Inteligencia artificial como servicio (AIaaS)

¿Qué es la Inteligencia Artificial como Servicio (AIaaS)?

La inteligencia artificial como servicio (AIaaS) es la oferta de terceros de inteligencia artificial (AI) externalización. Permite a las personas y empresas experimentar con la IA para diversos fines sin una gran inversión inicial y con un riesgo menor.

AIaaS proporciona plataformas listas para usar y es fácil de configurar, lo que facilita probar varios nube pública plataformas, servicios y algoritmos de aprendizaje automático (ML).

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¿Cómo funciona la IA?

La IA abarca una variedad de tecnologías, incluidos robots, visión de computadora, computación cognitiva, modelos ML y procesamiento de lenguaje natural (PNL).

Los algoritmos de aprendizaje automático, la herramienta principal utilizada en la IA, son una colección de pautas o métodos que se aplican, generalmente por una computadora, para calcular o resolver un problema. Los métodos típicos que usan las computadoras para resolver problemas o proporcionar capacidades de toma de decisiones incluyen un análisis extenso de datos o la creación de generalizaciones y pronósticos estadísticos.

Los algoritmos de IA se dividen con frecuencia en dos categorías: deep learning algoritmos que utilizan redes neuronales profundas y algoritmos de aprendizaje automático como regresión y clasificación.

Los beneficios de usar plataformas AIaaS

Las organizaciones pueden ejecutar IA a un costo razonable utilizando el modelo de entrega AIaaS sin tener que desarrollar o mantener un solo proyecto de IA. Las plataformas AIaaS permiten a las organizaciones crear servicios de IA personalizados que son adaptables, escalables y fáciles de usar.

Los siguientes son beneficios adicionales de los sistemas AIaaS:

• Despliegue rápido. AIaaS es una de las formas más rápidas de introducir IA en una organización. Es fácil de instalar y configurar. Debido a que hay una variedad de casos de uso de IA, no siempre es factible para una empresa crear y mantener una herramienta de IA para cada uno. Las opciones personalizables son especialmente útiles, ya que las organizaciones pueden implementar servicios de IA rápidamente y ajustarlos de acuerdo con las necesidades y limitaciones de su negocio.
• Se requieren habilidades de código bajo o nulo. AIaaS se puede utilizar incluso si una empresa carece de un desarrollador o programador interno de IA. Todo lo que se requiere es una capa de infraestructura sin código en la empresa, ya que generalmente no se necesita codificación ni experiencia técnica durante el proceso de configuración.
• Ahorro de costes. El ahorro de dinero es el factor principal que influye en la expansión de AIaaS en la industria de TI. AIaaS es rentable para las empresas porque solo pagan por el uso y la funcionalidad de IA y no necesitan realizar inversiones iniciales considerables.
• Transparencia de precios. Además de reducir la mano de obra sin valor agregado, AIaaS también ofrece acceso a IA con un alto nivel de transparencia con tarifas de servicio. Debido a que la mayoría de las estructuras de precios de AIaaS se basan en el consumo, las empresas solo pagan por las tecnologías de IA que utilizan.
• Escalabilidad AIaaS es ideal para empresas que buscan escalar. Es ideal para tareas que no agregan un valor significativo pero que necesitan cierto nivel de juicio cognitivo. Porque AIaaS emplea automatización industrial Para completar tareas simples sin necesidad de intervención humana, los miembros del equipo tienen más tiempo para concentrarse en otras tareas.

¿Cuáles son los desafíos de AIaaS?

• Precio. Adquirir el hardware y el software necesarios para iniciar una nube local la IA computacional es costosa. Agregue los costos de personal y mantenimiento, así como los cambios de hardware necesarios para diferentes tareas, y AIaaS se vuelve prohibitivo para muchas organizaciones.
• Transparencia. La mayoría de las plataformas AIaaS brindan a los usuarios acceso a los servicios del proveedor, pero ofrecen poca o ninguna transparencia en sus operaciones internas.
• Seguridad. Seguridad de los datos es una preocupación importante con AIaaS, ya que los datos son la base de la IA y las empresas deben compartir datos con proveedores externos. Sin embargo, enmascaramiento de datos y otras técnicas de mejora de la privacidad están diseñadas para salvaguardar los datos de una organización.
• Gobierno de Datos. Las empresas deben hacer cumplir estrictamente los límites en el almacenamiento de datos en la nube en industrias altamente reguladas. Por ejemplo, las organizaciones en los sectores de la banca y la atención médica pueden encontrar AIaaS difícil de usar porque podrían encontrar restricciones tales como limitaciones sobre cómo se pueden almacenar, compartir y usar los datos en la plataforma AIaaS.
• Bloqueo de proveedor-en. Si un proveedor de AIaaS no satisface las necesidades de una empresa, cambiar a otro puede ser un desafío. Esto se debe a que varios proveedores de IA emplean diferentes estilos de respuesta y acuerdos de bloqueo de proveedores. La transición también podría llevar mucho tiempo para los miembros del equipo porque tendrían que aprender el nuevo programa desde cero.

Tipos de AIaaS

Diferentes plataformas de proveedores de IA ofrecen varios estilos de aprendizaje automático e IA. Estas variaciones pueden adaptarse a las necesidades de IA de una organización, ya que necesitan evaluar las funciones y los precios para ver qué funciona para ellos. Los proveedores de servicios de IA en la nube pueden ofrecer el hardware especializado necesario para algunas tareas de IA, como Procesamiento basado en GPU para cargas de trabajo intensivas.

Los siguientes son algunos tipos populares de AIaaS:

• Bots Bots y Chatbots son ampliamente empleados en todas las industrias. Usan NLP para imitar el habla humana real y generalmente se usan en el servicio al cliente para brindar respuestas relevantes a las consultas más frecuentes de los clientes. Las empresas ahorran tiempo y recursos al responder las XNUMX horas y permitir que los empleados se concentren en tareas más desafiantes. Un estudio realizado por el proveedor de IA Tidio encontró que 62% de consumidores preferiría usar un chatbot de servicio al cliente que esperar a que los agentes humanos respondan a sus consultas.
• Aprendizaje automático. Las empresas usan ML para investigar e identificar tendencias en sus datos, hacer predicciones y aprender sobre la marcha. Esta técnica de procesamiento de datos está diseñada para ejecutarse con poca o ninguna intervención humana, lo que permite a las empresas emplear AIaaS sin conocimientos técnicos especializados. ML viene en una variedad de opciones, desde modelos previamente entrenados hasta modelos diseñados para un caso de uso particular.
• Interfaces de programación de aplicaciones (API). An API es un puente de software que permite la comunicación entre dos aplicaciones. Un ejemplo de esto es un sitio web de reservas de aerolíneas de terceros, como Expedia, Kayak o CheapOair, que utiliza información de varias bases de datos de aerolíneas para mostrar todas sus ofertas en una ubicación conveniente. Otros usos comunes de las API incluyen la visión artificial, AI conversacional y aplicaciones NLP tales como detección de urgencia o análisis de los sentimientos.
• Etiquetado de datos. El etiquetado de datos es el proceso de anotar grandes cantidades de datos para organizarlos de manera eficiente. Tiene numerosos usos, como garantizar la calidad de los datos, categorizar los datos según el tamaño y crear IA. Los datos se etiquetan mediante el aprendizaje automático humano en el ciclo, que permite tanto humanos y máquinas para interactuar continuamente y facilita que la IA evalúe los datos en el futuro.

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Proveedores de AIaaS

Plataformas de IA, incluidas Aprendizaje automático de Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services y Google Cloud Machine Learning, pueden ayudar a las organizaciones a determinar lo que podría ser posible con sus datos. Antes de comprometerse, las organizaciones pueden aprender qué funciona y habilitar el escalado probando los algoritmos y servicios de diferentes proveedores. Cuando se encuentra una plataforma que se adapta a los requisitos, los recursos de estos grandes proveedores pueden respaldar la escalabilidad necesaria con capacidad informática.

Las siguientes son algunas plataformas de proveedores populares que ofrecen servicios AIaaS:

• Servicios web de Amazon (AWS). AWS es una plataforma que ofrece múltiples servicios en la nube y más de 200 servicios en todo el mundo. AWS ofrece varios productos para casos de uso comunes de aprendizaje automático e IA, incluidos Amazon SageMaker y Amazon Alexa. Los clientes, las empresas y las personas con discapacidades se benefician de estos servicios de IA de Amazon.
• Anolíticos. Anolytics es una plataforma AIaaS para la anotación de datos que ofrece servicios de externalización para modelos de ML e IA.
• IA de Google. Google Cloud ofrece muchas Herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como la Unidad de procesamiento de tensores (TPU), que acelera el entrenamiento del modelo de IA. Para acelerar el proceso de desarrollo, Google también ofrece varias otras tecnologías de inteligencia artificial, incluido Google Lending DocAI, que automatiza el procesamiento de documentos hipotecarios.
• IBM Watson. Las empresas pueden seleccionar entre una variedad de aplicaciones prediseñadas de IBM Watson, incluido Watson Assistant para crear asistentes virtuales y Watson Natural Language Understanding para realizar tareas complejas de análisis de texto. No se requieren conocimientos previos de ciencia de datos o aprendizaje automático y los desarrolladores también pueden crear, entrenar e implementar modelos ML en cualquier nube utilizando IBM Watson Studio.
• persona en vivo. LivePerson es una startup de SaaS que utiliza LivePerson Conversational Cloud. Permite la integración de sistemas para experiencias de cliente de voz, correo electrónico y mensajería y tiene como objetivo utilizar el descubrimiento de intenciones para informar a las marcas sobre lo que quieren sus clientes.
• IA de Microsoft Azure. Los científicos de datos, los ingenieros y los expertos en aprendizaje automático utilizan con frecuencia microsoft Azure Plataformas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Una de esas plataformas es el servicio basado en la nube llamado Azure NLP, que ayuda a interpretar y analizar textos. Python y la compatibilidad con el lenguaje R también están disponibles a través de Azure. Microsoft Azure ofrece bibliotecas prediseñadas, paquetes de códigos especializados y otras ofertas de AIaaS, incluida la IA conversacional y Azure Cognitive Services.
• Servicio Ahora. Uno de los servicios más populares ofrecidos por ServiceNow es AIOPS, que es una plataforma de inteligencia artificial diseñada para ayudar a simplificar las operaciones de TI. Con productos como AI Contact Center y AI Customer Care, ServiceNow también ofrece opciones para la seguridad digital.
• S.A.S. SAS es una plataforma de análisis impulsada por IA que utiliza IA para manejar big data y administrar y recuperar datos de varias fuentes. La empresa también ofrece servicios en PNL y visual. la minería de datos y proporciona una GUI fácil a través del lenguaje SAS.

Futuro de AIaaS

La compañía de investigación de mercado global Market Research Future publicó el informe titulado "Información de mercado de IA como servicio por tecnología, por vertical y región: pronóstico para 2030" que proyecta que el mercado AIaaS alcanzará los $ 43.29 mil millones (USD) para 2030, expandiéndose a un compuesto anual tasa de crecimiento del 25.8%.

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