Che cos'è l'intelligenza artificiale come servizio (AIaaS)?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) è ​​l'offerta di terze parti di intelligenza artificiale (AI) esternalizzazione. Consente a privati ​​e aziende di sperimentare l'intelligenza artificiale per vari scopi senza un grande investimento iniziale e con un rischio inferiore.

AIaaS fornisce piattaforme pronte all'uso ed è facile da configurare, semplificando il test di vari nuvola pubblica piattaforme, servizi e algoritmi di apprendimento automatico (ML)..

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Come funziona l'IA?

L'intelligenza artificiale comprende una varietà di tecnologie, tra cui robot, visione computerizzata, calcolo cognitivo, modelli ML ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Gli algoritmi di apprendimento automatico, lo strumento principale utilizzato nell'intelligenza artificiale, sono una raccolta di linee guida o metodi che vengono applicati, generalmente da un computer, per calcolare o risolvere un problema. I metodi tipici utilizzati dai computer per risolvere problemi o fornire capacità decisionali includono un'ampia analisi dei dati o la creazione di generalizzazioni e previsioni statistiche.

Gli algoritmi AI sono spesso divisi in due categorie: apprendimento profondo algoritmi che utilizzano reti neurali profonde e algoritmi di apprendimento automatico come regressione e classificazione.

I vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme AIaaS

Le organizzazioni possono eseguire l'IA a un costo ragionevole utilizzando il modello di distribuzione AIaaS senza dover sviluppare o mantenere un singolo progetto di intelligenza artificiale. Le piattaforme AIaaS consentono alle organizzazioni di creare servizi AI personalizzati adattabili, scalabili e semplici da utilizzare.

I seguenti sono ulteriori vantaggi dei sistemi AIaaS:

• Distribuzione rapida. AIaaS è uno dei modi più rapidi per introdurre l'IA in un'organizzazione. È facile da installare e configurare. Poiché esiste una varietà di casi d'uso dell'IA, non è sempre fattibile per un'azienda creare e mantenere uno strumento di intelligenza artificiale per ciascuno di essi. Le opzioni personalizzabili sono particolarmente utili, poiché le organizzazioni possono implementare rapidamente i servizi di intelligenza artificiale e modificarli in base alle esigenze e ai vincoli aziendali.
• Richieste competenze da basso a nessun codice. AIaaS può essere utilizzato anche se un'azienda non dispone di uno sviluppatore o programmatore AI interno. Tutto ciò che serve è uno strato di infrastruttura no-code nell'impresa, poiché in genere non è necessaria alcuna codifica o competenza tecnica durante il processo di configurazione.
• Risparmi. Il risparmio di denaro è il fattore principale che influenza l'espansione dell'AIaaS nel settore IT. AIaaS è conveniente per le aziende perché pagano solo per l'utilizzo e la funzionalità AI e non devono effettuare investimenti iniziali considerevoli.
• Trasparenza dei prezzi. Oltre a ridurre la manodopera senza valore aggiunto, AIaaS offre anche l'accesso all'intelligenza artificiale con un elevato livello di trasparenza con i costi del servizio. Poiché la maggior parte delle strutture tariffarie AIaaS si basa sul consumo, le aziende pagano solo per le tecnologie AI che utilizzano.
• Scalabilità. AIaaS è adatto per le aziende che cercano di scalare. È ideale per le attività che non aggiungono un valore significativo ma richiedono un certo livello di giudizio cognitivo. Perché AIaaS impiega automazione industriale per completare attività semplici senza richiedere l'intervento umano, i membri del team hanno più tempo per concentrarsi su altre attività.

Quali sono le sfide dell'AIaaS?

• Prezzo. Acquisto dell'hardware e del software necessari per iniziare a cloud privato l'intelligenza artificiale è costosa. Aggiungi i costi del personale e di manutenzione, nonché le modifiche hardware necessarie per diverse attività, e l'AIaaS diventa proibitivo per molte organizzazioni.
• Trasparenza. La maggior parte delle piattaforme AIaaS fornisce agli utenti l'accesso ai servizi del provider, ma offre poca o nessuna trasparenza nelle loro operazioni interne.
• Sicurezza. La sicurezza dei dati è una delle principali preoccupazioni con AIaaS, poiché i dati sono la base dell'IA e le aziende devono condividere i dati con fornitori esterni. Tuttavia, mascheramento dei dati e altre tecniche di miglioramento della privacy sono progettate per salvaguardare i dati di un'organizzazione.
• Governance dei dati. Le aziende devono imporre limiti rigorosi sull'archiviazione dei dati nel cloud in settori altamente regolamentati. Ad esempio, le organizzazioni nei settori bancario e sanitario potrebbero trovare l'AIaaS difficile da utilizzare perché potrebbero incontrare restrizioni come limitazioni su come i dati possono essere archiviati, condivisi e utilizzati nella piattaforma AIaaS.
• Blocco del venditore-nel. Se le esigenze di un'azienda non vengono soddisfatte da un provider AIaaS, passare a un altro può essere difficile. Questo perché vari fornitori di intelligenza artificiale utilizzano diversi stili di risposta e accordi di blocco del fornitore. La transizione potrebbe anche richiedere molto tempo per i membri del team perché dovrebbero imparare il nuovo programma da zero.

Tipi di AIaaS

Diverse piattaforme di provider di intelligenza artificiale offrono diversi stili di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Queste variazioni possono essere adatte alle esigenze di intelligenza artificiale di un'organizzazione, perché devono valutare funzionalità e prezzi per vedere cosa funziona per loro. I provider di servizi Cloud AI possono offrire l'hardware specializzato necessario per alcune attività AI, ad esempio Elaborazione basata su GPU per carichi di lavoro intensi.

Di seguito sono riportati alcuni tipi popolari di AIaaS:

• Bot. Bot e chatbots sono ampiamente impiegati in tutti i settori. Usano la PNL per imitare il vero linguaggio umano e sono generalmente utilizzati nel servizio clienti per fornire risposte pertinenti alle domande più frequenti dei clienti. Le aziende risparmiano tempo e risorse rispondendo XNUMX ore su XNUMX e consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività più impegnative. Lo ha scoperto uno studio condotto dal fornitore di intelligenza artificiale Tidio 62% di consumatori preferirebbe utilizzare un chatbot del servizio clienti piuttosto che attendere che agenti umani rispondano alle loro richieste.
• Apprendimento automatico. Le aziende utilizzano il machine learning per indagare e identificare le tendenze nei loro dati, fare previsioni e imparare mentre procedono. Questa tecnica di elaborazione dei dati è destinata a funzionare con un intervento umano minimo o nullo, consentendo alle aziende di utilizzare AIaaS senza competenze tecniche specialistiche. ML è disponibile in una varietà di opzioni, dai modelli preaddestrati ai modelli progettati per un particolare caso d'uso.
• Interfacce di programmazione dell'applicazione (API). An API è un bridge software che consente la comunicazione tra due applicazioni. Un esempio di ciò è un sito Web di prenotazione di compagnie aeree di terze parti, come Expedia, Kayak o CheapOair, che utilizza le informazioni provenienti da diversi database di compagnie aeree per visualizzare tutte le loro offerte in un'unica comoda posizione. Altri usi comuni per le API includono la visione artificiale, AI conversazionale e applicazioni di PNL come il rilevamento di urgenza o sentiment analysis.
• Etichettatura dei dati. L'etichettatura dei dati è il processo di annotazione di enormi quantità di dati per organizzarli in modo efficiente. Ha numerosi usi, come garantire la qualità dei dati, classificare i dati in base alle dimensioni e creare AI. I dati sono etichettati utilizzando il machine learning human-in-the-loop, che abilita entrambi umani e macchine per interagire continuamente e rende facile per l'IA valutare i dati in futuro.

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Fornitori di AIaaS

Piattaforme AI, incluso Apprendimento automatico di Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services e Google Cloud Machine Learning, possono aiutare le organizzazioni a determinare cosa potrebbe essere possibile fare con i loro dati. Prima di impegnarsi, le organizzazioni possono scoprire cosa funziona e abilitare il ridimensionamento testando gli algoritmi e i servizi di diversi fornitori. Quando viene individuata una piattaforma adattabile ai requisiti, le risorse di questi grandi fornitori possono eseguire il backup del ridimensionamento necessario con la capacità di elaborazione.

Di seguito sono riportate alcune piattaforme di fornitori popolari che offrono servizi AIaaS:

• Servizi Web Amazon (AWS). AWS è una piattaforma che offre più servizi cloud e più di 200 servizi in tutto il mondo. AWS fornisce diversi prodotti per casi d'uso comuni per il machine learning e l'intelligenza artificiale, tra cui Amazon SageMaker e Amazon Alexa. Clienti, aziende e persone con disabilità beneficiano tutti di questi servizi Amazon AI.
• Analitici. Anolytics è una piattaforma AIaaS per l'annotazione dei dati che offre servizi di outsourcing per modelli ML e AI.
• IA di Google. Google Cloud ne offre molti Strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, come la Tensor Processing Unit (TPU), che accelera l'addestramento del modello AI. Per accelerare il processo di sviluppo, Google offre anche diverse altre tecnologie AI, tra cui Google Lending DocAI, che automatizza l'elaborazione dei documenti ipotecari.
• IBMWatson. Le aziende possono scegliere tra una varietà di app predefinite da IBM Watson, incluso Watson Assistant per la creazione di assistenti virtuali e Watson Natural Language Understanding per l'esecuzione di complesse attività di analisi del testo. Non è richiesta alcuna conoscenza preliminare di data science o machine learning e gli sviluppatori possono anche creare, addestrare e distribuire modelli ML su qualsiasi cloud utilizzando IBM Watson Studio.
• LivePersona. LivePerson è una startup SaaS che utilizza LivePerson Conversational Cloud. Consente l'integrazione di sistemi per le esperienze dei clienti voce, e-mail e messaggistica e mira a utilizzare la scoperta degli intenti per informare i marchi su ciò che vogliono i loro clienti.
• IA di Microsoft Azure. Scienziati dei dati, ingegneri ed esperti di machine learning usano spesso Microsoft Azure machine learning e piattaforme di intelligenza artificiale. Una di queste piattaforme è il servizio basato su cloud chiamato Azure NLP, che aiuta a interpretare e analizzare i testi. Python e il supporto del linguaggio R sono disponibili anche tramite Azure. Microsoft Azure offre librerie predefinite, pacchetti di codice specializzati e altre offerte AIaaS, tra cui AI conversazionale e Servizi cognitivi di Azure.
• ServizioOra. Uno dei servizi più popolari offerti da ServiceNow è AIOps, che è una piattaforma di intelligenza artificiale progettata per semplificare le operazioni IT. Con prodotti come AI Contact Center e AI Customer Care, ServiceNow offre anche scelte per la sicurezza digitale.
• SAS SAS è una piattaforma di analisi basata sull'intelligenza artificiale che utilizza l'intelligenza artificiale per gestire i big data e gestire e recuperare i dati da varie fonti. L'azienda offre anche servizi in PNL e visual data mining e fornisce una semplice GUI attraverso il linguaggio SAS.

Il futuro dell'AIaaS

La società di ricerche di mercato globale Market Research Future ha pubblicato il rapporto intitolato "AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region — forecast to 2030" che prevede che il mercato AIaaS raggiungerà i 43.29 miliardi di dollari (USD) entro il 2030, con un'espansione annuale composta tasso di crescita del 25.8%.

I primi utenti sono attratti da AIaaS perché ha molti vantaggi ed è un settore in rapida espansione. I suoi difetti mostrano che c'è ancora spazio per miglioramenti, ma nonostante i potenziali ostacoli al suo sviluppo, si prevede che AIaaS sarà altrettanto significativo di altri come servizio quando creo i miei prodotti.

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