AIaaS разоблачен: полное руководство по AI как услуге

AI прорывает новые грани каждый день, и будущее клиентского опыта или оптимизации бизнес-процессов будет AI-ориентированным. С AI-революцией, хранящей клады данных, несомненно, лидерам бизнеса хочется использовать силу AI для конкурентного преимущества. Отличная новость — Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS), смесь SaaS-модели с AI-сервисами, может принести большую эффективность при доступной стоимости. AIaaS помогает апп-предпринимателям использовать силу облачных решений. Готовы двигаться вперед с AIaaS? Мы собрали значимые аспекты в этом проницательном руководстве по AI как услуге.

Что такое AIaaS?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) — это разнообразие AI-инструментов (часто API). Здесь сторонние вендоры предлагают такие инструменты через готовые решения. AIaaS позволяет компаниям внедрять AI-решения без значительных инвестиций и с низким риском. Да, правильно: AI-решения были дороги в прошлом из-за:

• Массивных и дорогих машин
• Дефицита разработчиков, требующих высокие зарплаты
• Недостаточных данных у компаний для исследований и аналитики

Появляется AI-as-a-Service; с облачными сервисами AI стало доступнее, компании могут собирать и хранить неограниченные данные. Сегодня AI-платформы-провайдеры предлагают несколько стилей машинного обучения (ML) и AI. Провайдеры предоставляют различные решения, подходящие под AI-потребности организации. Организациям нужно оценивать фичи и цены и выбирать лучшее соответствие. Более того, AI-облачные предложения, включая Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services и Google Cloud Machine Learning, помогают организациям с возможными решениями для их данных. Бизнесы имеют отличную возможность пробовать алгоритмы и сервисы разных провайдеров, оценивать и находить то, что работает для компаний, позволяя принимать решения о масштабировании. Если вы тоже думаете о масштабировании, вот вдохновляющая статистика:

• Для бизнесов, еще не подумавших о внедрении AI — скоро подумаете. IDC ожидает рост мировых расходов на AI с $50,1 млрд в 2020 году до более $110 млрд к 2024 году.
• По Technavio, эксперты предсказывают рост глобального рынка AIaaS на $14,7 млрд с 2021 по 2025 год.
• В 2017 году было потрачено только $12 млрд — глобальные расходы вырастут почти в 10 раз за ~7 лет.
• Flexera подсветил масштабное принятие AI: 28% предприятий экспериментируют с AI/ML; 46% тестируют или планируют эксперименты с AI/ML.

Ключевой вывод: Очевидно, AI и ML на радарах большинства организаций. Примерно половина предприятий ожидается к использованию технологии в ближайшие годы.

Разные типы AIaaS

С разными типами AI-сервисов можно выбрать подходящий под бизнес-потребности. Хорошо посмотреть на болевые точки и решения для легкой интеграции. Помогает принять решение, не требующее глубоких предварительных знаний для старта с AIaaS. Быстро посмотрим на популярные типы AIaaS.

1. Боты

Разработчики вкладывают много усилий, чтобы сделать чат-ботов успешными. Конверсационный интерфейс может легко провалиться, но вовлекающий чат-бот с AI-алгоритмами может симулировать человеческую речь. Тонкое сочетание NLP и ML возможностей помогает понимать запросы пользователей и давать нужные ответы. Сегодня боты создают волны в клиентской поддержке. Они снижают время первого ответа и повышают удовлетворенность клиентов. Более того, автоматизацией можно избегать рутинных задач, экономя время агентов и переключая фокус на сложные задачи. Европейская самая быстрорастущая компания по посылкам InPost сообщила, что автоматизирует до 92% миллионов клиентских разговоров в год через чат-бот. Еще пример — XiaoIce от Microsoft, успех AI-чат-бота (наряду с GPT-3); один из передовых ботов. В 2021 году достиг $1 млрд оценки.

2. Application Programming Interface (APIs)

AIaaS-решения предлагают захватывающие API — способ для сервисов коммуницировать друг с другом. API выступают посредником, позволяя двум софтовым частям взаимодействовать. Сегодня API для NLP позволяют анализ тональности и извлечение сущностей из текста среди других задач. Предлагаемые как часть «as a service», API можно внедрять сразу, разработчикам нужно написать всего несколько строк кода. Варианты API включают: компьютерную речь и зрение, NLP, маппинг знаний, детекцию эмоций, перевод, поиск.

3. Машинное обучение

ML и AI-фреймворки — популярные инструменты для построения моделей, поиска паттернов в больших данных, предсказаний и оптимизации процессов. ML ассоциируется с большими данными, но часто имеет и другие применения, так как фреймворки помогают строить ML-задачи без окружения больших данных. С AIaaS бизнесы легко внедрят ML-технологию. Можно использовать предобученные модели или кастомизировать инструменты под специфические бизнес-потребности — и всё это без предварительной ML-экспертизы.

Преимущества AIaaS

Бизнесы должны извлечь максимум из AI-революции, и один шаг — инвестировать в диспруптивные технологии, включая AI, для конкурентного преимущества. Является ли AI-разработка ответом для всех бизнесов? Правильно! Нет! Хотя 79% руководителей по всему миру замечают, что AI может иметь трансформативные эффекты, делая работу доступнее и эффективнее, все еще есть вызовы внедрения AI. Покрываем их скоро. Сначала посмотрим на преимущества.

1. Меньшая потребность в сложных навыках кодирования (технарей)

AI-эксперты в огромном спросе с одной стороны, и с другой — дефицит. В таком сценарии AIaaS очень удобен. AIaaS предлагает платформу, где не нужны экспертные AI-разработчики. Все, что нужно — ввести слой no-code инфраструктуры. Аспект дает потрясающий разворот для бизнесов.

2. Снижение затрат

Одно из значительных преимуществ AIaaS — снижение затрат, включая разработку AI-решений. Плюс можно наслаждаться прозрачностью цен — бизнес платит только за то, что требуется, так как AIaaS позволяет платить за использование.

3. Скорость

С преимуществом снижения затрат AIaaS помогает сэкономить время на разработке AI-решений. Инновационный подход ускоряет AI-проекты.

4. Доступность высокотехнологичной инфраструктуры

С AIaaS легче получить доступ к мощным и быстрым GPU, нужным для внедрения AI и ML моделей. Доступ к высокотехнологичной инфраструктуре приветствуется, особенно так как большинство SME не имеют ресурсов и времени для инхаус-разработки. Более того, с кастомизируемым AIaaS бизнесы получают возможность строить специфические задаче-ориентированные модели.

5. Удобство использования

Отлично получить open-source платформу, легко модифицируемую. Но если есть вызовы установки и разработки, это бьет по цели. AIaaS — отличное решение, предлагающее аспекты, полностью готовые к использованию. Владельцы процессов могут внедрять AI-софт без формального обучения. Разработчики могут исследовать end-to-end ML-сервисы, включая предобученные и кастомные модели. Есть drag-and-drop интерфейсы для снижения сложности. Лучшая часть — бизнес-лидеры могут запустить ML-проекты за часы без экспертов.

6. Масштабируемость

AIaaS — отличный вариант для бизнесов, желающих масштабироваться. Идеально для задач, требующих когнитивную оценку, где сама работа не несет большой добавленной ценности.

7. Кастомизация

Мы никогда не слышали о бизнесах с идентичными целями! Правильно, цели всегда бизнес-специфичны. С разными целями AIaaS можно тонко настроить под бизнес, данные или потребности проекта.

Частые вызовы AIaaS

Некоторые вызовы AIaaS:

1. Приватность и безопасность данных

С моделью работы отовсюду из-за пандемии COVID, бизнесы должны быть осторожны с использованием данных и механизмами безопасности. Есть критические аспекты: законодательство о приватности данных (GDPR, CCPA) и истечение US/EU Privacy Shield, заставляющие бизнесы быть осторожными с данными. В таких сценариях использование механизмов усиления приватности и технологий вроде шифрования и маскировки данных помогает защитить корпоративные данные.

2. Вендорная привязка (Vendor Lock-in)

Представьте: вы используете другой API с другими форматами ответов. Можно подумать, что переключение легко; однако разные форматы и меняющиеся API требуют усилий. Более того, end-to-end ML-сервисы или даже ML-компоненты сложнее переключать, потому что команда разработчиков должна ознакомиться с ними. Все эти аспекты ведут к вендорной привязке, где фирмы должны понимать болевые точки переключения между конкурирующими продуктами.

3. Управление данными (Data Governance)

Критично для компаний в строго регулируемых отраслях ограничивать хранение данных в облаке. Компании в банкинге и здравоохранении могут столкнуться с ограничениями использования AIaaS.

4. Долгосрочные затраты

С одной стороны, AIaaS позволяет быстро настроить за доступную стоимость. Однако долгосрочные затраты могут быть высокими, компании должны взвешивать кратко- и долгосрочные затраты перед значительными инвестициями в AIaaS.

5. Усилия для безбаговой реализации

Еще одна забота — внедрение AIaaS-софта, которое может быть не безбаговым. И реализация требует много усилий для бесшовного и успешного перехода.

Заметные примеры AIaaS

Посмотрим на релевантные примеры.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn предлагает захватывающую AIaaS-платформу с готовыми инструментами анализа тональности. AI-платформа делает текстовый анализ простым через интуитивные no-code инструменты. Бизнесы, ищущие кастомные модели, могут начать с предобученной версии, включая анализатор опросов для классификации обратной связи клиентов по темам. Легко строить кастомные ML-модели для детекции тональности, ключевых слов и др. в простом point-and-click интерфейсе. Модели легко интегрируются в другие приложения. Бизнесы могут запускать модели в MonkeyLearn Studio для создания мощных дашбордов и получения действенных инсайтов. Пример — Дашборд анализа опросов.

2. IBM Watson

IBM имеет проверенный подход с AIaaS-предложениями. IBM Watson хостит набор AI-инструментов, помогающих компаниям с комплексным подходом к радикальному конкурентному преимуществу. Бизнесы могут выбрать из предобученных приложений: Watson Assistant (для построения виртуальных ассистентов) и Watson Natural Language Understanding (для продвинутых задач текстового анализа). Не нужна предварительная экспертиза в ML или data science. Разработчики могут использовать IBM Watson Studio для построения, обучения и деплоя ML-моделей в любом облаке.

3. Microsoft Azure

Еще один захватывающий пример — Azure AI, публичная облачная платформа Microsoft. Платформа предлагает кладезь AI и ML решений для разработчиков. Разработчики полюбят Azure Cognitive Services для открытия разных AI-возможностей (компьютерное зрение, извлечение текста) и добавления в приложения через API. Можно исследовать Azure Bot Service для интуитивного построения любых ботов — от Q&A бота до собственного брендированного виртуального ассистента.

4. Google Cloud ML

Бизнесы могут обратить внимание на Google Cloud ML Engine для инновационных ML-продуктов и сервисов — AI-платформу Google. Платформа помогает компаниям создавать и деплоить ML-проекты. Разработчики могут изучить AutoML для обучения кастомных ML-моделей для текстового анализа, классификации изображений, перевода и др. Позволяет легкую визуализацию датасетов через «what-if tool» и метрики для оценки производительности. Захватывающее преимущество — легкая интеграция моделей со всей экосистемой Google Cloud.

Подведение итогов

В конечном счете, AI as a Service может оптимизировать ваши бизнес-процессы и улучшить клиентский опыт. У вашего бизнеса выше шанс доставлять значимое влияние с AIaaS. Если не думали об ускорении цифрового принятия, метрики пост-пандемии как раз подходят для внедрения цифровых и AI-решений. Готов ли ваш бизнес к результатам, которые может доставить AIaaS? Думайте и действуйте.

Внедрите AIaaS-решения с Imaginovation

Индустрия в восторге от AIaaS, и если хотите извлечь максимум из решений, вам нужна успешная реализация. Artificial Intelligence as a Service будет больше, чем вы думаете, и вы можете партнерить с нами для бесшовной производительности. Мы — награжденная компания по разработке мобильных приложений в Роли с невероятным опытом создания умопомрачительных цифровых историй. Давайте поговорим.