Low-code и No-code против кастомных нейросетей: что выбрать бизнесу?
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) перестало быть привилегией крупных корпораций и IT-гигантов. Сегодня даже небольшие компании стремятся использовать AI-решения, чтобы оптимизировать процессы, улучшить клиентский сервис или просто повысить конкурентоспособность. Однако далеко не у всех есть штат программистов и дата-сайентистов. В таких случаях бизнес обращается к Low-code и No-code платформам, позволяющим запускать AI-проекты без глубоких знаний в программировании.
Но подходят ли такие платформы именно вам, или лучше сразу заказать индивидуальную разработку нейросети с нуля? Давайте подробно разберёмся в плюсах и минусах этих решений.
Что такое Low-code и No-code платформы для AI?
Low-code и No-code — это визуальные конструкторы, которые позволяют создавать и запускать нейросети и другие AI-решения без глубокого погружения в код. Пользователю достаточно выбрать нужный алгоритм, загрузить данные и запустить обучение модели через простой интерфейс.
На рынке уже есть множество таких сервисов: Google Vertex AI, Twin24.ai, DataRobot, Bubble.io и другие. Все они обещают быстрое создание рабочих AI-решений без привлечения разработчиков.
Преимущества Low-code и No-code платформ
Используя такие платформы, вы можете получить следующие плюсы:
- Быстрый запуск проектов: За несколько дней можно создать и проверить идею (PoC-проект).
- Минимальные знания кода: Платформы рассчитаны на пользователей без опыта программирования.
- Относительно низкая стоимость старта: Нет необходимости в дорогостоящих специалистах на первом этапе.
- Простота в использовании: Интуитивно понятный интерфейс позволяет легко разобраться даже новичку.
Однако эти преимущества имеют и свои ограничения.
Минусы Low-code и No-code решений
При всей простоте и удобстве у платформ с визуальными конструкторами есть ряд серьёзных недостатков, о которых бизнесу нужно знать заранее:
1. Ограниченные возможности кастомизации
Low-code и No-code платформы используют готовые алгоритмы и предустановленные модели, которые далеко не всегда учитывают специфические задачи вашего бизнеса. Чем сложнее и уникальнее задача, тем менее эффективным будет такое решение.
2. Зависимость от сторонних сервисов
Используя готовую платформу, вы полностью зависите от её инфраструктуры, ценовой политики и технической поддержки. Любые изменения на стороне поставщика сервиса напрямую влияют на ваш бизнес.
3. Среднее качество моделей
«Коробочные» решения, как правило, дают лишь средний уровень точности. Они не способны эффективно решать сложные задачи, требующие глубокой оптимизации моделей и индивидуального подхода.
4. Сложность масштабирования
Если компания растёт, и AI-проект требует доработки и масштабирования, переход с Low-code на индивидуальное решение может стать проблематичным и дорогим процессом.
5. Риск безопасности данных
При использовании сторонних платформ данные зачастую хранятся в облачных сервисах третьих лиц, что несёт потенциальные риски для конфиденциальности и защиты информации.
Когда стоит выбрать разработку AI с нуля?
Несмотря на привлекательность простых платформ, для серьёзных бизнес-проектов с долгосрочной перспективой всё же лучше заказать разработку нейросети с нуля:
- Нужно высокое качество и точность модели: Например, для банков, страховых компаний или в промышленности, где ошибки стоят дорого.
- Необходима полная независимость: Если бизнес хочет самостоятельно контролировать инфраструктуру, безопасность и не зависеть от сторонних решений.
- Уникальные или сложные задачи: Индивидуальная разработка позволяет создать нейросеть, максимально учитывающую все особенности вашего бизнеса.
Сравним на практике: Low-code платформа или разработка с нуля?
Представьте банк, который внедряет AI для скоринга клиентов:
-
На Low-code платформе:
Запуск проекта займёт 1–2 недели, точность модели 70–80%. Для пилота это удобно, но массовое использование будет неэффективным. -
Разработка нейросети с нуля:
The project will take 1–2 months, but the accuracy will reach 95–98%. As a result, the bank will significantly reduce risks and save millions annually.
Obviously, the savings in the short term with Low-code solutions can be expensive in the future.
How to decide on a solution? Free consultation from EasyByte
The company EasyByte specializes in the individual development of neural networks from scratch, which fully take into account the specifics and tasks of your business. We do not just offer a solution, we help you understand:
- Can your task be effectively solved using AI?
- What advantages will individual development provide?
- What difficulties and timelines should be expected?
Our experts conduct a free consultation to help you understand whether a neural network will really become your solution and whether it is worth investing in individual development.
→ leave a request for a free consultation and get a personal recommendation from the leading specialists of EasyByte!
📌FAQ: frequently asked questions about Low-code / No-code and individual development
Question: Is a Low-code or No-code platform suitable for a full-fledged AI project in my company?
Answer: Such platforms are well suited for quick pilots, hypothesis testing and small internal tools. However, for long-term and critical tasks (e.g., accurate scoring, complex analytics, predictive models), Low-code capabilities are usually insufficient — models are limited in accuracy and poorly adapt to unique processes.
Question: Are there real risks for data when using Low-code / No-code platforms?
Answer: Yes, since data is often stored and processed on the servers of third-party providers. This increases the risk of leaks, limits control over infrastructure and can create difficulties in complying with regulatory requirements, especially in fintech, medicine and government organizations.
Question: When is it better to abandon a Low-code platform and switch to developing a neural network from scratch?
Answer: This is optimal for high accuracy requirements, the need for deep customization, the importance of data control, and also for project scaling. Custom development provides flexibility, long-term stability, and allows you to build a model that perfectly matches the company's business logic.
Question: Can you start with Low-code and then switch to custom development?
Answer: You can, but the transition is often expensive and complex. Many companies face a complete rework of the architecture and data migration. Therefore, if the task is strategic or unique — it is better to plan custom development immediately to avoid additional costs in the future.
Question: How to understand which format — Low-code or custom development — is right for my business?
Answer: It all depends on the tasks, data volume, accuracy requirements and project scale. If you need to clearly determine which path will give the greatest benefit, you can get a personal recommendation
→ sign up for a free consultation with an EasyByte expert
This will help avoid mistakes and choose the optimal format for AI implementation.