Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS)

O que é Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS)?

Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) é a oferta terceirizada de inteligência artificial (AI) terceirização. Ele permite que indivíduos e empresas experimentem a IA para diversos fins sem um grande investimento inicial e com menor risco.

A AiaaS fornece plataformas prontas para uso e é fácil de configurar, simplificando o teste de vários Nuvem pública plataformas, serviços e algoritmos de aprendizado de máquina (ML).

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Como funciona a IA?

A IA abrange uma variedade de tecnologias, incluindo robôs, visão computacional, computação cognitiva, modelos de ML e processamento de linguagem natural (PNL).

Algoritmos de aprendizado de máquina – a principal ferramenta usada em IA – são uma coleção de diretrizes ou métodos que são aplicados, geralmente por um computador, para computar ou resolver um problema. Os métodos típicos que os computadores usam para resolver problemas ou fornecer recursos de tomada de decisão incluem extensa análise de dados ou a criação de generalizações e previsões estatísticas.

Os algoritmos de IA são frequentemente divididos em duas categorias — deep learning algoritmos que usam redes neurais profundas e algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão e classificação.

Os benefícios do uso de plataformas AIaaS

As organizações podem executar IA a um custo razoável usando o modelo de entrega AIaaS sem precisar desenvolver ou manter um único projeto de IA. As plataformas AIaaS permitem que as organizações criem serviços personalizados de IA que são adaptáveis, escaláveis ​​e simples de usar.

A seguir estão os benefícios adicionais dos sistemas AiaaS:

• Implantação rápida. A AIaaS é uma das maneiras mais rápidas de introduzir a IA em uma organização. É fácil de instalar e configurar. Como há uma variedade de casos de uso de IA, nem sempre é viável para uma empresa criar e manter uma ferramenta de IA para cada um. As opções personalizáveis ​​são especialmente úteis, pois as organizações podem implantar serviços de IA rapidamente e ajustá-los de acordo com suas necessidades e restrições de negócios.
• São necessárias habilidades de baixo a nenhum código. A AIaaS pode ser usada mesmo se a empresa não tiver um desenvolvedor ou programador interno de IA. Tudo o que é necessário é uma camada de infraestrutura sem código na empresa, já que geralmente nenhuma codificação ou experiência técnica é necessária durante o processo de configuração.
• Poupança de custos. Economizar dinheiro é o principal fator que influencia a expansão do AiaaS no setor de TI. A AIaaS é econômica para as empresas porque elas pagam apenas pelo uso e pela funcionalidade de IA e não precisam fazer investimentos iniciais consideráveis.
• Transparência de preços. Além de reduzir a mão de obra sem valor agregado, o AIaaS também oferece acesso à IA com alto nível de transparência com taxas de serviço. Como a maioria das estruturas de preços de AIaaS é baseada no consumo, as empresas pagam apenas pelas tecnologias de IA que usam.
• Escalabilidade A AiaaS é adequada para empresas que buscam escalar. É ideal para tarefas que não agregam valor significativo, mas precisam de algum nível de julgamento cognitivo. Porque AiaaS emprega automação industrial para concluir tarefas simples sem a necessidade de intervenção humana, os membros da equipe têm mais tempo para se concentrar em outras tarefas.

Quais são os desafios do AIaaS?

• Preço. Adquirir o hardware e o software necessários para iniciar um nuvem local A IA de computação é cara. Adicione os custos de pessoal e manutenção, bem como as alterações de hardware necessárias para diferentes tarefas, e o custo do AIaaS torna-se proibitivo para muitas organizações.
• Transparência. A maioria das plataformas AiaaS fornece aos usuários acesso aos serviços do provedor, mas oferece pouca ou nenhuma transparência em suas operações internas.
• Segurança. A segurança dos dados é uma grande preocupação com a AIaaS, pois os dados são a base da IA ​​e as empresas devem compartilhar dados com fornecedores externos. No entanto, mascaramento de dados e outras técnicas de aprimoramento da privacidade são projetadas para proteger os dados de uma organização.
• Gestão de dados. As empresas devem impor rigorosamente os limites de armazenamento de dados em nuvem em setores altamente regulamentados. Por exemplo, organizações nos setores bancário e de saúde podem achar difícil usar o AIaaS porque podem encontrar restrições, como limitações sobre como os dados podem ser armazenados, compartilhados e usados ​​na plataforma AIaaS.
• bloqueio do fornecedor-no. Se as necessidades de uma empresa não estiverem sendo atendidas por um provedor de AIaaS, mudar para outro pode ser um desafio. Isso ocorre porque vários provedores de IA empregam diferentes estilos de resposta e acordos de bloqueio de fornecedores. A transição também pode ser demorada para os membros da equipe porque eles precisariam aprender o novo programa do zero.

Tipos de AIaaS

Diferentes plataformas de provedores de IA oferecem vários estilos de aprendizado de máquina e IA. Essas variações podem ser adequadas às necessidades de IA de uma organização, porque elas precisam avaliar recursos e preços para ver o que funciona para elas. Os provedores de serviços de IA em nuvem podem oferecer o hardware especializado necessário para algumas tarefas de IA, como Processamento baseado em GPU para cargas de trabalho intensivas.

A seguir estão alguns tipos populares de AIaaS:

• Robôs. Bots e chatbots são amplamente empregados em todas as indústrias. Eles usam a PNL para imitar a fala humana real e geralmente são usados ​​no atendimento ao cliente para fornecer respostas relevantes às consultas mais frequentes dos clientes. As empresas economizam tempo e recursos respondendo XNUMX horas por dia e permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas mais desafiadoras. Um estudo conduzido pelo provedor de IA Tidio descobriu que 62% de consumidores prefere usar um chatbot de atendimento ao cliente do que esperar que agentes humanos respondam às suas perguntas.
• Aprendizado de máquina. As empresas usam ML para investigar e identificar tendências em seus dados, fazer previsões e aprender à medida que avançam. Essa técnica de processamento de dados deve ser executada com pouca ou nenhuma intervenção humana, capacitando as empresas a empregar o AIaaS sem habilidades técnicas especializadas. O ML vem em uma variedade de opções, desde modelos pré-treinados até modelos projetados para um caso de uso específico.
• Interfaces de programação de aplicativos (APIs). An API é uma ponte de software que permite a comunicação entre dois aplicativos. Um exemplo disso é um site de reservas de companhias aéreas de terceiros - como Expedia, Kayak ou CheapOair - que usa informações de vários bancos de dados de companhias aéreas para exibir todas as suas ofertas em um local conveniente. Outros usos comuns para APIs incluem visão de máquina, IA conversacional e aplicações NLP, como detecção de urgência ou análise de sentimentos.
• Rotulagem de dados. A rotulagem de dados é o processo de anotar grandes quantidades de dados para organizá-los com eficiência. Tem vários usos, como garantir a qualidade dos dados, categorizar os dados de acordo com o tamanho e criar IA. Os dados são rotulados usando aprendizado de máquina human-in-the-loop, que permite tanto humanos e máquinas para interagir continuamente e torna mais fácil para a IA avaliar os dados no futuro.

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Fornecedores de AIaaS

plataformas de IA, incluindo Aprendizado de máquina da Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services e Google Cloud Machine Learning, podem ajudar as organizações a determinar o que pode ser possível com seus dados. Antes de se comprometer, as organizações podem aprender o que funciona e possibilitar o dimensionamento testando os algoritmos e serviços de diferentes provedores. Quando é encontrada uma plataforma que se adapta aos requisitos, os recursos desses grandes provedores podem fazer backup do dimensionamento necessário com capacidade de computação.

A seguir estão algumas plataformas de fornecedores populares que oferecem serviços de AIaaS:

• Amazon Web Services (AWS). AWS é uma plataforma que oferece vários serviços em nuvem e mais de 200 serviços em todo o mundo. A AWS fornece vários produtos para casos de uso comuns de aprendizado de máquina e IA, incluindo Amazon SageMaker e Amazon Alexa. Clientes, empresas e indivíduos com deficiências se beneficiam desses serviços de IA da Amazon.
• Anolíticos. Anolytics é uma plataforma AIaaS para anotação de dados que oferece serviços de terceirização para modelos de ML e AI.
• IA do Google. O Google Cloud oferece muitos Ferramentas de IA e aprendizado de máquina, como a Tensor Processing Unit (TPU), que acelera o treinamento do modelo de IA. Para agilizar o processo de desenvolvimento, o Google também oferece várias outras tecnologias de IA, incluindo o Google Lending DocAI, que automatiza o processamento de documentos de hipoteca.
• IBMWatson. As empresas podem selecionar entre uma variedade de aplicativos pré-construídos de IBM Watson, incluindo o Watson Assistant para criar assistentes virtuais e o Watson Natural Language Understanding para executar tarefas complexas de análise de texto. Nenhum conhecimento prévio de ciência de dados ou aprendizado de máquina é necessário e os desenvolvedores também podem criar, treinar e implementar modelos de ML em qualquer nuvem usando o IBM Watson Studio.
• LivePessoa. LivePerson é uma startup SaaS que usa o LivePerson Conversational Cloud. Ele permite a integração de sistemas para experiências de clientes de voz, e-mail e mensagens e visa usar a descoberta de intenções para informar as marcas sobre o que seus clientes desejam.
• IA do Microsoft Azure. Cientistas de dados, engenheiros e especialistas em aprendizado de máquina usam com frequência e Microsoft Azure aprendizado de máquina e plataformas de IA. Uma dessas plataformas é o serviço baseado em nuvem chamado Azure NLP, que auxilia na interpretação e análise de textos. Python e suporte à linguagem R também estão disponíveis por meio do Azure. O Microsoft Azure oferece bibliotecas pré-construídas, pacotes de código especializados e outras ofertas de AIaaS, incluindo IA conversacional e Serviços Cognitivos do Azure.
• Serviço agora. Um dos serviços mais populares oferecidos pela ServiceNow é AIOps, que é uma plataforma de inteligência artificial projetada para ajudar a simplificar as operações de TI. Com produtos como AI Contact Center e AI Customer Care, a ServiceNow também oferece opções de segurança digital.
• SAS. O SAS é uma plataforma de análise orientada por IA que usa IA para lidar com big data e gerenciar e recuperar dados de várias fontes. A empresa também oferece serviços em PNL e visual mineração de dados e fornece uma GUI fácil por meio da linguagem SAS.

Futuro do AIaaS

A empresa global de pesquisa de mercado Market Research Future publicou o relatório intitulado “AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region — forecast to 2030” que projeta que o mercado de AIaaS atingirá US$ 43.29 bilhões (USD) até 2030, expandindo em um composto anual taxa de crescimento de 25.8%.

Os primeiros usuários são atraídos para o AIaaS porque ele tem muitos benefícios e é um setor em rápida expansão. Suas deficiências mostram que ainda há espaço para melhorias, mas, apesar dos possíveis obstáculos ao seu desenvolvimento, prevê-se que o AiaaS seja tão significativo quanto outros como serviço produtos.

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