A modern “drag and drop” eszközök lehetővé tehetik a – gyakran szűkös büdzséből gazdálkodó – nonprofit szervezetek számára, hogy kis költséggel és komolyabb programozói tudás nélkül olyan rendszereket, alkalmazásokat építsenek maguknak, amelyek megsokszorozhatják a hatékonyságukat.
Napjainkban, amikor világszerte komoly problémát jelent a környezetkárosítás és a növekvő társadalmi egyenlőtlenségek, egyre nagyobb felelősség hárul a – gyakran fontos kormányzati feladatokat is felvállaló – nonprofit szervezetekre. A digitalizáció nagymértékben támogathatja a működésüket – igen ám, csakhogy a komplex informatikai fejlesztések többnyire túlságosan drágák ezeknek a gyakran komoly forráshiánnyal küzdő szervezeteknek.
Ezért is jelenthet jó megoldást számukra a mesterséges intelligencia (MI) alapú no-code alkalmazásfejlesztő eszközök használata: hiszen ezek a rendszerek lehetővé teszik, hogy kis költséggel, komolyabb kódolási, fejlesztési ismeretek nélkül is személyre szabott applikációkat hozzanak létre. Okos alkalmazásokat, amelyek segíthetnek nekik a folyamataik optimalizálásában, a stakeholder-elkötelezettség erősítésében, és az alapműködésük bővítésében is.
Intuitív drag and drop eszközökkel a társadalom- és környezettudatos jövőért
A no-code eszközök megjelenése alapjaiban formálja át az informatika világát – nem véletlen, hogy ma már az olyan nagy, széles körben használt ERP-rendszerek fejlesztésével foglalkozó multinacionális cégek is kínálnak ilyen megoldásokat mint az SAP vagy a Microsoft. Mivel könnyen használható drag and drop felületeik feleslegessé teszik a kódolást, a “naiv felhasználók” számára is lehetővé teszik a fejlett alkalmazások építését. A szakértők szerint ez “demokratizálhatja” az informatikai fejlesztéseket, és nagyban megkönnyítheti, hogy az újító ötletekből a gyakorlatban is használható rendszerek szülessenek. Ráadásul általában alacsony költséggel licencelhetők: ami különösen vonzóvá teheti őket az árérzékeny nonprofitok számára.
A no-code alkalmazások legújabb generációja már az MI-ban rejlő lehetőségeket is ki tudja használni. Az okos algoritmusok integrálásával ezek a fejlesztői eszközök már arra is képesek, hogy különféle apróbb változtatásokat – pl.: hasznos alkalmazáselemek beépítését, a rendszerfolyamatok optimalizálását, egyes redundáns feladatok automatizálását – javasoljanak a felhasználóiknak – így még hatékonyabb megoldások létrehozását teszik lehetővé. Ezzel megkönnyíthetik a nonprofit szervezetek számára, hogy a mindennapi működésmenedzsment helyett alaptevékenységük fejlesztésére, fundraising munkájuk erősítésére, és a hatékony szervezetfejlesztési stratégiák kialakítására fókuszálhassanak.
Az MI a személyre szabott felhasználói élményt is támogatja: mivel képes arra, hogy folyamatosan nyomon kövesse, milyen eszközökre, szolgáltatásokra van szüksége a “klienseinek”, nagyban megkönnyítheti és felgyorsíthatja azok mindennapi munkáját.
Számos területen hatékonyabbá tehetik a nonprofitok működését
A szakemberek szerint az MI-alapú no-code alkalmazások adaptálása számos különféle területen egyszerűbbé és hatékonyabbá teheti a nonprofit szervezetek munkáját, és növelheti pozitív környezeti vagy társadalmi hatásukat.
- Demokratikusabb oktatás
A no-code applikációk segítségével a hátrányos helyzetű térségekben dolgozó nonprofitok olyan edukációs platformokat építhetnek fel, amelyek hatékonyan támogathatják a diákok oktatását. Az MI lehetővé teheti, hogy a rendszer folyamatosan figyelemmel kövesse az egyes tanulok fejlődését, előmenetelét, személyre szabott oktatási anyagokat ajánljon nekik, és megkönnyítse a tanárok számára az oktatásszervezéssel kapcsolatos feladatokat.
- “Precíziós” környezetvédelem
Az MI-fejlesztések révén a környezetvédelemmel foglalkozó nonprofitok könnyebben nyomon követhetik a veszélyeztetett fajok egyedszámának alakulását. A modern hangfelismerő rendszereket bevetve nagyobb hatékonysággal tudják azonosítani az egyes fajokhoz tartozó egyedeket; ráadásul a rugalmasan alakítható, variálható funkcionalitásokat kínáló appok azt is lehetővé tehetik, hogy a terepen dolgozó biológusok fejlesztők vagy technikai személyzet bevonása nélkül azonnal az igényeikre szabhassák azokat.
- Széles körben elérhető egészségügyi szolgáltatások
A hátrányos helyzetű térségekben, katasztrófa sújtotta vagy nehezen megközelíthető területeken dolgozó nonprofitok a no-code alkalmazások bevetésével hatékonyabbá tehetik az egészségügyi rendszert. Az alapvető diagnosztikai és betegtanácsadása képességekkel felruházott okos alkalmazások révén a jelenleginél jóval több ember juthat gyors ellátáshoz; sőt, azt is lehetővé tehetik, hogy az orvosok, szakápolók a nehezebben kezelhető páciensek gyógyítására koncentráljanak.
- Hatékonyabb katasztrófavédelem
Az MI-alapú rendszerek a katasztrófavédelmet is hatékonyabbá tehetik. A folyamatos adatgyűjtésre optimalizált, a közösségi médiaoldalakat, időjárás-előrejelzéseket, helyi médiumok híreit nyomon követni képes alkalmazások révén a nonprofit szervezetek pontosabban tervezhetik meg a katasztrófavédelemmel és elhárítással kapcsolatos feladataikat, pontosabban allokálhatják az erőforrásaikat, és alacsonyabb reakcióidővel reagálhatnak a katasztrófahelyzetekre.
- Mindenki számára elérhető mikrohitelezés
Az MI-megoldások a mikrohitelezés hatékonyságát is javíthatják. Ezek az appok számos különféle adat gyors elemzésére képesek, így lehetővé teszik, hogy a kereseti viszonyok, a fogyasztói magatartás és a mikoriökonómiai infoprmációk kiértékelésével a nonprofitok személyre szabott pénzügyi tanácsokat adjanak rosszabb financiális körülmények között élő ügyfeleiknek. Így megalapozott pénzügyi döntéseket hozhatnak, ami jelentősen javíthatja az egzisztenciájukat.
- Az emberi jogi problémák könnyebb nyomon követése
A no-code fejlesztések könnyebbé tehetik az emberi jogi szervezetek számára a potenciális jogsértések nyomon követését. A mesterséges intelligencia folyamatosan monitorozhatja a közösségi médiát, egyéb hírforrásokat, és riaszthatja a jogvédőket, ha visszaélésekkel, diszkriminációval kapcsolatos információkat talál.
- Fenntarthatóbb mezőgazdaság
A környezettudatos gazdálkodást népszerűsítő nonprofit szervezetek az MI-alapú alkalmazások segítségével támogathatják a gazdálkodókat abban, hogy új, fenntarthatóbb mezőgazdasági módszereket vezessenek be. Ezek a rendszerek képesek lehetnek arra, hogy a talajjal kapcsolatos adatok, az időjárási minták, a termésátlagok elemzésével új és hatékonyabb termelési metódusokat dolgozzanak ki, hozzájárulva ahhoz, hogy a gazdák, mezőgazdasági vállalkozások optimális termelés mellett is környezetkímélőbb módon működjenek. Ez nem csak az élelmiszer-biztonság garantálásához, hanem a sérülékeny ökoszisztémák megóvásához is hozzájárulhat.
Okos applikációk programozói tudás nélkül
Az MI-alkalmazások fejlesztését lehetővé tevő no-code eszközökkel bárki könnyen-gyorsan, egy egyszerű vizuális interfész vagy “varázsló” segítségével létrehozhatja a maga okos informatikai megoldásait. Akár egy nonprofit szervezet projektmenedzsere vagy önkéntese is; arról nem is beszélve, hogy ezek a rendszerek általában lehetővé teszik az applikációk gyors és rugalmas átalakítását, testbeszabását is. Az alábbiakban röviden bemutatunk néhány népszerű, széles körben elterjedt eszközt.
Amazon SageMaker
Az Amazonnak nagy gyakorlata van a gépi tanuláson (Machine Learning – ML) alapuló rendszerek “fogyasztóbaráttá” tételében, és ezt a tudását a Sage Maker felhasználói is kamatoztathatják. A Sage Maker Jumpstart segítségével a felhasználók minden előzetes informatikai tudás nélkül belevághatnak a saját alkalmazásaik elkészítésébe; a rendszer előre legyártott sablonokat is kínál, amelyekkel számos ML-alapú megoldás – köztük üzleti alkalmazások és folyamatmenedzsment-rendszerek – elkészíthető.
Apple Create ML
Az Apple egyszerű drag and drop megoldása iOS-alapú alkalmazások – köztük ajánlók, beszédfelismerő, képfelismerő és szövegfeldolgozó applikációk – készítését teszi lehetővé. A cég ML-rendszere az iPhone-ok kameráján keresztül gyűjtött képi-, illetve a készülékek mikrofonjánn keresztül gyűjtött hangadatokat használja; egy Mac számítógép segítségével jelentősen gyorsítható az algoritmusok tanulási folyamata.
Data Robot
Ez a felhőalapú platform nagyban megkönnyíti az adatgyűjtés és feldolgozás automatizálását, és a különféle elvárások, igények szerinti algoritmusok készítését. A cég komoly hangsúlyt fektet az “explainable AI” (értelmezhető MI) módszer alkalmazására, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználók nyomon követhessék, értelmezhessék és felügyelhessék az algoritmusok által hozott döntéseket, előrejelzéseket.
Google AutoML
A Google no-code megoldása nem a teljesen “laikus usereket” célozza, de így sem kell kódolási tudás a használatához. A felhasználók egy egyszerű grafikus interfész segítségével készíthetnek a rendszer “számítógépes látással” (computer vision) és természetes nyelv feldolgozással (natural language procession) kapcsolatos képességeire alapozó megoldásokat. Mivel az AutoML a cég cloud-rendszerében fut, használata nagyban hasonlít az olyan irodai eszközökéhez, mint a Google Dokumentumok vagy a Naptár.
by 
