Artificiell intelligens som en tjänst (AIaaS)

Vad är artificiell intelligens som en tjänst (AIaaS)?

Artificiell intelligens som en tjänst (AIaaS) är tredje parts erbjudande om artificiell intelligens (AI) outsourcing. Det gör det möjligt för individer och företag att experimentera med AI för olika ändamål utan en stor initial investering och med lägre risk.

AIaaS tillhandahåller färdiga plattformar och är lätt att installera, vilket gör det enkelt att testa olika offentligt moln plattformar, tjänster och algoritmer för maskininlärning (ML)..

[Inbäddat innehåll]

Hur fungerar AI?

AI omfattar en mängd olika tekniker, inklusive robotar, dator vision, kognitiv beräkning, ML-modeller och naturlig språkbehandling (NLP).

Maskininlärningsalgoritmer - det primära verktyget som används i AI - är en samling riktlinjer eller metoder som används, vanligtvis av en dator, för att beräkna eller lösa ett problem. De typiska metoderna som datorer använder för att lösa problem eller ge beslutsfattande möjligheter inkluderar antingen omfattande dataanalys eller skapandet av generaliseringar och statistiska prognoser.

AI-algoritmer delas ofta in i två kategorier — djupt lärande algoritmer som använder djupa neurala nätverk och maskininlärningsalgoritmer som regression och klassificering.

Fördelarna med att använda AIaaS-plattformar

Organisationer kan köra AI till en rimlig kostnad med hjälp av AIaaS-leveransmodellen utan att behöva utveckla eller underhålla ett enda AI-projekt. AIaaS-plattformar gör det möjligt för organisationer att bygga skräddarsydda AI-tjänster som är anpassningsbara, skalbara och enkla att använda.

Följande är ytterligare fördelar med AIaaS-system:

• Snabb implementering. AIaaS är ett av de snabbaste sätten att introducera AI till en organisation. Det är lätt att installera och ställa in. Eftersom det finns en mängd olika AI-användningsfall är det inte alltid möjligt för ett företag att skapa och underhålla ett AI-verktyg för var och en. Anpassningsbara alternativ är särskilt användbara, eftersom organisationer kan distribuera AI-tjänster snabbt och anpassa dem efter deras affärsbehov och begränsningar.
• Kunskaper med låg till ingen kod krävs. AIaaS kan användas även om ett företag saknar en intern AI-utvecklare eller programmerare. Allt som krävs är ett lager av no-code infrastruktur i företaget, eftersom i allmänhet ingen kodning eller teknisk expertis behövs under installationsprocessen.
• Kostnadsbesparingar. Att spara pengar är den viktigaste faktorn som påverkar expansionen av AIaaS i IT-branschen. AIaaS är kostnadseffektivt för företag eftersom de bara betalar för användning och AI-funktionalitet och inte behöver göra betydande investeringar i förväg.
• Pristransparens. Förutom att minska arbetskraft utan mervärde, erbjuder AIaaS även tillgång till AI med en hög grad av transparens med serviceavgifter. Eftersom de flesta AIaaS-prisstrukturer är baserade på konsumtion, betalar företag bara för den AI-teknik de använder.
• Skalbarhet. AIaaS är väl lämpat för företag som vill skala. Den är idealisk för uppgifter som inte tillför ett betydande värde men som ändå behöver en viss nivå av kognitiv bedömning. Eftersom AIaaS använder industriell automation för att utföra enkla uppgifter utan att kräva mänskligt ingripande har teammedlemmarna mer tid att fokusera på andra uppgifter.

Vilka är utmaningarna med AIaaS?

• Pris. Inköp av nödvändig hårdvara och mjukvara för att starta en moln på plats datoranvändning AI är kostsamt. Lägg till personal- och underhållskostnader, såväl som nödvändiga hårdvaruförändringar för olika uppgifter, så blir AIaaS kostsamma för många organisationer.
• Öppenhet. Majoriteten av AIaaS-plattformarna ger användarna tillgång till leverantörens tjänster men erbjuder liten eller ingen insyn i deras interna verksamhet.
• Säkerhet. Datasäkerhet är ett stort problem med AIaaS, eftersom data är grunden för AI och företag måste dela data med externa leverantörer. Dock, datamaskering och andra integritetsförbättrande tekniker är utformade för att skydda en organisations data.
• Datastyrning. Företag måste strikt tillämpa begränsningar för molndatalagring i starkt reglerade branscher. Till exempel kan organisationer inom bank- och hälsovårdssektorn tycka att AIaaS är utmanande att använda eftersom de kan stöta på begränsningar som begränsningar för hur data kan lagras, delas och användas i AIaaS-plattformen.
• Försäljarlås-i. Om ett företags behov inte tillgodoses av en AIaaS-leverantör kan det vara en utmaning att byta till en annan. Detta beror på att olika AI-leverantörer använder olika svarsstilar och leverantörslåsningsavtal. Övergången kan också vara tidskrävande för teammedlemmar eftersom de skulle behöva lära sig det nya programmet från grunden.

Typer av AIaaS

Olika AI-leverantörsplattformar erbjuder flera stilar av maskininlärning och AI. Dessa varianter kan anpassas till en organisations AI-behov, eftersom de behöver utvärdera funktioner och prissättning för att se vad som fungerar för dem. Cloud AI-tjänsteleverantörer kan erbjuda den specialiserade hårdvara som behövs för vissa AI-uppgifter, som t.ex GPU-baserad bearbetning för intensiva arbetsbelastningar.

Följande är några populära typer av AIaaS:

• bots Bots och chatbots är brett anställda inom alla branscher. De använder NLP för att efterlikna verkligt mänskligt tal och används vanligtvis i kundtjänst för att ge relevanta svar på kundernas vanligaste frågor. Företag sparar tid och resurser genom att svara dygnet runt och göra det möjligt för anställda att fokusera på mer utmanande uppgifter. En studie utförd av AI-leverantören Tidio fann det 62% av konsumenterna skulle hellre använda en chatbot för kundtjänst än att vänta på att mänskliga agenter ska svara på deras förfrågningar.
• Maskininlärning. Företag använder ML för att undersöka och identifiera trender i sina data, göra förutsägelser och lära sig allt eftersom. Denna databehandlingsteknik är avsedd att köras med lite eller ingen mänsklig inblandning, vilket ger företag möjlighet att använda AIaaS utan specialistkompetens. ML finns i en mängd olika alternativ, från förtränade modeller till modeller designade för ett visst användningsfall.
• Applikationsprogrammeringsgränssnitt (API). An API är en mjukvarubrygga som möjliggör kommunikation mellan två applikationer. Ett exempel på detta är en tredje parts flygbolagsbokningswebbplats - som Expedia, Kayak eller CheapOair - som använder information från flera flygbolagsdatabaser för att visa alla sina erbjudanden på en bekväm plats. Andra vanliga användningsområden för API:er inkluderar maskinseende, konversations AI och NLP-applikationer såsom brådskande upptäckt eller känsla analys.
• Datamärkning. Datamärkning är processen att kommentera enorma mängder data för att effektivt ordna det. Det har många användningsområden, som att garantera datakvalitet, kategorisera data efter storlek och skapa AI. Uppgifterna är märkta med hjälp av maskininlärning människa-i-slingan, vilket möjliggör båda människor och maskiner att interagera kontinuerligt och gör det enkelt för AI att utvärdera data i framtiden.

[Inbäddat innehåll]

Leverantörer av AIaaS

AI-plattformar, inklusive Amazon maskininlärning, Microsoft Azure Cognitive Services och Google Cloud Machine Learning, kan hjälpa organisationer att avgöra vad som kan vara möjligt med deras data. Innan de förbinder sig kan organisationer lära sig vad som fungerar och möjliggöra skalning genom att testa olika leverantörers algoritmer och tjänster. När en plattform hittas som skalas till kraven kan resurserna hos dessa stora leverantörer säkerhetskopiera den nödvändiga skalningen med beräkningskapacitet.

Följande är några populära leverantörsplattformar som erbjuder AIaaS-tjänster:

• Amazon Web Services (AWS). AWS är en plattform som erbjuder flera molntjänster och mer än 200 tjänster över hela världen. AWS tillhandahåller flera produkter för vanliga användningsfall för maskininlärning och AI, inklusive Amazon SageMaker och Amazon Alexa. Kunder, företag och individer med funktionsnedsättning drar alla nytta av dessa Amazon AI-tjänster.
• Analytika. Analytics är en AIaaS-plattform för datakommentarer som erbjuder outsourcingtjänster för ML- och AI-modeller.
• Google AI. Google Cloud tillhandahåller många AI och verktyg för maskininlärning, som Tensor Processing Unit (TPU), som påskyndar träning av AI-modeller. För att påskynda utvecklingsprocessen erbjuder Google även flera andra AI-tekniker, inklusive Google Lending DocAI, som automatiserar behandlingen av inteckningsdokument.
• IBM Watson. Företag kan välja från en mängd olika förbyggda appar från IBM Watson, inklusive Watson Assistant för att skapa virtuella assistenter och Watson Natural Language Understanding för att utföra komplexa textanalysuppgifter. Inga förkunskaper om datavetenskap eller maskininlärning krävs och utvecklare kan också skapa, träna och distribuera ML-modeller över alla moln med IBM Watson Studio.
• LivePerson. liveperson är en SaaS-startup som använder LivePerson Conversational Cloud. Det möjliggör integration av system för röst-, e-post- och meddelandekundsupplevelser och syftar till att använda avsiktsupptäckt för att informera varumärken om vad deras kunder vill ha.
• Microsoft Azure AI. Datavetare, ingenjörer och maskininlärningsexperter använder ofta Microsoft Azure maskininlärning och AI-plattformar. En sådan plattform är den molnbaserade tjänsten Azure NLP, som hjälper till att tolka och analysera texter. Python och R-språkstöd är också tillgängligt via Azure. Microsoft Azure erbjuder förbyggda bibliotek, specialiserade kodpaket och andra AIaaS-erbjudanden, inklusive konversations-AI och Azure Cognitive Services.
• ServiceNu. En av de mest populära tjänsterna som erbjuds av ServiceNow är AI Ops, som är en plattform för artificiell intelligens som är utformad för att förenkla IT-driften. Med produkter som AI Contact Center och AI Customer Care erbjuder ServiceNow även val för digital säkerhet.
• SAS SAS är en AI-driven analysplattform som använder AI för att hantera big data och hantera och hämta data från olika källor. Företaget erbjuder även tjänster inom NLP och visuellt data mining och ger ett enkelt GUI genom SAS-språket.

Framtiden för AIaaS

Det globala marknadsundersökningsföretaget Market Research Future publicerade rapporten med titeln "AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region — forecast to 2030" som räknar med att AIaaS-marknaden kommer att nå 43.29 miljarder USD (USD) år 2030, och expandera med en årlig sammansättning tillväxttakt på 25.8 %.

Tidiga användare dras till AIaaS eftersom det har många fördelar och är en snabbt växande bransch. Dess brister visar att det fortfarande finns utrymme för förbättringar, men trots potentiella vägspärrar för dess utveckling förutspås AIaaS vara lika betydande som andra som en tjänst produkter.

I många aspekter överträffar AI-tekniken människor, men den mänskliga hjärnan är fortfarande oöverträffad. Lär dig mer om fyra primära typer av AI och vad de innebär.