Was ist AIaaS? Der ultimative Leitfaden für KI als Service

KI geht jeden Tag neue Wege, und die Zukunft der Kundenerlebnisse oder der Optimierung von Geschäftsprozessen wird KI-gesteuert sein. Angesichts der Tatsache, dass die KI-Revolution einen Schatz an Daten bereithält, besteht kein Zweifel daran, dass Unternehmensleiter die KI-Leistung nutzen möchten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Die hervorragende Nachricht:Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS), eine Mischung aus dem SaaS-Geschäftsmodell und KI-Diensten, kann zu erschwinglichen Kosten für mehr Effizienz sorgen.

AIaaS kann App-Entrepreneuren dabei helfen, die Leistungsfähigkeit cloudbasierter Lösungen zu nutzen. Sind Sie bereit, mit AIaaS voranzukommen? Wir haben wichtige Facetten in diesem aufschlussreichen AI as a Service-Leitfaden zusammengestellt.

Was ist AIaaS?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) ist eine Vielzahl von KI-Tools (häufig APIs). Hier bieten Drittanbieter solche Tools über Standardlösungen an. AIaaS ermöglicht es Unternehmen, KI-Lösungen ohne erhebliche Investitionen und mit geringerem Risiko einzuführen und zu implementieren.

Ja, das stimmt, KI-Lösungen waren in der Vergangenheit aus folgenden Gründen kostspielig:

• Maschinen sind massiv und teuer
• Knappes Angebot an Entwicklern, was hohe Gehaltsforderungen bedeutet
• Unternehmen mit unzureichenden Daten für Forschung und Analyse

Geben Sie AI-as-a-Service ein; Mit Cloud-Diensten ist KI nicht mehr zugänglich und Unternehmen können unbegrenzt Daten sammeln und speichern.

Heutzutage bieten Plattformen von KI-Anbietern verschiedene Arten von maschinellem Lernen (ML) und KI an. Die Anbieter bieten verschiedene Lösungen an, die den KI-Anforderungen eines Unternehmens entsprechen. Daher müssen Unternehmen Funktionen und Preise bewerten und diejenige auswählen, die am besten geeignet ist.

Darüber hinaus helfen KI-Cloud-Angebote, darunter Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services und Google Cloud Machine Learning, Unternehmen mit möglichen Lösungen für ihre Daten.

Unternehmen haben die hervorragende Gelegenheit, die Algorithmen und Dienste verschiedener Anbieter auszuprobieren, wodurch sie bewerten und herausfinden können, was für die Unternehmen funktioniert, und so Skalierungsentscheidungen treffen können.

Wenn auch Sie sich über Skalierung Gedanken machen, finden Sie hier einige interessante Statistiken, die Ihnen helfen können:

• Für Unternehmen, die noch nicht daran gedacht haben, KI einzuführen, werden Sie es bald sein. Die International Data Corporation (IDC) geht davon aus, dass die weltweiten Ausgaben für KI von 50,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf über 110 Milliarden US-Dollar bis 2024 steigen werden.
• Laut Technavio sagen Experten voraus, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz als Dienstleistung (AIaaS) von 2021 bis 2025 um 14,7 Milliarden $ wachsen wird.
• In diesem Zusammenhang wurden 2017 nur 12 Milliarden US-Dollar ausgegeben, was bedeutet, dass sich die weltweiten Ausgaben in etwa sieben Jahren voraussichtlich fast verzehnfacht haben werden.

• Darüber hinaus kommen all diese Ausgaben von vielen Orten, einschließlich der großen Unternehmen. Flexera hat kürzlich die breite Einführung von KI hervorgehoben:

  • 28 % der Unternehmen experimentieren mit KI/ML
  • 46 % der Unternehmen testen KI/ML oder planen, damit zu experimentieren

Schlüssel zum Mitnehmen: Es ist offensichtlich, dass KI und ML heute auf den meisten Organisationsradaren stehen. Unter dem Strich dürfte in den nächsten Jahren rund die Hälfte aller Unternehmen die Technologie einsetzen.

Verschiedene Arten von AIaaS

Mit verschiedenen Arten von KI-Diensten kann man den auswählen, der den Geschäftsanforderungen am besten entspricht. Es wäre eine gute Idee, Schmerzpunkte und Lösungen zu untersuchen, die eine einfache Integration ermöglichen.

Außerdem wäre es immer hilfreich, eine Lösung einzuführen, die keine tiefen Vorkenntnisse erfordert, um mit der Nutzung von AIaaS zu beginnen. Sehen wir uns kurz einige beliebte Arten von AIaaS-Lösungen an.

1. Bots

Entwickler müssen sich viel Mühe geben, um Chatbots zu einer Erfolgsgeschichte zu machen. Die Konversationsschnittstelle kann leicht versagen; Ein ansprechender Chatbot mit KI-Algorithmen kann jedoch menschliche Gespräche simulieren. Eine feine Mischung aus NLP- und ML-Funktionen kann dabei helfen, Benutzeranfragen zu verstehen und dringend benötigte Antworten zu geben.

Heute sorgen Bots in der Kundenbetreuung für Aufsehen. Sie tragen dazu bei, die Erstreaktionsraten zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Darüber hinaus können durch die Automatisierung Routineaufgaben vermieden werden, wodurch Agenten wertvolle Zeit sparen und sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

Europas am schnellsten wachsendes Paketunternehmen, InPost, berichtete kürzlich, dass es bis zu 92 % der Millionen von Kundengesprächen, die es jedes Jahr abwickelt, durch die Nutzung eines Chatbots automatisiert.

Ein weiteres Beispiel ist XiaoIce von Microsoft, eine Erfolgsgeschichte eines KI-Chatbots (zusammen mit GPT-3); Es ist einer der führenden Bots. Darüber hinaus erreichte es mit seiner Marktpräsenz im Jahr 2021 eine Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar.

2. Anwendungsprogrammierschnittstelle (APIs)

AIaaS-Lösungen bieten spannende APIs, über die Dienste miteinander kommunizieren können. APIs fungieren als Vermittler und ermöglichen die Interaktion zweier Softwarekomponenten.

Heutzutage ermöglichen APIs für die Verarbeitung natürlicher Sprache Stimmungsanalysen. Außerdem können sie unter anderem Entitäten aus Text extrahieren. Wenn APIs als Teil von „as a Service“ angeboten werden, können sie sofort übernommen und implementiert werden, und Entwickler müssen nur wenige Codezeilen schreiben. Einige Optionen für APIs sind:

• Computersprache und Computervision
• NLP
• Wissenskartierung
• Emotionserkennung
• Übersetzung
• Suchen

3. Maschinelles Lernen

ML- und KI-Frameworks sind beliebte Tools, die Entwickler zum Erstellen von Modellen verwenden. Finden Sie außerdem Muster in großen Datenmengen, treffen Sie Vorhersagen und optimieren Sie Prozesse.

ML wird mit Big Data in Verbindung gebracht, hat aber oft auch andere Verwendungszwecke, da diese Frameworks dabei helfen, maschinelle Lernaufgaben einzubauen, ohne dass die Big Data-Umgebung erforderlich ist.

Mit AIaaS fällt es Unternehmen leicht, ML-Technologie zu übernehmen. Man kann vortrainierte Modelle verwenden oder Tools an seine spezifischen Geschäftsanforderungen anpassen. Und das alles ohne ML-Vorkenntnisse.

Vorteile von AIaaS

Unternehmen müssen das Beste aus der KI-Revolution machen, und ein Schritt besteht darin, in disruptive Technologien, einschließlich KI, zu investieren, um diesen Wettbewerbsvorteil zu genießen.

Ist KI-Entwicklung also die Antwort für alle Unternehmen? Sie haben Recht! Es ist nicht!

Auch wenn 79 % der Führungskräfte auf der ganzen Welt feststellen, dass KI transformative Effekte haben kann, die Jobs zugänglicher und effizienter machen, gibt es immer noch Herausforderungen bei der KI-Implementierung. Lesen Sie weiter, da wir in Kürze kritische Herausforderungen behandeln werden. Sehen wir uns jedoch zunächst einige Vorteile an.

1. Weniger Bedarf an ausgefeilten Programmierkenntnissen (technische Fähigkeiten)

Einerseits sind KI-Experten sehr gefragt, andererseits gibt es auch einen Mangel, und in einem solchen Szenario kann AIaaS sehr nützlich sein.

AIaaS bietet eine Plattform, auf der man keine erfahrenen KI-erfahrenen Entwickler benötigt. Alles, was Sie tun müssen, ist eine Ebene der No-Code-Infrastruktur einzuführen. Die Facette bietet eine beeindruckende Wende für Unternehmen.

2. Kostensenkung

Einer der wesentlichen Vorteile von Artificial Intelligence as a Service ist die Kostensenkung, einschließlich der Entwicklung von KI-Lösungen. Außerdem kann man sich über Preistransparenz freuen, sodass Unternehmen nur für das bezahlen, was sie benötigen, da AIaaS es Ihnen ermöglicht, pro Nutzung zu bezahlen.

3. Geschwindigkeit

Mit dem zusätzlichen Vorteil der Kostensenkung trägt AIaaS dazu bei, den Zeitaufwand für die Entwicklung von KI-Lösungen zu sparen. Der innovative Ansatz hilft, KI-Projekte zu beschleunigen.

4. Verfügbare Hightech-Infrastruktur

Mit AIaaS ist es jetzt einfacher, auf starke und schnelle GPUs zuzugreifen, die für die Implementierung von KI- und ML-Modellen benötigt werden. Der Zugang zu Hightech-Infrastruktur ist willkommen, zumal die meisten KMU nicht über die erforderlichen Ressourcen und die Zeit verfügen, um Lösungen intern zu entwickeln.

Da AIaaS anpassbar ist, erhalten Unternehmen außerdem die Möglichkeit, ein spezifisches aufgabenorientiertes Modell zu erstellen.

5. Benutzerfreundlichkeit

Es ist hervorragend, eine Open-Source-Plattform zu erhalten, die leicht modifiziert werden kann. Wenn es jedoch Herausforderungen bei der Installation und Entwicklung gibt, verfehlt dies den gesamten Zweck. AIaaS ist eine hervorragende Lösung, die Facetten bietet, die vollständig einsatzbereit sind. Darüber hinaus können Prozessverantwortliche KI-Software ohne formelle Schulung übernehmen und implementieren.

Entwickler können End-to-End-ML-Dienste erkunden, einschließlich vorgefertigter Modelle und benutzerdefinierter Modelle. Außerdem gibt es Drag-and-Drop-Schnittstellen für reduzierte Komplexität. Das Beste daran ist, dass Unternehmensleiter ihre ML-Projekte jetzt innerhalb weniger Stunden ohne Experten starten können.

6. Skalierbarkeit

AIaaS ist eine ausgezeichnete Option für Unternehmen, die skalieren möchten. Es ist perfekt für Aufgaben, die ein gewisses Maß an kognitivem Urteilsvermögen erfordern und bei denen die Arbeit selbst keinen großen Mehrwert hat.

7. Anpassung

Wir haben noch nie von Unternehmen mit identischen Zielen gehört! Ja, du hast Recht; Ziele sind immer unternehmensspezifisch. Mit unterschiedlichen natürlichen Zielen kann AIaaS also fein abgestimmt werden, um den Anforderungen des Unternehmens, der Daten oder des Projekts gerecht zu werden.

Häufige Herausforderungen von AIaaS

Einige Herausforderungen von AIaaS sind:

1. Datenschutz und Sicherheit

Aufgrund der COVID-Pandemie müssen Unternehmen aufgrund des Modells der Arbeit von überall auf die Datennutzung und Sicherheitsmechanismen achten.

Es gibt auch kritische Aspekte wie Datenschutzgesetze wie GDPR und CCPA und das Auslaufen des US/EU-Datenschutzschilds, die Unternehmen dazu zwingen, sorgfältig mit ihren Daten umzugehen.

In solchen Szenarien kann die Verwendung von Mechanismen und Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre wie Verschlüsselung und Datenmaskierung dazu beitragen, die Unternehmensdaten zu schützen.

2. Anbieterbindung

Stellen Sie sich vor, Sie verwenden eine andere API, die andere Antwortformate verwendet. Sie denken vielleicht, dass es einfach ist, zu wechseln; Die verschiedenen Antwortformate und sich ändernden APIs erfordern jedoch etwas Aufwand.

Darüber hinaus sind End-to-End-ML-Dienste oder sogar ML-Komponenten schwieriger zu Tools zu wechseln, da sich das Entwicklerteam mit ihnen vertraut machen muss. All diese Facetten führen zu einer Anbieterbindung, bei der Unternehmen die Schmerzpunkte beim Wechsel zwischen konkurrierenden Produkten verstehen müssen.

3. Datenverwaltung

Für Unternehmen in stark regulierten Branchen ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenspeicherung in der Cloud zu begrenzen. Unternehmen im Bankwesen und im Gesundheitswesen können bei der Nutzung von AIaaS auf Einschränkungen stoßen.

4. Langfristige Kosten

Einerseits ermöglichen AIaaS-Lösungen Unternehmen eine schnelle Einrichtung zu erschwinglichen Kosten. Die langfristigen Kosten könnten jedoch hoch sein, und Unternehmen müssen sowohl die kurz- als auch die langfristigen Kosten abwägen, bevor sie erhebliche AIaaS-Investitionen tätigen.

5. Bemühungen um eine fehlerfreie Implementierung

Ein weiteres Problem ist die Implementierung der AIaaS-Software, die möglicherweise nicht fehlerfrei ist. Und die Implementierung erfordert viel Aufwand für einen nahtlosen und erfolgreichen Übergang.

Bemerkenswerte AIaaS-Beispiele

Sehen wir uns einige relevante Beispiele an.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn bietet eine spannende AIaaS-Plattform mit sofort einsatzbereiten Stimmungsanalyse-Tools. Die KI-Plattform vereinfacht die Textanalyse durch intuitive Tools ohne Code.

Unternehmen, die auf der Suche nach maßgeschneiderten Modellen sind, können ihre Reise mit einer vortrainierten Version beginnen, in die ein Umfrageanalysator integriert werden kann, um Kundenfeedback nach Themen zu klassifizieren. Außerdem ist es einfach, benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, um Stimmungen, Schlüsselwörter und mehr in einer einfachen Point-and-Click-Oberfläche zu erkennen. Die Modelle lassen sich auch problemlos in andere Apps integrieren.

Schließlich können sich Unternehmen darauf freuen, Modelle in MonkeyLearn Studio auszuführen, um leistungsstarke Dashboards zu erstellen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Hier ist ein Beispiel für das Survey Analysis Dashboard.

Bild 1:Umfrageanalyse-Dashboard von MonkeyLearn (Quelle)

2. IBM Watson

IBM hat mit seinen AIaaS-Angeboten einen bewährten Ansatz. Und IBM Watson hostet eine Reihe von KI-Tools, die Unternehmen mit einem ganzheitlichen Ansatz helfen, einen radikalen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Unternehmen können aus mehreren vorgefertigten Anwendungen wählen, z. B. Watson Assistant (zum Erstellen virtueller Assistenten) und Watson Natural Language Understand (zum Durchführen erweiterter Textanalyseaufgaben).

Darüber hinaus sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Datenwissenschaft erforderlich. Und Entwickler können mit IBM Watson Studio Modelle für maschinelles Lernen in jeder beliebigen Cloud erstellen, trainieren und bereitstellen.

Bild 2:IBM Watson Assistant Plus (Quelle)

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.

Wrapping Up

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.

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