AIaaS entmystifiziert: Der definitive Leitfaden zu AI as a Service

KI bricht täglich neues Terrain auf, und die Zukunft von Kundenerlebnissen oder Optimierung von Geschäftsprozessen wird KI-gestützt sein. Mit der KI-Revolution, die Datenschätze birgt, ist es kein Zweifel, dass Geschäftsführer die KI-Kraft für Wettbewerbsvorteile nutzen wollen.

Die gute Nachricht: Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS), eine Verschmelzung des SaaS-Geschäftsmodells mit KI-Services, bringt größere Effizienz zu erschwinglichen Kosten.

AIaaS hilft App-Unternehmern, die Kraft cloudbasierter Lösungen zu nutzen. Sind Sie bereit, mit AIaaS voranzuschreiten? Wir haben wesentliche 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 (oft APIs). Drittanbieter bieten solche Tools über Off-the-Shelf-Lösungen an. AIaaS ermöglicht Unternehmen, KI-Lösungen ohne signifikante Investition und mit geringerem Risiko zu adoptieren und zu implementieren.

Richtig – KI-Lösungen waren in der Vergangenheit teuer aufgrund von:

• Massiven, kostspieligen Maschinen
• Knappheit an Entwicklern mit entsprechend hohen Gehaltsforderungen
• Unzureichenden Daten für Research und Analytics bei Unternehmen

Mit AI-as-a-Service: Durch Cloud-Services ist KI nicht mehr unzugänglich, Unternehmen können unbegrenzt Daten sammeln und speichern.

Heute bieten KI-Anbieterplattformen diverse Stile von Machine Learning (ML) und KI an. Provider bieten verschiedene Lösungen passend zu organisatorischen KI-Bedürfnissen. Organisationen müssen Features und Preise evaluieren und die beste Passform wählen.

Zudem helfen KI-Cloud-Angebote wie Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services, Google Cloud Machine Learning Organisationen bei möglichen Lösungen für ihre Daten.

Unternehmen haben die hervorragende Gelegenheit, Algorithmen und Services verschiedener Anbieter auszuprobieren, zu evaluieren und zu finden, was für sie funktioniert – was Skalierungsentscheidungen ermöglicht.

Falls Sie auch über Skalierung nachdenken, hier spannende Statistiken:

• Für Unternehmen, die noch nicht an KI-Adoption gedacht haben: Sie werden es bald. IDC erwartet weltweite KI-Ausgaben von 50,1 Mrd. $ (2020) auf über 110 Mrd. $ bis 2024 steigen.
• Laut Technavio wird der globale AIaaS-Markt 2021–2025 um 14,7 Mrd. $ wachsen.
• 2017 wurden nur 12 Mrd. $ ausgegeben – globale Ausgaben sollen sich in ~7 Jahren fast verzehnfachen.
• Dieses Wachstum kommt aus vielen Bereichen, inkl. Großunternehmen. Flexera zeigte kürzlich breite KI-Adoption:
  • 28 % der Unternehmen experimentieren mit KI/ML
  • 46 % testen oder planen Experimente mit KI/ML

Kernaussage: Offensichtlich stehen KI und ML auf den meisten organisatorischen Radaren. Fazit: Etwa die Hälfte aller Unternehmen wird die Technologie in den nächsten Jahren nutzen.

Verschiedene Arten von AIaaS

Mit diversen KI-Service-Typen können Sie den wählen, der Ihre Business-Bedürfnisse am besten trifft. Schmerzpunkte und leicht integrierbare Lösungen zu betrachten, ist sinnvoll.

Zudem hilft eine Lösung, die kein tiefes Vorwissen erfordert. Schauen wir uns populäre AIaaS-Typen an:

1. Bots

Entwickler investieren viel Aufwand, um Chatbots zum Erfolg zu führen. Die Konversationsschnittstelle kann leicht scheitern; ein engagierter Chatbot mit KI-Algorithmen kann jedoch menschliche Konversation simulieren. Eine feine Mischung aus NLP- und ML-Fähigkeiten hilft, Nutzeranfragen zu verstehen und nötige Antworten zu liefern.

Heute machen Bots im Kundenservice Wellen. Sie reduzieren First-Response-Raten und steigern Kundenzufriedenheit. Durch Automatisierung entfallen Routineaufgaben, Agents sparen wertvolle Zeit und fokussieren sich auf komplexere Tasks.

Europas wachstumsstärkstes Paketunternehmen InPost berichtete kürzlich, dass sie 92 % der Millionen Kundengespräche pro Jahr über Chatbot automatisieren.

Ein weiteres Beispiel: Microsofts XiaoIce, eine KI-Chatbot-Erfolgsgeschichte (neben GPT-3); einer der führenden Bots. 2021 erreichte es 1 Mrd. $ Bewertung.

2. Application Programming Interfaces (APIs)

AIaaS-Lösungen bieten spannende APIs – Wege für Services, miteinander zu kommunizieren. APIs fungieren als Intermediär, erlauben zwei Softwarekomponenten Interaktion.

Heute ermöglichen APIs für Natural Language Processing Sentiment-Analyse und Entitätsextraktion aus Text. Als „as a Service“ angeboten, können APIs sofort adoptiert und implementiert werden – Entwickler schreiben nur wenige Codezeilen. Optionen für APIs umfassen:

• Computer Speech & Computer Vision
• NLP
• Knowledge Mapping
• Emotion Detection
• Translation
• Search

3. Machine Learning

ML- und KI-Frameworks sind beliebte Tools, die Entwickler nutzen, um Modelle zu bauen, Muster in großen Datenmengen zu finden, Vorhersagen zu treffen, Prozesse zu straffen.

ML wird mit Big Data assoziiert, hat aber oft weitere Uses – diese Frameworks helfen, ML-Aufgaben ohne Big-Data-Umgebung zu bauen.

Mit AIaaS finden Unternehmen es einfach, ML-Technologie zu adoptieren. Man kann vortrainierte Modelle nutzen oder Tools für spezifische Business-Bedürfnisse anpassen – ganz ohne ML-Expertise.

Vorteile von AIaaS

Unternehmen müssen das Beste aus der KI-Revolution machen – ein Schritt ist Investition in disruptive Technologien inkl. KI für Wettbewerbsvorteile.

Ist KI-Entwicklung die Antwort für alle Unternehmen? Richtig – sie ist es nicht!

Obwohl 79 % der Führungskräfte weltweit beobachten, dass KI transformative Effekte hat, Jobs zugänglicher und effizienter macht, gibt es noch Herausforderungen bei der KI-Implementierung. Lesen Sie weiter – wir decken kritische Challenges bald ab. Zunächst die Vorteile:

1. Geringerer Bedarf an anspruchsvollen Coding-Skills

KI-Experten sind stark nachgefragt, gleichzeitig herrscht Mangel – hier kommt AIaaS sehr gelegen.

AIaaS bietet eine Plattform, auf der keine Expertenentwickler nötig sind. Ein No-Code-Infrastruktur-Layer genügt. Dies bietet einen beeindruckenden Turnaround für Unternehmen.

2. Kostensenkung

Ein signifikanter Vorteil von AIaaS: Reduktion von Kosten inkl. KI-Entwicklung. Plus Preistransparenz – Unternehmen zahlen nur für das, was sie benötigen, da AIaaS Pay-per-Usage ermöglicht.

3. Geschwindigkeit

Neben Kostensenkung spart AIaaS Zeit bei der KI-Entwicklung. Der innovative Ansatz beschleunigt KI-Projekte.

4. Hightech-Infrastruktur verfügbar

Mit AIaaS ist der Zugriff auf starke, schnelle GPUs für KI/ML-Modelle einfacher. Hightech-Infrastruktur-Zugang ist willkommen, da die meisten KMU nicht über nötige Ressourcen und Zeit für Inhouse-Entwicklung verfügen.

Zudem ermöglicht AIaaS Customization – Unternehmen bauen spezifische, aufgabenorientierte Modelle.

5. Usability

Open-Source-Plattformen, die sich leicht modifizieren lassen, sind toll. Aber wenn Installation und Entwicklung Herausforderungen bereiten, wird der Zweck verfehlt. AIaaS ist eine exzellente Lösung mit komplett einsatzbereiten Facetten. Process Owner können KI-Software ohne formales Training adoptieren und implementieren.

Entwickler können End-to-End-ML-Services erkunden: vortrainierte & custom Modelle. Drag-and-Drop-Interfaces reduzieren Komplexität. Der Clou: Business-Leader starten ML-Projekte innerhalb von Stunden ohne Experten.

6. Skalierbarkeit

AIaaS ist hervorragend für Unternehmen, die skalieren wollen. Perfekt für Tasks, die kognitive Bewertung erfordern, wo der Job selbst wenig Value-Add hat.

7. Anpassbarkeit

Wir nie von Unternehmen mit identischen Zielen gehört! Richtig – Ziele sind immer business-spezifisch. Mit variierenden natürlichen Zielen kann AIaaS feinjustiert werden auf Business, Daten oder Projektbedürfnisse.

Häufige Herausforderungen von AIaaS

Einige AIaaS-Herausforderungen:

1. Datenschutz & Sicherheit

Durch Work-from-Anywhere-Modell (COVID) müssen Unternehmen bei Datennutzung und Sicherheitsmechanismen vorsichtig sein.

Kritische Facetten: Datenschutzgesetzgebung (GDPR, CCPA), Auslauf des US/EU-Datenschutzschilds – Unternehmen zum sorgfältigen Datenumgang compelliert.

In solchen Szenarien helfen Privacy-Enhancing-Mechanismen und -Technologien wie Verschlüsselung und Data Masking, Enterprise-Daten sicher zu halten.

2. Vendor Lock-in

Stellen Sie sich vor, Sie nutzen eine andere API mit anderen Response-Formaten. Wechsel scheint einfach – aber diverse Response-Formate und wechselnde APIs erfordern Aufwand.

Zudem sind End-to-End-ML-Services oder ML-Komponenten schwerer zu wechseln, da das Dev-Team sich neu einarbeiten muss. All dies führt zu Vendor Lock-in – Firmen müssen Schmerzpunkte beim Wechsel zwischen Konkurrenzprodukten verstehen.

3. Data Governance

Für Unternehmen in stark regulierten Branchen ist es kritisch, Cloud-Datenspeicherung zu limitieren. Banking & Healthcare können Einschränkungen bei AIaaS-Nutzung haben.

4. Langfristige Kosten

Einerseits ermöglichen AIaaS schnellen Setup zu erschwinglichen Kosten. Andererseits können Langzeitkosten hoch sein – Unternehmen müssen kurz- und langfristige Kosten abwägen vor signifikanten AIaaS-Investitionen.

5. Aufwand für bugfreie Implementierung

Ein weiteres Anliegen: AIaaS-Software-Implementierung möglicherweise nicht bugfrei. Erfordert viel Aufwand für nahtlosen, erfolgreichen Übergang.

Bemerkenswerte AIaaS-Beispiele

Sehen wir uns relevante Beispiele an.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn bietet eine spannende AIaaS-Plattform mit einsatzbereiten Sentiment-Analyse-Tools. Die KI-Plattform vereinfacht Textanalyse durch intuitive No-Code-Tools.

Unternehmen, die Custom-Modelle suchen, starten mit vortrainierten Versionen – z. B. Survey-Analyzer zur Klassifizierung von Kundenfeedback nach Themen. Custom ML-Modelle zur Erkennung von Sentiment, Keywords u. v. m. per Point-and-Click-Interface. Modelle lassen sich leicht in andere Apps integrieren.

Zudem können Unternehmen Modelle in MonkeyLearn Studio ausführen, um mächtige Dashboards und actionable Insights zu erstellen. Beispiel: Survey Analysis Dashboard.

Bild 1: MonkeyLearns Survey Analysis Dashboard (Quelle)

2. IBM Watson

IBM hat einen bewährten Ansatz mit seinen AIaaS-Angeboten. IBM Watson hostet eine Suite von KI-Tools, die Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz für radikalen Wettbewerbsvorteil ermöglichen.

Unternehmen können aus vortrainierten Anwendungen wählen: Watson Assistant (Virtual Assistants bauen), Watson Natural Language Understanding (erweiterte Textanalyse).

Keine Vorerfahrung in ML/Data Science nötig. Entwickler nutzen IBM Watson Studio, um ML-Modelle über beliebige Clouds zu bauen, trainieren, deployen.

Bild 2: IBM Watson Assistant Plus (Quelle)

3. Microsoft Azure

Ein weiteres spannendes Beispiel: Azure AI, Microsofts öffentliche Cloud-Computing-Plattform. Bietet einen Schatz an KI- und ML-Lösungen für Entwickler.

Entwickler lieben Azure Cognitive Services zur Entdeckung verschiedener KI-Fähigkeiten (Computer Vision, Textextraktion) und Integration via APIs. Azure Bot Service ermöglicht intuitives Bauen jedes Bots – von Q&A-Bot bis eigener branded Virtual Assistant.

4. Google Cloud ML

Unternehmen schauen auf Google Cloud ML Engine für innovative ML-Produkte/Services – Googles KI-Plattform. Hilft Unternehmen, ML-Projekte zu erstellen und zu deployen.

Entwickler erkunden AutoML zum Training custom ML-Modelle für Textanalyse, Bildklassifikation, Translation u. v. m. Einfache Visualisierung von Datensets via „What-if-Tool“ und Metriken zur Performance-Bewertung.

Ein spannender Vorteil: Einfache Integration von Modellen in das gesamte Google-Cloud-Ökosystem.

Fazit

Letztlich kann AI as a Service Ihre Geschäftsprozesse optimieren und Kundenerlebnisse boostern. Ihr Business hat höhere Chance, meaningful Impact mit AIaaS zu liefern.

Falls Sie noch nicht an beschleunigter digitaler Adoption dachten: Post-Pandemic-Metriken sind ideal für Implementierung digitaler und KI-Lösungen. Ist Ihr Business bereit für die Outcomes, die AIaaS liefern kann? Denken und handeln Sie.

AIaaS-Lösungen mit Imaginovation implementieren

Die Branche staunt über AIaaS – wenn Sie das Beste aus den Lösungen machen wollen, brauchen Sie erfolgreiche Implementierung. AI as a Service wird größer sein, als Sie denken, und Sie können mit uns für nahtlose Performance partneren.

Wir sind ein preisgekröntes Mobile-App-Entwicklungsunternehmen in Raleigh mit unglaublicher Erfahrung in der Entwicklung atemberaubender digitaler Geschichten. Lassen Sie uns sprechen.