

当你浏览 Netflix、Amazon、Tinder、Spotify、Medium，甚至 Google 搜索或 YouTube 时，你都会收到人工智能驱动的推荐。 令人难以置信的是，亚马逊的推荐功能贡献了高达 35% 的收入。

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、人工智能工程师等团队，他们花费数年时间从事复杂的机器学习项目。

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。 随着入门级数据科学家的起薪接近六位数，人工智能方面的支出猛增也就不足为奇了。

这些努力对于中小企业来说是不可行的——特别是考虑到数据科学家在美国的薪水高达六位数。 对于只想提高销售额、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花费数十万美元。

它应该是轻松且负担得起的。 这就是无代码人工智能的用武之地。

2、Top 52 无代码AI

分析和人工智能工具如此之多，我们不可能涵盖所有。

相反，我们专注于许多细分市场，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（通常专注于数据科学的一部分）。 端到端流程）、垂直化产品和端到端无代码人工智能。

这些分组使我们能够探索人工智能各个领域的公司，从情感分析到计算机视觉再到机器人过程自动化。

2.1 Akkio

Akkio 是一个端到端的无代码人工智能平台。 这意味着你可以在一个地方构建、部署和集成 AI 模型，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所创建的模型。 借助 Akkio，可以通过构建由完全可视化界面支持的“AI 流程”，轻松将 AI 集成到任何工作流程中。

Akkio 还提供基于 GPT 的应用程序，用于数据分析、报告生成和数据准备。 Akkio 定位为端到端人工智能平台，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的机构和专业人士。

2.2 ChatGPT

11 月 6 日，OpenAI 正式推出 ChatGPT 的更新版，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、任何 ChatGPT plus 用户都可以生成的所有 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）。

这些定制人工智能功能强大，理论上可以独立发展，OpenAI 承诺很快就会推出公共市场并分享收入。 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。

2.3 Canva

Canva Magic Studio 是 Canva 内一套由人工智能驱动的工具集成套件，旨在简化创作过程。 它提供了各种功能，使设计更加高效、富有创意和安全。 用户可以在 Canva 中创建自定义内容、轻松编辑视觉效果以及生成动画和过渡。 Magic Studio 包含 AI 工具，例如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。

2.4 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等。 Adobe 还在 Adobe Express 和 Adobe Photoshop 中融入了生成式 AI 功能，使用户能够在 AI 功能的帮助下执行各种创意任务。

2.5 Anthropic Claude

Claude是Anthropic开发的下一代人工智能助手。 它经过了 Notion、Quora 和 DuckDuckGo 等主要合作伙伴的严格测试，现已可供更广泛的使用。 Claude 被设计为高度可靠且多功能的人工智能助手，能够处理各种会话和文本处理任务，包括摘要、搜索、创意写作、问答、编码等。 它因其减少产生有害输出的可能性、易于对话以及个性和语气的定制选项而脱颖而出。 有两个版本可供选择：Claude 和 Claude Instant，可满足不同的需求。

2.6 Prevision

Prevision 是一种无代码人工智能解决方案，旨在“提高数据科学项目的生产力”。 换句话说，您应该已经踏上人工智能之旅，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 MB 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它。 完成后，构建客户流失模型并进行预测就很容易了，但没有简单的导出或集成功能。

也就是说，对于高技术数据科学家来说，它显然是一个强大的工具，可以加快构建各种机器学习模型的过程。

2.7 Gyana

Gyana 与 Prevision 类似，因为有一个简单、可视化的数据分析过程，但没有端到端的无代码系统来将这些模型集成到您的工作流程中。 Gyana 非常适合基本建模需求。

Gyana 的流程如下所示：

我们上传了相同的电信客户流失数据集来寻找见解。 Gyana 当前的人工智能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。

然而，如果您的需求很简单，Gyana 是一个可靠的无代码工具，可以根据您的数据创建线性回归模型。

2.8 Nyckel

Nyckel 让每个人都能轻松进行文本和图像分类。 只需几分钟，任何人都可以构建人工智能模型来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 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。

2.9 Levity

Levity 为文档、图像和文本提供无代码 AI 解决方案，具有内容审核、保险索赔处理和分析文本消息等用例。

2.10 Apteo

Apteo 是一款专注于垂直领域的无代码人工智能解决方案，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保留率。”

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。

2.11 Syte.ai

Syte.ai 是另一个针对电子商务的利基无代码人工智能工具，它使用视觉人工智能、NLP 和超个性化来推动更好的搜索和发现。

如果您想构建智能商务推荐系统，请务必查看 Syte.ai。

2.12 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）来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该平台。 Pecan AI 强调与现有客户和交易数据轻松集成，即使数据是无组织或“混乱”的。

2.13 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 使用机器学习来分析超过 3000 万篇论文、临床试验和副作用数据库。

这是我们见过的最超特定的人工智能平台，但如果你从事生物医学科学，那么它绝对值得一看。

2.14 PredictNow.ai

PredictNow.ai 是一个垂直特定的无代码人工智能解决方案，专注于金融机器学习，允许您计算下一次投资的盈利概率。

不要指望通过金融机器学习致富，但如果您已经是技术型投资者，PredictNow.ai 可以帮助您加快游戏速度。

2.15 Accern

Accern 是另一个用于金融解决方案的无代码人工智能，而且它的规模要大得多。 这意味着它们的价格也贵得多，而且 AWS 上的高级套餐每年将花费您 60,000 美元。

也就是说，Accern 的功能比 PredictNow.ai 丰富得多，具有信用风险、ESG 投资、定量研究、金融犯罪分析等功能。 如果您有繁重的财务需求，Accern 值得尝试。

2.16 RunwayML

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

2.17 Invideo

Invideo 是一个人工智能驱动的视频创作平台，专为内容创作者、YouTube 用户和营销人员而设计。 它提供超过 5,000 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定制，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，或利用功能齐全的视频编辑器进行完全控制。

2.18 Descript

Descript 是一款一体化视频和播客编辑平台，可在人工智能的帮助下简化编辑过程。 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 功能可通过编辑文本、语音克隆、工作室品质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、编辑和协作像处理文档和幻灯片一样轻松。

2.19 Lobe

Lobe 是一款 Microsoft AI 产品，可让您通过点击创建图像分类模型。 这是微软对谷歌可教学机器的回应，是开始图像分类的好方法，但功能不是很丰富。

2.20 Google AI Platfrom

谷歌的人工智能平台包括 AutoML Vision、表格 AutoML 和其他人工智能解决方案。 由于您不需要实际深入研究 Python 来在 Google AI Platform 中构建模型，因此我们可以说它算作无代码解决方案，但它远非易于使用。

Google AutoML 的设置和维护都很麻烦，这就是为什么它是一项利润丰厚的技能。 雇主将支付大笔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。 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，否则可能会意外产生不必要的 Cloud AutoML 费用。

简而言之，谷歌人工智能平台在“无代码”的情况下已经达到了尽可能复杂的程度。 我们还发现谷歌的模型训练费用昂贵。 要深入了解性能，请查看我们的 Google AutoML 与 Microsoft Azure 和 Amazon Sagemaker 基准测试。

2.21 IBM Watson

一个鲜为人知的事实是，IBM Watson Studio Desktop 允许您无需代码即可构建机器学习模型，因为 Watson 以其问答功能而闻名。

也就是说，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。

2.22 Amazon SageMaker

亚马逊的 SageMaker Autopilot 与谷歌的人工智能平台类似，因为它对于“无代码”人工智能工具来说同样复杂。

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，指定“S3 位置”等详细信息 输入数据的位置”和“输出数据的 S3 位置”等。 请务必查看 Sagemaker 基准测试。

2.23 Microsoft Azure AI

Azure AI 是我们将介绍的最后一个“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化机器学习模型，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 、运行模型等等。

这仅涵盖了开始试驾的要点，因此使用 Azure 来满足您的 AI 需求将是一项认真的努力。 在我们的基准测试中，我们发现 Azure 的性能与 Google 和 Amazon Sagemaker 相似。

2.24 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”，该活动将为您提供 2 小时的访问时间，尽管 AWS 市场估计您使用 H2O 的基础设施成本每月将超过 500 美元。

2.25 C3.AI

C3.AI 是另一个领先的 AutoML 竞争者，最近进行了 IPO。 他们宣称自己不仅仅是 AutoML，还声称 H2O.ai 等公司的产品只是 C3.AI 中的一个功能。 C3.AI不提供实际试用，因此无法直接分析其功能，但C3.AI拥有大量大型企业客户。

也就是说，C3.AI 并不完全声称它是毫不费力的，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多的时间。

2.26 Splunk

Splunk 是另一个大型 AutoML 参与者，并且是公开交易的，截至撰写本文时市值接近 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 只是进入了无代码 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。

2.27 DotData

DotData 将自己称为“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一定程度的特征工程自动化。

DotData 旨在“为您的 BI 和分析团队提供支持”，因此虽然没有代码功能，但它是本指南中更具技术性的解决方案之一。

2.28 DataRobot

DataRobot 是另一个流行的企业 AutoML 平台，但它的价格并不便宜。 在 AWS 市场上，我们可以看到 DataRobot Managed Cloud 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，包括分析领导者、数据科学家、业务分析师、软件工程师和 IT 运营团队。 毕竟，如果您在单个软件订阅上花费六位数，您可能需要技术用户来确保您正在利用它。

2.29 Auger AI

Auger AI 非常专注于创建准确的预测模型，其主要卖点是优于许多其他 AutoML 平台的准确性。 然而，您找不到全套的端到端功能，而 Auger AI 在将 AI 集成到您的工作流程方面还有一些不足之处。

2.30 BigML

BigML 与 Auger AI 一样，专注于人工智能建模，但较少关注集成。 如果您的技术水平更高，并且已经担任涉及构建 AI 模型的角色，那么 BigML 可能是加快流程的好方法。

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

2.31 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。

然而，同样，没有端到端的解决方案套件可以将您构建的模型集成到工作流程中。

2.32 Dataiku

Dataiku 是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。 然而，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 提供了用于 ETL 任务（例如数据清理、转换和丰富）的接口。

2.33 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人工智能平台。 Noogata 的使命是让商业用户能够使用人工智能，无论其编码能力如何。

Noogata 平台配备了预构建的 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块即可创建人工智能解决方案，无需任何编码。

2.34 Mutiny

Mutiny 是一家专注于网站优化的无代码人工智能初创公司。 Mutiny 的平台使用人工智能来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，以继续开发他们的产品。

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、人工智能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 使用机器学习为特定受众编写高转化率的标题。

2.35 Kinetix

Kinetix 是一家使用无代码人工智能创建 3D 动画的初创公司，已在种子轮融资中筹集了 1100 万美元。 该公司的平台使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，该视频会转换为 3D 动画头像。 在 Web3 世界中，这些化身可以用于多种目的，例如视频游戏、社交媒体，甚至用作客户服务代理。

2.36 Loris

Loris 是一家提供对话式人工智能软件以帮助人工客服使客户支持更加人性化的初创公司，已在 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，同时仍然提供高接触性的人性化体验。 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定实时建议响应的软件。

2.37 Evisort

Evisort 是一家将人工智能嵌入合同管理软件的初创公司，在 C 轮融资中筹集了 1 亿美元。 Evisort 的平台可帮助企业实现从数据提取到分析和批准的合同管理流程自动化。

Evisort 的平台使用人工智能来理解合同内容，以及识别风险和机遇。 此外，该平台还提供无代码工作流程服务，帮助企业在合同活动上进行协作。

2.38 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一些涉及准备业务数据、分析数据以及构建和共享协作报告和仪表板的技术工作。

这个自助式无代码平台还使用人工智能来提供特定感兴趣领域的解释，利用查询引擎来访问存储的数据。

2.39 Lang.ai

Lang.ai 是一家为客户支持提供自动化服务的初创公司，已在 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，以便深入了解客户行为。

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启动。

2.40 Synerise

波兰初创公司 Synerise 为企业提供无代码界面，以便在人工智能的帮助下实现数据处理自动化。 该公司刚刚筹集了 2190 万欧元。

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

2.41 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，在 A 轮融资中筹集了 240 万美元，用于开发无代码对话式 AI 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。

2.42 Keelvar

这场大流行使供应链管理的重要性成为世界各地企业的焦点。 初创公司 Keelvar 的使命是通过其人工智能驱动的软件使采购自动化变得顺畅且更加高效。

该公司在 B 轮融资中筹集了 2400 万美元。 Keelvar 计划利用新资金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，为每个人提供“无代码”体验。

2.43 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，这种情况正在发生变化。

Druid 在 A 轮融资中筹集了 1500 万美元，计划利用这笔资金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，新的资金将帮助 Druid 继续扩大其客户群。

2.44 Basetwo

Basetwo 是一个专门用于药品制造的无代码人工智能平台。 该公司已筹集 380 万美元种子资金，将其技术推向市场。

Basetwo 的平台利用人工智能来简化药品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。

数字孪生的使用还有助于加快新医药产品推向市场的进程。 通过减少物理原型设计和测试的需要，Basetwo 的平台可以帮助缩短开发时间并节省成本。

2.45 Devo

SOC（即安全运营中心）是组织内负责安全监控和事件响应的集中单位的术语。 Devo 是一家自主 SOC 平台公司，在 F 轮融资中筹集了 1 亿美元，用于广泛扩展业务。

新资金将用于开发用于机器学习的数据分析工具，该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。

当涉及到安全数据时，机器学习可用于大海捞针。 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。

2.46 One AI

One AI 是一家自然语言处理软件初创公司，在一轮种子融资中从天使和风险投资投资者那里筹集了 800 万美元。 他们的语言工作室提供了一种无代码方法来混合和匹配不同的模型，以获得更全面的包。

2.47 AI Squared

由前国家安全局员工领导的人工智能初创公司 AI Squared 已筹集 600 万美元种子资金，帮助企业通过低代码/无代码平台采用人工智能。 该公司的使命是通过快速、轻松地将人工智能功能集成到现有应用程序中，让组织更轻松地利用人工智能功能。

特别是，AI Squared 旨在解决人工智能采用时的“最后一英里”问题，即帮助组织克服在日常运营中实际使用人工智能的难题。 由于集成的复杂性和成本，人工智能计划常常在实施阶段停滞不前。

2.48 Neptune Software

Neptune Software 是一个低代码企业应用程序开发平台，但他们最近添加了一个新工具，使事情更进一步：人工智能增强的无代码应用程序构建器。 在奥斯陆影响会议上，Neptune 向与会者展示了这个新工具。

应用程序生成器使用人工智能增强的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创建应用程序。

2.49 E42

以人为中心的人工智能的想法并不新鲜。 事实上，这是从人工智能发展早期就开始讨论的话题。 然而，直到现在我们才看到人工智能以真正以人类为先的方式开发和部署。

E42 是一个基于自然语言处理的人工智能平台，它与 Finance Tech Unlimited 和 MonAmI 合作开发了新的“人工智能同事”，加入了这一运动。

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

2.50 Flagright

合规性正成为企业日益沉重的负担，而且还没有结束的迹象。 在后 GDPR、在家工作、后疫情时代，合规成本只会继续增加。

Flagright 是一家提供基于使用情况定价的交易监控的公司。 换句话说，您只需为使用的内容付费。 他们的产品使用在孤岛中训练的人工智能模型，并且提供无代码控制台，用户可以在其中管理合规性而无需聘请专家。

2.51 Webio

总部位于都柏林的 Webio 提供了一个无代码平台，允许企业快速启动并运行对话式人工智能。 该平台与短信、WhatsApp 和其他渠道集成，使企业可以轻松地与客户沟通。 Webio 的最新一轮融资由阿姆斯特丹 Finch Capital 领投，将帮助该公司扩大业务范围并继续创新。

2.52 MindStudio by YouAI

由 YouAi 提供的 MindStudio 提供了一个快速构建人工智能应用程序的平台，无需具备编码专业知识。 它支持一系列用途，从创建营销策略和销售培训计划到情绪分析和文案写作帮助。 MindStudio 与 AI 中的主要基础模型兼容，确保随着 AI 生态系统的发展而实现灵活性和自动更新。

3、无代码AI注意事项

实施人工智能曾经是一个需要仔细、长期考虑的问题。 毕竟，人工智能项目过去需要花费数十万美元，并且需要几个月甚至几年的时间才能启动。

今天，事情变得简单多了。 非技术员工可以在午休时间构建和部署人工智能模型。 决定使用哪种人工智能工具不再是决定成败的问题，相反，执行力和创造力才是关键。

无论您选择什么工具，您都希望拥有一个对您的组织有意义的人工智能用例。 例如，通过 Akkio，销售团队可以获得潜在客户或预测销售，营销团队可以对客户文本进行分类或减少流失，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人工智能工具之前清楚地了解您的具体用例。

4、结束语

无代码人工智能是实施人工智能最经济的方式，它能够优化任何组织的 KPI。 现在构建人工智能模型比以往任何时候都更容易、更快捷。

也就是说，并非所有无代码人工智能工具都是一样的，适合您的工具取决于您的业务需求。 我们探索过的工具范围从每月几美元到每年花费六位数的企业平台。 通过清楚地了解为什么要使用人工智能，您可以找到适合您的工具。

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原文链接：TOP52 无代码AI工具 - BimAnt