Nutanix CIO Wendy M. Pfeiffer解释了为什么它自动化对于业务的未来以及低代码/无代码工具使实施机器学习算法变得易于使用至关重要。
这些天，IT专业人士很忙。当他们争先恐后地为偏远的员工提供企业资源并管理家庭办公室创造的新的网络安全风险时，他们看到了蘑菇的职责。
和仅在美国，就有一百万个未填充的IT工作，许多IT部门的时间很短，无法承担更多的任务。有些人正在转向机器学习（ML）寻求帮助，这是一种替代方案，现在可以实现更广泛的依据低编码和无代码应用程序。
例如，Nutanix正在使用这些工具来弥合其IT过程和ML算法之间的差距，并说Wendy M. Pfeiffer，Nutanix CIO，他带领她公司的转变到伟德1946客户端下载 IT操作。她解释说，虽然很多IT任务可能会从ML中受益，但一旦理解和记录，工作才能将其卸载到ML以进行自动化。她说，这是ML技术采用的一个令人难以置信的点。
传统上，一旦记录了工作过程，开发人员就会编写将它们链接到ML算法的脚本。但是，此过程需要并非总是有丰富供应的特殊开发专业知识。
新的低代码/无代码工具但是，不需要开发人员才能执行此功能，Pfeiffer希望加速ML采用。nutanix它已经在使用一种这样的工具，劳动，这使部门能够使用预测分析和ML软件来完成不断升级的工作。
“三年前，我们11％的工作是自主处理的；今天，这个数字是86％，”她说。
她解释说，尽管她的部门长期以来一直致力于自动化，但正是“这些步骤和现代技术有所作为”，使其转弯。
Pfeiffer表示，使用Workato使用Workato的Nutanix IT人员开始构建其低代码/无代码应用程序，通过记录最佳的工作流程和最佳的交互设计。
“最佳的工作流程就像如何在早晨穿衣服。您不想在内衣前穿裤子。它所做的一切，尤其是传统的IT，都需要调整为尽可能最佳，低成本和性能。”
根据Pfeiffer的说法，提供捕获这些工作流程和互动的能力，低代码/无代码工具是Pfeiffer的说法，是个人执行的任务的核心。
她说：“异步工人与他们需求方面的机器没有什么不同。”“他们需要了解工作流程，互动设计以及操作工作流程和互动设计的数据，这些数据反映了事情的发生，有效和无效的方法。”
尽管ML已经存在了很长时间，但Pfeiffer说：“直到我们找出一种将流程转化为其中的简单方法之前，这并不是很容易获得的。”
这些推动者可能已经到了片刻。在最近对全球IT专业人员的调查中，近三分之一的受访者表示，他们已经更大的责任和更长的工作时间，有22％的人也认为与工作相关的压力增加。除非公司可以利用自动化，否则更多的手册需要更多的人和更多的技能。
Nutanix和其他地方采用的低代码/无代码工具是内置的，基于云的平台，即服务环境。它们易于使用非程序员使用，并点击或下拉菜单界面。
在几个小时内，可以创建用于管理功能，管理系统，虚拟助手，聊天机器人，业务交易和许多其他用例的应用程序。用户能够设计可以进入多个系统的自动化工作流。
关于使用这些工具自动化过程的简单性，速度和可访问性的消息。低代码开发平台市场是预计会增长从2021年到2028年，以惊人的复合年增长率（CAGR）为44.2％。
吉恩·诺尔（Gene Knauer）是一位专门研究它和商业主题的作家。他也是放牧金鱼：数字媒体时代的专业内容营销作家和短期关注的跨度。
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