Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS)

Was ist Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS)?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) ist das Drittanbieterangebot für künstliche Intelligenz (AI) Auslagerung. Es ermöglicht Einzelpersonen und Unternehmen, mit KI für verschiedene Zwecke ohne große Anfangsinvestitionen und mit geringerem Risiko zu experimentieren.

AIaaS bietet sofort einsatzbereite Plattformen und ist einfach einzurichten, was das Testen verschiedener Plattformen vereinfacht Öffentliche wolke Plattformen, Dienste u Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)..

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Wie funktioniert KI?

KI umfasst eine Vielzahl von Technologien, darunter Roboter, Computer Vision, Cognitive Computing, ML-Modelle und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Algorithmen des maschinellen Lernens – das wichtigste in der KI verwendete Werkzeug – sind eine Sammlung von Richtlinien oder Methoden, die im Allgemeinen von einem Computer angewendet werden, um ein Problem zu berechnen oder zu lösen. Zu den typischen Methoden, mit denen Computer Probleme lösen oder Entscheidungshilfen bereitstellen, gehören entweder umfangreiche Datenanalysen oder die Erstellung von Verallgemeinerungen und statistischen Prognosen.

KI-Algorithmen werden häufig in zwei Kategorien eingeteilt — tiefe Lernen Algorithmen, die tiefe neuronale Netze und maschinelle Lernalgorithmen wie Regression und Klassifizierung verwenden.

Die Vorteile der Verwendung von AIaaS-Plattformen

Unternehmen können mithilfe des AIaaS-Bereitstellungsmodells KI zu angemessenen Kosten ausführen, ohne ein einziges KI-Projekt entwickeln oder verwalten zu müssen. AIaaS-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, angepasste KI-Dienste zu erstellen, die anpassbar, skalierbar und einfach zu bedienen sind.

Die folgenden zusätzlichen Vorteile von AIaaS-Systemen sind:

• Schnelle Bereitstellung. AIaaS ist eine der schnellsten Möglichkeiten, KI in einem Unternehmen einzuführen. Es ist einfach zu installieren und einzurichten. Da es eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen gibt, ist es für ein Unternehmen nicht immer machbar, für jeden ein KI-Tool zu erstellen und zu pflegen. Anpassbare Optionen sind besonders nützlich, da Unternehmen KI-Dienste schnell bereitstellen und an ihre geschäftlichen Anforderungen und Einschränkungen anpassen können.
• Geringe bis keine Programmierkenntnisse erforderlich. AIaaS kann auch dann eingesetzt werden, wenn ein Unternehmen keinen eigenen KI-Entwickler oder -Programmierer hat. Alles, was benötigt wird, ist eine Schicht aus No-Code-Infrastruktur im Unternehmen, da während des Einrichtungsprozesses im Allgemeinen kein Programmier- oder technisches Fachwissen erforderlich ist.
• Kosteneinsparungen. Geld sparen ist der Hauptfaktor, der die Verbreitung von AIaaS in der IT-Branche beeinflusst. AIaaS ist für Unternehmen kostengünstig, da sie nur für die Nutzung und die KI-Funktionalität bezahlen und keine beträchtlichen Vorabinvestitionen tätigen müssen.
• Preistransparenz. Neben der Reduzierung von nicht wertschöpfender Arbeit bietet AIaaS auch einen Zugang zu KI mit einem hohen Maß an Transparenz mit Servicegebühren. Da die meisten AIaaS-Preisstrukturen auf dem Verbrauch basieren, zahlen Unternehmen nur für die von ihnen verwendeten KI-Technologien.
• Skalierbarkeit AIaaS eignet sich gut für Unternehmen, die skalieren möchten. Es ist ideal für Aufgaben, die keinen wesentlichen Mehrwert bringen, aber ein gewisses Maß an kognitivem Urteilsvermögen erfordern. Denn AIaaS beschäftigt Industrieautomation Um einfache Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen, haben die Teammitglieder mehr Zeit, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren.

Was sind die Herausforderungen von AIaaS?

• Preis. Kauf der erforderlichen Hard- und Software, um eine zu starten On-Premises-Cloud Die Berechnung von KI ist kostspielig. Fügen Sie Personal- und Wartungskosten sowie erforderliche Hardwareänderungen für verschiedene Aufgaben hinzu, und AIaaS wird für viele Unternehmen unerschwinglich.
• Transparenz. Die Mehrheit der AIaaS-Plattformen bietet Benutzern Zugriff auf die Dienste des Anbieters, bietet jedoch wenig bis gar keine Transparenz über ihre internen Abläufe.
• Sicherheit. Datensicherheit ist ein wichtiges Anliegen bei AIaaS, da Daten die Grundlage von KI sind und Unternehmen Daten mit externen Anbietern teilen müssen. Jedoch, Datenmaskierung und andere Techniken zur Verbesserung der Privatsphäre dienen dem Schutz der Daten einer Organisation.
• Datenamt. Unternehmen müssen strenge Grenzen für die Cloud-Datenspeicherung in stark regulierten Branchen durchsetzen. Beispielsweise könnten Organisationen im Banken- und Gesundheitssektor die Verwendung von AIaaS als schwierig empfinden, da sie auf Einschränkungen stoßen könnten, z.
• Verkäuferschloss-im. Wenn die Anforderungen eines Unternehmens nicht von einem AIaaS-Anbieter erfüllt werden, kann der Wechsel zu einem anderen eine Herausforderung darstellen. Dies liegt daran, dass verschiedene KI-Anbieter unterschiedliche Antwortstile und Anbieter-Lock-in-Vereinbarungen verwenden. Der Übergang kann auch für Teammitglieder zeitaufwändig sein, da sie das neue Programm von Grund auf lernen müssten.

Arten von AIaaS

Verschiedene Plattformen von KI-Anbietern bieten verschiedene Arten von maschinellem Lernen und KI an. Diese Variationen können für die KI-Anforderungen eines Unternehmens geeignet sein, da Funktionen und Preise evaluiert werden müssen, um zu sehen, was für sie funktioniert. Anbieter von Cloud-KI-Diensten können die spezielle Hardware anbieten, die für einige KI-Aufgaben benötigt wird, wie z GPU-basierte Verarbeitung für intensive Arbeitsbelastung.

Im Folgenden sind einige beliebte Arten von AIaaS aufgeführt:

• Bots Bots und Chatbots sind in allen Branchen weit verbreitet. Sie verwenden NLP, um echte menschliche Sprache nachzuahmen, und werden im Allgemeinen im Kundenservice verwendet, um relevante Antworten auf die häufigsten Fragen von Kunden zu geben. Unternehmen sparen Zeit und Ressourcen, indem sie rund um die Uhr reagieren und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Das hat eine Studie des KI-Anbieters Tidio ergeben 62% der Verbraucher lieber einen Kundendienst-Chatbot verwenden, als darauf zu warten, dass menschliche Agenten auf ihre Anfragen antworten.
• Maschinelles Lernen. Unternehmen nutzen ML, um Trends in ihren Daten zu untersuchen und zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und dabei zu lernen. Diese Datenverarbeitungstechnik soll mit wenig oder ohne menschliches Eingreifen ausgeführt werden und Unternehmen in die Lage versetzen, AIaaS ohne spezielle technische Fähigkeiten einzusetzen. ML ist in einer Vielzahl von Optionen erhältlich, von vortrainierten Modellen bis hin zu Modellen, die für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt wurden.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs). An API ist eine Softwarebrücke, die die Kommunikation zwischen zwei Anwendungen ermöglicht. Ein Beispiel hierfür ist die Buchungswebsite eines Drittanbieters – wie Expedia, Kayak oder CheapOair – die Informationen aus mehreren Datenbanken von Fluggesellschaften verwendet, um alle ihre Angebote an einem praktischen Ort anzuzeigen. Andere häufige Anwendungen für APIs sind maschinelles Sehen, Konversations-KI und NLP-Anwendungen wie Dringlichkeitserkennung oder Sentiment-Analyse.
• Datenbeschriftung. Bei der Datenkennzeichnung werden große Datenmengen kommentiert, um sie effizient zu ordnen. Es hat zahlreiche Verwendungsmöglichkeiten, z. B. die Gewährleistung der Datenqualität, die Kategorisierung von Daten nach Größe und die Erstellung von KI. Die Daten werden mit Human-in-the-Loop-Maschinenlernen gekennzeichnet, was beides ermöglicht Mensch und Maschine interagieren kontinuierlich und macht es der KI in Zukunft leicht, die Daten auszuwerten.

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Anbieter von AIaaS

KI-Plattformen, einschließlich Amazon Machine Learning, Microsoft Azure Cognitive Services und Google Cloud Machine Learning, können Organisationen dabei helfen, festzustellen, was mit ihren Daten möglich wäre. Vor dem Festschreiben können Unternehmen lernen, was funktioniert, und die Skalierung ermöglichen, indem sie die Algorithmen und Dienste verschiedener Anbieter testen. Wenn eine Plattform gefunden wird, die den Anforderungen entspricht, können die Ressourcen dieser großen Anbieter die erforderliche Skalierung mit Rechenkapazität sichern.

Im Folgenden sind einige beliebte Anbieterplattformen aufgeführt, die AIaaS-Dienste anbieten:

• Amazon Web Services (AWS). AWS ist eine Plattform, die mehrere Cloud-Dienste und mehr als 200 Dienste auf der ganzen Welt anbietet. AWS bietet mehrere Produkte für allgemeine Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und KI, einschließlich Amazon SageMaker und Amazon Alexa. Kunden, Unternehmen und Personen mit Beeinträchtigungen profitieren alle von diesen KI-Diensten von Amazon.
• Anolytika. Anolytics ist eine AIaaS-Plattform für die Datenannotation, die Outsourcing-Dienste für ML- und KI-Modelle anbietet.
• Google-KI. Google Cloud bietet viele Werkzeuge für KI und maschinelles Lernen, wie die Tensor Processing Unit (TPU), die das Training von KI-Modellen beschleunigt. Um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, bietet Google auch mehrere andere KI-Technologien an, darunter Google Lending DocAI, das die Verarbeitung von Hypothekendokumenten automatisiert.
• IBM Watson. Unternehmen können aus einer Vielzahl vorgefertigter Apps auswählen IBM Watson, einschließlich Watson Assistant zum Erstellen virtueller Assistenten und Watson Natural Language Understanding zum Durchführen komplexer Textanalyseaufgaben. Es sind keine Vorkenntnisse in Data Science oder maschinellem Lernen erforderlich, und Entwickler können mit IBM Watson Studio auch ML-Modelle in jeder Cloud erstellen, trainieren und bereitstellen.
• LivePerson. LivePerson ist ein SaaS-Startup, das die LivePerson Conversational Cloud verwendet. Es ermöglicht die Integration von Systemen für Sprach-, E-Mail- und Messaging-Kundenerlebnisse und zielt darauf ab, die Absichtserkennung zu nutzen, um Marken über die Wünsche ihrer Kunden zu informieren.
• Microsoft Azure-KI. Datenwissenschaftler, Ingenieure und Experten für maschinelles Lernen verwenden häufig Microsoft Azure maschinelles Lernen und KI-Plattformen. Eine solche Plattform ist der Cloud-basierte Dienst namens Azure NLP, der beim Interpretieren und Analysieren von Texten hilft. Python und R-Sprachunterstützung sind auch über Azure verfügbar. Microsoft Azure bietet vorgefertigte Bibliotheken, spezialisierte Codepakete und andere AIaaS-Angebote, darunter Konversations-KI und Azure Cognitive Services.
• Service jetzt. Einer der beliebtesten Dienste von ServiceNow ist AIOps, eine Plattform für künstliche Intelligenz, die zur Vereinfachung des IT-Betriebs entwickelt wurde. Mit Produkten wie AI Contact Center und AI Customer Care bietet ServiceNow auch Optionen für digitale Sicherheit.
• SAS SAS ist eine KI-gesteuerte Analyseplattform, die KI verwendet, um Big Data zu verarbeiten und Daten aus verschiedenen Quellen zu verwalten und abzurufen. Das Unternehmen bietet auch Dienstleistungen in NLP und visuell an Data Mining und bietet eine einfache GUI durch die SAS-Sprache.

Zukunft von AIaaS

Das globale Marktforschungsunternehmen Market Research Future veröffentlichte den Bericht mit dem Titel „AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region – Forecast to 2030“, der prognostiziert, dass der AIaaS-Markt bis 43.29 2030 Milliarden US-Dollar (USD) erreichen und jährlich um ein Vielfaches wachsen wird Wachstumsrate von 25.8 %.

Early Adopters fühlen sich von AIaaS angezogen, weil es viele Vorteile bietet und eine schnell wachsende Branche ist. Seine Mängel zeigen, dass es noch Raum für Verbesserungen gibt, aber trotz potenzieller Hindernisse für seine Entwicklung wird AIaaS voraussichtlich genauso wichtig sein wie andere as-a-Service Produkte.

In vielen Aspekten übertrifft die KI-Technologie den Menschen, aber das menschliche Gehirn bleibt unerreicht. Erfahren Sie mehr über die vier primäre Arten von KI und was sie mit sich bringen.