Что такое AIaaS? Полное руководство по ИИ как услуге

ИИ открывает новые горизонты каждый день, и будущее клиентского опыта или оптимизации бизнес-процессов будет зависеть от ИИ. Таким образом, учитывая, что революция в области искусственного интеллекта несет в себе сокровищницу данных, лидеры бизнеса, несомненно, хотят использовать возможности искусственного интеллекта для получения конкурентного преимущества.

Отличные новости:искусственный интеллект как услуга (AIaaS), сочетание бизнес-модели SaaS с услугами ИИ, может повысить эффективность по доступной цене.

AIaaS может помочь предпринимателям приложений использовать всю мощь облачных решений. Готовы ли вы двигаться вперед с AIaaS? Мы собрали вместе важные аспекты в этом проницательном руководстве по ИИ как сервису.

Что такое AIaaS?

Искусственный интеллект как услуга (AIaaS) — это множество инструментов ИИ (часто API). Здесь сторонние поставщики предлагают такие инструменты в виде готовых решений. AIaaS позволяет компаниям внедрять и внедрять решения ИИ без значительных инвестиций и с меньшим риском.

Да, верно, в прошлом решения на основе ИИ обходились дорого из-за:

• Машины большие и дорогие
• Нехватка разработчиков, что влечет за собой высокие требования к оплате
• Компании, у которых недостаточно данных для исследований и аналитики

Введите ИИ как услугу; с облачными сервисами ИИ больше не доступен, и компании могут собирать и хранить неограниченное количество данных.

Сегодня платформы поставщиков ИИ предлагают несколько стилей машинного обучения (МО) и ИИ. Поставщики предоставляют различные решения, которые соответствуют потребностям организации в области искусственного интеллекта. Таким образом, организациям необходимо оценить функции и цены и выбрать наиболее подходящий вариант.

Кроме того, облачные предложения ИИ, в том числе Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services и Google Cloud Machine Learning, помогают организациям найти возможные решения для своих данных.

У предприятий есть прекрасная возможность опробовать алгоритмы и услуги различных поставщиков, что позволяет им оценить и найти то, что работает для компаний, что позволяет им принимать решения о масштабировании.

Если вы тоже интересуетесь масштабированием, вот некоторые интересные статистические данные, которые могут вам помочь:

• Для компаний, которые еще не думали о внедрении ИИ, вы скоро задумаетесь. Международная корпорация данных (IDC) ожидает, что мировые расходы на ИИ увеличатся с 50,1 млрд долларов США, потраченных в 2020 году, до более чем 110 млрд долларов США к 2024 году.
• Согласно Technavio, эксперты прогнозируют, что мировой рынок искусственного интеллекта как услуги (AIaaS) вырастет на 14,7 млрд долларов США с 2021 по 2025 год.
• В этом контексте в 2017 году было потрачено всего 12 млрд долларов США, а это означает, что глобальные расходы, как ожидается, увеличатся почти в десять раз примерно за семь лет.

• Более того, все эти расходы поступают из многих мест, включая крупные предприятия. Flexera недавно рассказала о широкомасштабном внедрении ИИ:

  • 28 % предприятий экспериментируют с AI/ML.
  • 46 % предприятий тестируют или планируют экспериментировать с AI/ML.

Ключевые выводы: Очевидно, что ИИ и МО сегодня находятся в поле зрения большинства организаций. Суть в том, что около половины всех предприятий, как ожидается, будут использовать эту технологию в ближайшие несколько лет.

Различные типы AIaaS

С различными типами услуг ИИ можно выбрать тот, который хорошо соответствует потребностям бизнеса. Было бы неплохо взглянуть на болевые точки и решения, которые позволяют легко интегрироваться.

Кроме того, это всегда поможет принять решение, которое не требует глубоких предварительных знаний, чтобы начать использовать AIaaS. Давайте быстро рассмотрим некоторые популярные типы решений AIaaS.

1. Боты

Разработчикам нужно приложить немало усилий, чтобы чат-боты стали историей успеха. Разговорный интерфейс легко может оказаться неудачным; однако привлекательный чат-бот с алгоритмами ИИ может имитировать человеческий разговор. Тонкое сочетание возможностей NLP и ML может помочь понять запросы пользователей и предложить столь необходимые ответы.

Сегодня боты создают волну в обслуживании клиентов. Они помогают снизить уровень первого отклика и повысить удовлетворенность клиентов. Кроме того, с помощью автоматизации можно избежать рутинных задач, что экономит драгоценное время агентов и дает возможность переключить свое внимание на более сложные задачи.

InPost, самая быстрорастущая компания по доставке посылок в Европе, недавно сообщила, что они автоматизируют до 92 % из миллионов диалогов с клиентами, которые они обрабатывают каждый год, с помощью чат-бота.

Еще один пример — XiaoIce от Microsoft, история успеха чат-бота с искусственным интеллектом (наряду с GPT-3); это один из передовых ботов. Более того, благодаря своему присутствию на рынке в 2021 году его оценка достигла 1 миллиарда долларов.

2. Интерфейс прикладного программирования (API)

Решения AIaaS предлагают захватывающие API, которые позволяют службам взаимодействовать друг с другом. API-интерфейсы действуют как посредники, позволяя взаимодействовать двум частям программного обеспечения.

Сегодня API для обработки естественного языка позволяют проводить анализ тональности. Кроме того, они могут извлекать объекты из текста, помимо других задач. API-интерфейсы, предлагаемые как услуга, могут быть приняты и реализованы сразу же, а разработчикам нужно написать всего несколько строк кода. Некоторые параметры API включают:

• Компьютерная речь и компьютерное зрение
• НЛП
• Сопоставление знаний
• Обнаружение эмоций
• Перевод
• Поиск

3. Машинное обучение

Фреймворки машинного обучения и искусственного интеллекта — это популярные инструменты, которые разработчики используют для построения моделей. Кроме того, находите закономерности в больших объемах данных, делайте прогнозы и оптимизируйте процессы.

Машинное обучение связано с большими данными, но часто имеет и другое применение, поскольку эти платформы помогают создавать задачи машинного обучения без необходимости в среде больших данных.

С AIaaS предприятиям будет легко внедрить технологию ML. Можно использовать предварительно обученные модели или настроить инструменты в соответствии с конкретными бизнес-потребностями. И все это без предварительного опыта машинного обучения.

Преимущества AIaaS

Предприятиям необходимо извлечь максимальную пользу из революции ИИ, и один из шагов — инвестировать в прорывные технологии, включая ИИ, чтобы получить это конкурентное преимущество.

Итак, является ли разработка ИИ ответом для всех предприятий? Ты прав! Это не так!

Несмотря на то, что 79% руководителей во всем мире отмечают, что ИИ может оказывать преобразующее воздействие, делая рабочие места более доступными и эффективными, все еще существуют проблемы с внедрением ИИ. Продолжайте читать, так как вскоре мы рассмотрим критические проблемы. Однако сначала давайте рассмотрим некоторые преимущества.

Версия

1. Меньшая потребность в сложных навыках кодирования (технические)

Специалисты по ИИ, с одной стороны, очень востребованы, а с другой — тоже дефицит, и в таком случае AIaaS может прийтись как нельзя кстати.

AIaaS предлагает платформу, на которой не нужны опытные разработчики с навыками искусственного интеллекта. Все, что вам нужно сделать, это ввести слой инфраструктуры без кода. Фасет предлагает потрясающие возможности для бизнеса.

2. Снижение затрат

Одним из существенных преимуществ искусственного интеллекта как услуги является то, что он снижает затраты, в том числе на разработку ИИ-решений. Кроме того, можно наслаждаться прозрачностью цен, поэтому компании будут платить только за то, что им нужно, поскольку AIaaS позволяет платить за использование.

3. Скорость

Благодаря дополнительному преимуществу снижения затрат AIaaS помогает сэкономить время, затрачиваемое на разработку решений ИИ. Инновационный подход помогает ускорить проекты ИИ.

4. Наличие высокотехнологичной инфраструктуры

С AIaaS теперь проще получить доступ к мощным и быстрым графическим процессорам, необходимым для реализации моделей AI и ML. Приветствуется доступ к высокотехнологичной инфраструктуре, тем более что у большинства малых и средних предприятий нет необходимых ресурсов и времени для разработки решений собственными силами.

Более того, поскольку AIaaS можно настраивать, компании получают возможность построить конкретную модель, ориентированную на задачи.

5. Удобство использования

Очень хорошо получить платформу с открытым исходным кодом, которую можно легко модифицировать. Однако, если есть проблемы с установкой и разработкой, это сводит на нет всю цель. AIaaS — отличное решение, предлагающее полностью готовые к использованию аспекты. Более того, владельцы процессов могут внедрять и внедрять программное обеспечение ИИ без какого-либо формального обучения.

Разработчики могут исследовать комплексные услуги машинного обучения, включая готовые модели и модели, созданные пользователем. Кроме того, есть интерфейсы перетаскивания для упрощения. Самое приятное то, что бизнес-лидеры теперь могут запустить свои проекты машинного обучения в считанные часы без помощи экспертов.

6. Масштабируемость

AIaaS — отличный вариант для компаний, которые хотят масштабироваться. Он идеально подходит для задач, требующих определенного уровня когнитивных суждений, и когда работа сама по себе не имеет большого значения.

7. Персонализация

Мы никогда не слышали о компаниях с одинаковыми целями! Да, ты прав; цели всегда специфичны для бизнеса. Таким образом, с различными естественными целями AIaaS можно точно настроить в соответствии с потребностями бизнеса, данных или проекта.

Общие проблемы AIaaS

Вот некоторые проблемы AIaaS:

1. Конфиденциальность и безопасность данных

Благодаря модели работы из любого места из-за пандемии COVID предприятиям необходимо проявлять осторожность в отношении использования данных и механизмов безопасности.

Есть также важные аспекты, такие как законодательство о конфиденциальности данных, такое как GDPR и CCPA, а также истечение срока действия щита конфиденциальности данных США / ЕС, которые вынуждают предприятия быть осторожными со своими данными.

В таких случаях использование механизмов и технологий повышения конфиденциальности, таких как шифрование и маскирование данных, может помочь обеспечить безопасность корпоративных данных.

2. Vendor Lock-in

Imagine you are using a different API, which uses other response formats. You may think it is easy to switch; however, the various response formats and changing APIs require some effort.

Moreover, end-to-end ML services or even ML components are harder to switch tools because the developer team needs to familiarize themselves with them. All these facets lead to vendor lock-in, where firms need to understand the pain points of switching between competing products.

3. Data Governance

It's critical for companies in highly regulated industries to limit data storage in the cloud. Companies in banking and healthcare may face limitations in leveraging AIaaS.

4. Long-run Costs

On the one hand, AIaaS solutions allow businesses to set up quickly at an affordable cost. However, long-run costs could be high, and companies need to weigh both short and long-term costs before making significant AIaaS investments.

5. Efforts For Bug-free Implementation

Yet another concern is implementing the AIaaS software, which may not be bug-free. And the implementation requires a lot of effort for a seamless and successful transition.

Notable AIaaS Examples

Let us look at some pertinent examples.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn offers an exciting AIaaS platform with ready-to-use sentiment analysis tools. The AI platform makes text analysis simple through intuitive, no-code tools.

Businesses on the lookout for customized models can start their journeys with a pre-trained version, where one can include a survey analyzer to classify customer feedback by topic. Plus, it is easy to build customized machine learning models to detect sentiment, keywords, and more in a simple point and click interface. The models can also be easily integrated into other apps.

Finally, businesses can look forward to running models in MonkeyLearn Studio to create powerful dashboards and gain actionable insights. Here is an example of the Survey Analysis Dashboard.

Image 1:MonkeyLearn’s Survey Analysis Dashboard (Source)

2. IBM Watson

IBM has a proven approach with its AIaaS offerings. And IBM Watson hosts a suite of AI tools that helps companies with a holistic approach to achieving a radical competitive edge.

Businesses can choose from several pre-built applications, such as Watson Assistant (to build virtual assistants) and Watson Natural Language Understand (to perform advanced text analysis tasks).

Moreover, no prior expertise is needed in machine learning or data science. And developers can use IBM Watson Studio to build, train, and deploy machine learning models across any cloud.

Image 2:IBM Watson Assistant Plus (Source)

3. Microsoft Azure

Yet another exciting example is Azure AI, Microsoft’s public cloud computing platform. The platform offers a trove of AI and ML solutions for developers.

Developers would love to explore Azure Cognitive Services to discover different AI capabilities (such as computer vision or text extraction) and add to the apps using APIs. One can also explore the Azure Bot Service, which allows you to intuitively build any bot, from a Q&A bot to your own branded virtual assistant.

4. Google Cloud ML

Businesses can look out for Google Cloud ML Engine for innovative ML products and services, which is Google’s AI platform. The platform helps companies to create and deploy machine learning projects.

Developers can take out time to explore AutoML, which can train custom machine learning models for text analysis, image classification, translation, and more. It allows easy visualization of the datasets to see how your model works using a “what-if tool” and metrics to assess performance.

An exciting advantage of using this platform is that one can easily integrate models with all the Google Cloud ecosystems.

Подведение итогов

Ultimately, AI as a Service can optimize your business processes and boost customer experiences. Plus, your business has a higher chance of delivering meaningful impact with AIaaS.

If you haven't thought of accelerating digital adoption, the metrics post-pandemic are just right to implement digital and AI solutions. Is your business ready for the outcomes AIaaS can deliver? Think and act.

Implement AIaaS Solutions with Imaginovation

The industry is in awe of AIaaS, and if you want to make the most of the solutions, you must have a successful implementation. Artificial Intelligence as a Service will be bigger than you think, and you can partner with us for a seamless performance.

We are an award-winning mobile app development company in Raleigh with incredible experience in developing mind-blowing digital stories. Давайте поговорим .