Terug naar begrippenlijst
Low-code AI
Met Low-code AI bouw je kunstmatige intelligentie met zo min mogelijk code. Je werkt via visuele interfaces, drag-and-drop flows en voorgebouwde blokken, in plaats van alles zelf te programmeren. Het maakt AI toegankelijk voor mensen die geen data scientist of developer zijn, maar wél slimme toepassingen willen ontwikkelen. Denk aan het opzetten van een chatbot, een model trainen op klantdata, of automatisch sentiment uit reviews halen – zónder dat je een regel Python hoeft te schrijven.
Inhoudsopgave
AI zonder codestress
Low-code AI-platformen geven je kant-en-klare bouwstenen: modellen, datakoppelingen, dashboards en triggers. Jij bepaalt wat er moet gebeuren, het platform regelt de techniek. Je kunt bijvoorbeeld zeggen: “Als een klant reviewt met negatief sentiment, stuur dan automatisch een melding naar het supportteam.” Hiervoor heb je geen complexe logica nodig – gewoon klikken, instellen, klaar.
Niet technisch? Geen probleem
Low-code AI is bedoeld voor teams die snel willen testen, bouwen en aanpassen, zonder maanden ontwikkeltijd. Het is perfect voor marketeers, CX-teams, growth hackers of product owners die AI slim willen inzetten in hun werk.
En het is ook schaalbaar: als het prototype goed werkt, kun je het later altijd overdragen aan een ontwikkelaarsteam voor verdere verfijning. Low-code is dus niet minder professioneel, het is gewoon slim starten.
AI voor iedereen aan tafel
Low-code AI democratiseert wat vroeger exclusief was. Het haalt AI uit het lab en zet het op het dashboard van je marketingafdeling, salesafdeling of klantenservice. Op die manier kunnen meer mensen meedenken, bouwen en verbeteren. AI is niet langer iets van ‘de tech-afdeling’, maar een praktisch gereedschap in je toolkit.
Veelgestelde vragen
Low-code AI vereist nog een beetje technische kennis (zoals logica of datastructuren). No-code AI is echt helemaal visueel en bedoeld voor niet-technische gebruikers.
Niet per se. Het is vaak minder flexibel, maar voor veel toepassingen snel, schaalbaar en krachtig genoeg vooral voor MVP’s of interne processen.
Bekende voorbeelden zijn Microsoft Power Platform, Google AutoML, Dataiku, Peltarion, en uiteraard Zapier (voor slimme integraties).
Ja! Veel platforms bieden modeltraining op basis van je eigen data zonder dat je de onderliggende algoritmes hoeft te snappen.
Bo Pennings CEO & AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-model
- AI-tools
- Binary Search Tree
- Deepfake
- Ethische AI
- Generative Adversarial Network
- Hallucinatie
- Machine Learning bias
- Machine Learning Operations
- Metrics
- Natural Language Processing
- OpenAI
- Parameter
- Perplexity
- Prompt engineering
- Proof-of-Concept
- Robot
- Robotic Process Automation
- Sentimentanalyse
- Sora
- Speech-to-Text
- Superintelligence
- Token
- Trainingsdataset
