Wat is AIaaS? De ultieme gids voor AI as a Service

AI betreedt elke dag nieuwe wegen en de toekomst van klantervaringen of het optimaliseren van bedrijfsprocessen zal worden aangedreven door AI. Dus, met de AI-revolutie die schatkamers aan gegevens bevat, is het geen twijfel dat bedrijfsleiders de AI-kracht willen gebruiken om een ​​concurrentievoordeel te behalen.

Het uitstekende nieuws:Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS), een combinatie van het SaaS-bedrijfsmodel met AI-services, kan voor meer efficiëntie zorgen tegen een betaalbare prijs.

AIaaS kan app-ondernemers helpen de kracht van cloudgebaseerde oplossingen te benutten. Ben je klaar om vooruit te komen met AIaaS? We hebben belangrijke facetten samengebracht in deze inzichtelijke AI as a Service-gids.

Wat is AIaaS?

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) is een verscheidenheid aan AI-tools (vaak API's). Hier bieden externe leveranciers dergelijke tools aan via kant-en-klare oplossingen. AIaaS stelt bedrijven in staat om AI-oplossingen te adopteren en te implementeren zonder significante investeringen en met minder risico.

Ja, dat klopt, AI-oplossingen waren in het verleden duur vanwege:

• Machines zijn enorm en kostbaar
• Kort aanbod van ontwikkelaars, wat hoge looneisen met zich meebrengt
• Bedrijven met onvoldoende gegevens voor onderzoek en analyse

Voer AI-as-a-Service in; met clouddiensten is AI niet meer toegankelijk en kunnen bedrijven onbeperkt data verzamelen en opslaan.

Tegenwoordig bieden AI-providerplatforms verschillende stijlen van machine learning (ML) en AI. De providers bieden verschillende oplossingen die aansluiten bij de AI-behoeften van een organisatie. Organisaties moeten dus functies en prijzen evalueren en degene kiezen die het beste bij je past.

Bovendien helpen AI-cloudaanbiedingen, waaronder Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services en Google Cloud Machine Learning, organisaties met mogelijke oplossingen voor hun gegevens.

Bedrijven hebben de uitstekende mogelijkheid om de algoritmen en diensten van verschillende providers uit te proberen, waardoor ze kunnen evalueren en vinden wat voor de bedrijven werkt, waardoor ze schaalbeslissingen kunnen nemen.

Als u zich ook afvraagt ​​over schalen, zijn hier enkele opwindende statistieken die kunnen helpen:

• Voor bedrijven die er nog niet aan hebben gedacht om AI te gaan gebruiken, ben je dat binnenkort wel. International Data Corporation (IDC) verwacht dat de wereldwijde uitgaven voor AI zullen stijgen van de $ 50,1 miljard die in 2020 is uitgegeven tot meer dan $ 110 miljard in 2024.
• Volgens Technavio voorspellen experts dat de wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie-as-a-service (AIaaS) tussen 2021 en 2025 met $ 14,7 miljard zal groeien.
• In deze context werd in 2017 slechts $ 12 miljard uitgegeven, wat betekent dat de wereldwijde uitgaven naar verwachting in ongeveer zeven jaar bijna vertienvoudigd zullen zijn.

• Bovendien komen al deze uitgaven van veel plaatsen, ook van de grote ondernemingen. Flexera benadrukte onlangs de grootschalige toepassing van AI:

  • 28% van de ondernemingen experimenteert met AI/ML
  • 46% van de ondernemingen test of is van plan te experimenteren met AI/ML

Belangrijkste afhaalmaaltijden: Het is duidelijk dat AI en ML tegenwoordig op de meeste organisatieradars staan. Het komt erop neer dat naar verwachting ongeveer de helft van alle ondernemingen de technologie de komende jaren gaat gebruiken.

Verschillende soorten AIaaS

Met verschillende soorten AI-services kan men degene kiezen die goed past bij de zakelijke behoeften. Het zou een goed idee zijn om te kijken naar pijnpunten en oplossingen die eenvoudige integratie mogelijk maken.

Bovendien zou het altijd helpen om een ​​oplossing aan te nemen die geen diepgaande voorkennis vereist om AIaaS te gaan gebruiken. Laten we snel kijken naar enkele populaire typen AIaaS-oplossingen.

1. Bots

Ontwikkelaars moeten veel moeite doen om van chatbots een succesverhaal te maken. De conversatie-interface kan gemakkelijk een mislukking zijn; een boeiende chatbot met AI-algoritmen kan echter menselijke gesprekken simuleren. Een delicate mix van NLP- en ML-mogelijkheden kan helpen om vragen van gebruikers te begrijpen en de broodnodige antwoorden te bieden.

Tegenwoordig zorgen bots voor golven in de klantenservice. Ze helpen de first-time response rate te verminderen en de klanttevredenheid te verhogen. Bovendien kunnen met automatisering routinetaken worden vermeden, waardoor agenten kostbare tijd besparen en hun focus kunnen verleggen naar complexere taken.

Europa's snelst groeiende pakketbedrijf, InPost, meldde onlangs dat ze maar liefst 92% van de miljoenen klantgesprekken die ze elk jaar afhandelen, automatiseren door gebruik te maken van een chatbot.

Nog een ander voorbeeld is XiaoIce van Microsoft, een succesverhaal van een AI-chatbot (samen met GPT-3); het is een van de toonaangevende bots. Bovendien bereikte het, met zijn aanwezigheid op de markt, in 2021 een waardering van $ 1 miljard.

2. Application Programming Interface (API's)

AIaaS-oplossingen bieden interessante API's, waarmee services met elkaar kunnen communiceren. API's fungeren als tussenpersoon, waardoor twee stukjes software met elkaar kunnen communiceren.

Tegenwoordig maken API's voor Natural Language Processing sentimentanalyse mogelijk. Bovendien kunnen ze onder andere entiteiten uit tekst extraheren. Als API's worden aangeboden als onderdeel van 'as a service', kunnen ze meteen worden geadopteerd en geïmplementeerd en hoeven ontwikkelaars slechts een paar regels code te schrijven. Enkele opties voor API's zijn:

• Computerspraak en computervisie
• NLP
• Kennis in kaart brengen
• Emotiedetectie
• Vertaling
• Zoeken

3. Machinaal leren

ML- en AI-frameworks zijn populaire tools die ontwikkelaars gebruiken om modellen te bouwen. Vind bovendien patronen in grote hoeveelheden gegevens, doe voorspellingen en stroomlijn processen.

ML wordt geassocieerd met big data, maar heeft vaak ook andere toepassingen, aangezien deze frameworks helpen bij het inbouwen van machine learning-taken zonder dat de big data-omgeving nodig is.

Met AIaaS zullen bedrijven het gemakkelijk vinden om ML-technologie toe te passen. Men kan vooraf getrainde modellen gebruiken of tools aanpassen aan hun specifieke zakelijke behoeften. En dat allemaal ook zonder voorafgaande ML-expertise.

Voordelen van AIaaS

Bedrijven moeten optimaal profiteren van de AI-revolutie, en een stap is om te investeren in disruptieve technologieën, waaronder AI, om van dat concurrentievoordeel te genieten.

Dus, is AI-ontwikkeling het antwoord voor alle bedrijven? Je hebt gelijk! Het is niet!

Hoewel 79% van de leidinggevenden over de hele wereld constateert dat AI transformatieve effecten kan hebben waardoor banen toegankelijker en efficiënter worden, zijn er nog steeds uitdagingen voor de AI-implementatie. Blijf lezen, want we zullen binnenkort kritieke uitdagingen behandelen. Laten we echter eerst eens kijken naar enkele voordelen.

1. Minder behoefte aan geavanceerde codeervaardigheden (tech)

Aan de ene kant is er veel vraag naar AI-experts en aan de andere kant is er ook een tekort en in zo'n scenario kan AIaaS heel goed van pas komen.

AIaaS biedt een platform waar je geen deskundige AI-vaardige ontwikkelaars in de buurt nodig hebt. Het enige dat u hoeft te doen, is een laag no-code-infrastructuur introduceren. Het facet biedt een verbluffende ommekeer voor bedrijven.

2. Kostenreductie

Een van de belangrijke voordelen van Artificial Intelligence as a Service is dat het de kosten verlaagt, inclusief de ontwikkeling van AI-oplossingen. Bovendien kunt u profiteren van transparantie in prijzen, zodat bedrijven alleen betalen voor wat ze nodig hebben, aangezien u met AIaaS kunt betalen per gebruik.

3. Snelheid

Met het extra voordeel van kostenreductie helpt AIaaS tijd te besparen die wordt besteed aan het ontwikkelen van AI-oplossingen. De innovatieve aanpak helpt om AI-projecten te versnellen.

4. High-tech infrastructuur beschikbaar

Met AIaaS is het nu gemakkelijker om toegang te krijgen tot sterke en snelle GPU's die nodig zijn om AI- en ML-modellen te implementeren. Toegang tot hoogtechnologische infrastructuur is welkom, vooral omdat de meeste kmo's niet de nodige middelen en tijd hebben om intern oplossingen te ontwikkelen.

Omdat AIaaS aanpasbaar is, krijgen bedrijven bovendien de mogelijkheid om een ​​specifiek taakgericht model te bouwen.

5. Bruikbaarheid

Het is uitstekend om een ​​open-source platform te krijgen dat gemakkelijk kan worden aangepast. Als er echter uitdagingen zijn voor installatie en ontwikkeling, verslaat dit het hele doel. AIaaS is een uitstekende oplossing die facetten biedt die volledig gebruiksklaar zijn. Bovendien kunnen proceseigenaren AI-software adopteren en implementeren zonder enige formele training.

Ontwikkelaars kunnen end-to-end ML-services verkennen, inclusief kant-en-klare modellen en op maat gemaakte modellen. Bovendien zijn er interfaces voor slepen en neerzetten voor minder complexiteit. Het beste is dat bedrijfsleiders hun ML-projecten nu binnen enkele uren kunnen starten zonder experts.

6. Schaalbaarheid

AIaaS is een uitstekende optie voor bedrijven die willen schalen. Het is perfect voor taken die een bepaald niveau van cognitief beoordelingsvermogen vereisen en waarbij het werk zelf niet veel toegevoegde waarde heeft.

7. Aanpassing

We hebben nog nooit gehoord van bedrijven met identieke doelen! Ja je hebt gelijk; doelen zijn altijd bedrijfsspecifiek. Met verschillende natuurlijke doelen kan AIaaS dus worden afgestemd op de behoeften van het bedrijf, de gegevens of het project.

Veelvoorkomende uitdagingen van AIaaS

Enkele uitdagingen van AIaaS zijn:

1. Privacy en beveiliging van gegevens

Met het work-from-any-model als gevolg van de COVID-pandemie, moeten bedrijven voorzichtig zijn met datagebruik en beveiligingsmechanismen.

Er zijn ook kritische facetten, zoals de wetgeving inzake gegevensprivacy, zoals de AVG en CCPA, en het verstrijken van het gegevensprivacyschild van de VS/EU, die bedrijven dwingen om voorzichtig om te gaan met hun gegevens.

In dergelijke scenario's kan het gebruik van privacyverhogende mechanismen en technologieën zoals codering en gegevensmaskering helpen de bedrijfsgegevens veilig te houden.

2. Vendor Lock-in

Stel je voor dat je een andere API gebruikt, die andere antwoordformaten gebruikt. Je denkt misschien dat het makkelijk is om over te stappen; de verschillende responsformaten en veranderende API's vergen echter enige inspanning.

Bovendien zijn end-to-end ML-services of zelfs ML-componenten moeilijker te wisselen tussen tools, omdat het ontwikkelteam ermee vertrouwd moet raken. Al deze facetten leiden tot vendor lock-in, waarbij bedrijven de pijnpunten moeten begrijpen van het schakelen tussen concurrerende producten.

3. Gegevensbeheer

Het is van cruciaal belang voor bedrijven in sterk gereguleerde sectoren om gegevensopslag in de cloud te beperken. Bedrijven in het bankwezen en de gezondheidszorg kunnen te maken krijgen met beperkingen bij het gebruik van AIaaS.

4. Langetermijnkosten

Enerzijds stellen AIaaS-oplossingen bedrijven in staat zich snel op te zetten tegen een betaalbare prijs. De kosten op de lange termijn kunnen echter hoog zijn en bedrijven moeten zowel de kosten op de korte als op de lange termijn afwegen voordat ze aanzienlijke AIaaS-investeringen doen.

5. Inspanningen voor een bugvrije implementatie

Nog een ander punt van zorg is de implementatie van de AIaaS-software, die mogelijk niet vrij van bugs is. En de implementatie vereist veel inspanning voor een naadloze en succesvolle overgang.

Opmerkelijke AIaaS-voorbeelden

Laten we eens kijken naar enkele relevante voorbeelden.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn biedt een opwindend AIaaS-platform met kant-en-klare tools voor sentimentanalyse. Het AI-platform maakt tekstanalyse eenvoudig door middel van intuïtieve tools zonder code.

Bedrijven die op zoek zijn naar aangepaste modellen, kunnen hun reis beginnen met een vooraf getrainde versie, waar men een enquête-analysator kan opnemen om feedback van klanten op onderwerp te classificeren. Bovendien is het eenvoudig om aangepaste machine learning-modellen te bouwen om sentiment, trefwoorden en meer te detecteren in een eenvoudige aanwijs-en-klik-interface. De modellen kunnen ook eenvoudig in andere apps worden geïntegreerd.

Ten slotte kunnen bedrijven uitkijken naar het draaien van modellen in MonkeyLearn Studio om krachtige dashboards te creëren en bruikbare inzichten te verkrijgen. Hier is een voorbeeld van het dashboard voor enquêteanalyse.

Afbeelding 1:Dashboard voor enquêteanalyse van MonkeyLearn (bron)

2. IBM Watson

IBM heeft een bewezen aanpak met zijn AIaaS-aanbiedingen. En IBM Watson host een suite van AI-tools die bedrijven helpt met een holistische benadering om een ​​radicaal concurrentievoordeel te behalen.

Bedrijven kunnen kiezen uit verschillende kant-en-klare applicaties, zoals Watson Assistant (om virtuele assistenten te bouwen) en Watson Natural Language Understand (om geavanceerde tekstanalysetaken uit te voeren).

Bovendien is er geen voorafgaande expertise nodig op het gebied van machine learning of data science. En ontwikkelaars kunnen IBM Watson Studio gebruiken om machine learning-modellen te bouwen, trainen en implementeren in elke cloud.

Afbeelding 2:IBM Watson Assistant Plus (bron)

3. Microsoft Azure

Nog een ander spannend voorbeeld is Azure AI, het openbare cloud computing-platform van Microsoft. Het platform biedt een groot aantal AI- en ML-oplossingen voor ontwikkelaars.

Ontwikkelaars zouden graag Azure Cognitive Services willen verkennen om verschillende AI-mogelijkheden te ontdekken (zoals computer vision of tekstextractie) en om apps toe te voegen met behulp van API's. Je kunt ook de Azure Bot-service verkennen, waarmee je intuïtief elke bot kunt bouwen, van een Q&A-bot tot je eigen virtuele assistent.

4. Google Cloud ML

Bedrijven kunnen uitkijken naar Google Cloud ML Engine voor innovatieve ML-producten en -services, het AI-platform van Google. Het platform helpt bedrijven bij het maken en implementeren van machine learning-projecten.

Ontwikkelaars kunnen de tijd nemen om AutoML te verkennen, dat aangepaste machine learning-modellen kan trainen voor tekstanalyse, beeldclassificatie, vertaling en meer. Het maakt een eenvoudige visualisatie van de datasets mogelijk om te zien hoe uw model werkt met behulp van een "wat-als-tool" en statistieken om de prestaties te beoordelen.

Een spannend voordeel van het gebruik van dit platform is dat je eenvoudig modellen kunt integreren met alle Google Cloud-ecosystemen.

Afsluiten

Uiteindelijk kan AI as a Service uw bedrijfsprocessen optimaliseren en klantervaringen een boost geven. Bovendien heeft uw bedrijf een grotere kans om betekenisvolle impact te leveren met AIaaS.

Als je er niet aan hebt gedacht om de digitale acceptatie te versnellen, zijn de statistieken na de pandemie precies goed om digitale en AI-oplossingen te implementeren. Is uw bedrijf klaar voor de resultaten die AIaaS kan opleveren? Denk en handel.

Implementeer AIaaS-oplossingen met Imaginovation

De industrie heeft ontzag voor AIaaS en als u het meeste uit de oplossingen wilt halen, moet u een succesvolle implementatie hebben. Artificial Intelligence as a Service zal groter zijn dan u denkt, en u kunt met ons samenwerken voor naadloze prestaties.

Wij zijn een bekroond bedrijf voor de ontwikkeling van mobiele apps in Raleigh met ongelooflijke ervaring in het ontwikkelen van verbluffende digitale verhalen. Laten we praten .