Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt Unternehmen dabei, Produkte und Kundenerlebnisse zu verbessern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und zeitaufwändige Verfahren zu automatisieren. Fast jedes Unternehmen nutzt heutzutage mindestens eine Art von Serviceangebot, um sich auf sein Kerngeschäft zu konzentrieren und gleichzeitig andere Aufgaben an externe Fachleute und Partner auszulagern.
Obwohl für Software as a Service weltweit die höchsten Ausgaben getätigt werden (105 Millionen US-Dollar allein im Jahr 2020), wird für IaaS in den nächsten Jahren ein schnelleres Wachstum erwartet. Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz (KI) wächst.
Die gleiche „As-a-Service“-Methodik wird jetzt auf einen neuen Bereich angewendet: AIaaS. AIaaS ist eine Abkürzung für Artificial Intelligence-as-a-Service. Der Begriff und das Produkt werden immer beliebter, und in diesem Beitrag schauen wir uns an, was AIaaS bedeutet.
Was ist AIaaS?
Während „As-a-Service“-Güter wie Software und Infrastruktur im Technologiesektor allgegenwärtig sind, ist der Begriff der künstlichen Intelligenz als Service (AIaaS) noch relativ neu. Künstliche Intelligenz als Service ähnelt jeder anderen sofort einsatzbereiten Lösung.
Software für künstliche Intelligenz das als Service für einen Kunden von einem Drittanbieter bereitgestellt wird und eine Vielzahl von KI-gestützten Funktionen enthält. Diese Funktionen von Drittanbietern sind in der Cloud untergebracht und werden Endbenutzern über das Internet zur Verfügung gestellt, wodurch KI leichter zugänglich wird.
Unter AI as a Service versteht man einen Drittanbieter, der Unternehmen gegen eine einmalige Zahlung oder eine monatliche Gebühr anspruchsvolle KI-Funktionen bereitstellt. Es ist keine Übertreibung zu behaupten, dass es für viele kleine und mittlere Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.
Bis vor Kurzem wurde vielen Unternehmen die Einführung künstlicher Intelligenz für ihre Geschäftsabläufe verwehrt, da hierfür die interne Entwicklung von Systemen mit menschenähnlichen Eigenschaften wie Denken, Denken und Lernen erforderlich gewesen wäre. Mit AIaaS ist es jetzt zugänglicher als je zuvor und ermöglicht Unternehmen die Nutzung Artificial Intelligence für Dinge wie Kundenbetreuung, Datenanalyse und Produktionsautomatisierung.
Arten von AIaaS
Wenn Sie hier sind, suchen Sie vermutlich nach einem bestimmten Werkzeug. Werfen wir also einen Blick auf die gängigsten auf dem Markt.
1. Computing-APIs
Ein Software-„Vermittler“, der zwei Anwendungen verbindet, wird als API (Application Programmierung Schnittstelle). Eine Drittanbieter-Website zur Buchung von Fluggesellschaften wie Tripadvisor oder eBay sammelt Daten aus vielen Datenbanken von Fluggesellschaften, um alle Optionen an einem praktischen Ort bereitzustellen. Entwickler können eine AIaaS-Lösung nutzen, um einem Projekt eine bestimmte Technologie oder einen bestimmten Dienst hinzuzufügen, ohne von Anfang an Code schreiben zu müssen. Zu den wichtigsten API-Diensten gehören Linguistik (NLP), maschinelles Sehen, intelligente Suche, Übersetzungen und Emotionserkennung.
2. Chatbots und digitale Assistenten
Heutzutage stößt man zwangsläufig auf Bots, ganz gleich, ob man im Internet nach Regierungswebsites oder Bekleidungshändlern sucht – insbesondere auf deren am weitesten verbreitete Form: Chatbots. Chatbots imitieren menschliche Gespräche, indem sie KI-Algorithmen nutzen. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen, um Benutzeranfragen zu interpretieren und entsprechende Antworten anzubieten. Da sie 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche reagieren, sparen sie Zeit und Geld, sodass sich die Mitarbeiter auf kompliziertere Aufgaben konzentrieren können.
3. Maschinelles Lernen (ML)
Algorithmen des maschinellen Lernens werden von Unternehmen verwendet, um Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen. Voraussagen machenund vereinfachen Sie den Betrieb. AIaaS macht Maschinelles Lernen Einfache Technologieeinführung für Unternehmen. Es können vorab trainierte Modelle verwendet oder Tools angepasst werden, um individuelle Geschäftsziele zu erfüllen. All dies ist ohne Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen möglich.
Vor- und Nachteile von AIaaS
Wenn Sie KI als Dienstleistung für Ihr Unternehmen in Betracht ziehen, sollten Sie die Vor- und Nachteile abwägen. Dies könnte Ihnen dabei helfen, festzustellen, ob es eine gute Investition für Ihr Unternehmen wäre oder nicht.
Vorteile
1. Kosteneffizient
Die Entwicklung interner KI-Fähigkeiten erfordert viel Geld und Erfahrung. Außerdem dauert es lange, KI-Modelle zu erstellen und zu testen, bevor sie eingesetzt werden können. Mit AIaaS-Lösungen können Sie diesen Aufwand und die damit verbundenen Gefahren jedoch vermeiden und gleichzeitig Zugriff auf die gewünschten KI-Funktionen erhalten.
2. Transparente Gebühren
Sie zahlen nur für das, was Sie erhalten, wenn Sie sich für eine AI-as-a-Service-Lösung entscheiden. Das bedeutet, dass Sie nicht für KI-Funktionen zahlen, die Ihr Unternehmen nicht benötigt, und dass Ihnen nur dann Kosten in Rechnung gestellt werden, wenn Sie sie tatsächlich nutzen.
3. Flexibel und skalierbar
Mit AIaaS können Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens oder Ihrer Projekte erweitern oder verkleinern. Diese Anpassungsfähigkeit macht es ideal für diejenigen, die gerade erst in die KI einsteigen, sowie für Unternehmen, die in Zukunft möglicherweise ein erhebliches Wachstum verzeichnen. Außerdem können Sie sehen, was funktioniert, bevor Sie eine Verpflichtung eingehen.
Nachteile
1. Sicherheitsprobleme
Um Ihren AIaaS-Dienst nutzen zu können, müssen Sie Ihre sensiblen Unternehmensdaten an einen Drittanbieter weitergeben. Dies kann Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und des Datenschutzes hervorrufen. Die Speicherung, der Zugriff und die Übertragung Ihrer Daten müssen angemessen geschützt werden, um zu gewährleisten, dass kein unrechtmäßiger Zugriff, keine Weitergabe oder Verbreitung erfolgt.
2. Vertrauen Dritter
Da Sie für eine Dienstleistung bezahlen, sind Sie darauf angewiesen, dass Dritte Sie bei Bedarf mit genauen Informationen unterstützen. Wenn jedoch ein Softwarefehler zu Fehlern oder Verzögerungen führt, wird dies zum Problem.
3. Anbieter auswählen
Der Wechsel zu einem anderen AIaaS-Anbieter mag einfach erscheinen. Allerdings verwendet jedes ein eigenes Antwortformat, dessen Änderung einige Arbeit erfordert. End-to-End-ML-Dienste oder -Komponenten sind schwieriger zu wechseln, da Ihre Mitarbeiter sich mit ihnen vertraut machen müssen, um produktiv sein zu können.
Top AIaaS-Unternehmen
Bei der Auswahl einer KI-Lösung ist es wichtig, Ihre Ziele, die Unternehmensgröße und das verfügbare Budget zu bewerten. Sie müssen auch die technologischen Fähigkeiten Ihres Teams sowie die Datenmenge berücksichtigen, die Sie verarbeiten müssen. Hier ist eine kurze Zusammenfassung der besten AIaaS-Unternehmen, die Ihnen bei Ihrer Entscheidung helfen soll:
- IBM Watson
- AWS
- Microsoft Azure
1. IBM Watson
IBM Watson umfasst eine Reihe von KI-Technologien, die darauf abzielen, große Unternehmen dabei zu unterstützen, das Beste aus ihren Daten zu machen. Watson Assistant (zum Erstellen virtueller Assistenten) und Watson Natural Language Understand sind zwei Beispiele für vorgefertigte Apps (um fortgeschrittene Textanalyseaufgaben durchzuführen). Mit IBM Watson Studio können Entwickler erstellen, trainieren und Modelle für maschinelles Lernen bereitstellen über jede Wolke. Vorkenntnisse in Machine Learning oder Data Science sind nicht erforderlich.
2. AWS
Vorab trainierte KI-Services von AWS liefern vorgefertigte Informationen für Ihre Apps und Arbeitsabläufe. AI Services verbinden sich nahtlos mit Ihren Apps, um typische Anwendungsfälle wie individuelle Empfehlungen und die Aktualisierung Ihrer Anwendungen zu bewältigen Contact Center, Verbesserung der Sicherheit und Steigerung des Verbraucherengagements. Sie erhalten Qualität und Genauigkeit durch kontinuierlich lernende APIs, da wir dieselbe Deep-Learning-Technologie verwenden, die Amazon.com und andere ML-Dienste antreibt. Und das Beste ist, dass für AWS AI Services keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich sind.
3. Microsoft Azure
Azure ist eine von Microsoft entwickelte öffentliche Cloud-basierte Plattform. Als einer der größten AIaaS-Anbieter deckt das Unternehmen ein vielfältiges Spektrum an KI- und maschinellen Lernlösungen für Entwickler ab. Mit Azure Cognitive Services-APIs können Sie verschiedene KI-Funktionen hinzufügen (z. B Maschinelles Lernen oder Textextraktion) in Ihre Apps integrieren. Sie können Azure Bot Service auch nutzen, um in wenigen Minuten jede Art von Bot zu erstellen, vom Frage-und-Antwort-Bot bis hin zu Ihrem eigenen virtuellen Assistenten.
Zusammenfassung
AIaaS bietet viele Vorteile, die Early Adopters anziehen, da es sich um einen schnell wachsenden Bereich handelt. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Daten zur Lösung schwieriger Probleme zu nutzen und schnellere, genauere Einblicke in ihre Verbraucher und Märkte zu erhalten, sodass sie bessere Geschäfts- und Marketingentscheidungen treffen können.
Es hilft ihnen auch, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem Nachrichten automatisiert und angepasst werden und der Kundenservice verbessert wird. Darüber hinaus können AIaaS-Lösungen Unternehmen dabei helfen, ihre Erträge zu steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Seine Mängel weisen jedoch darauf hin, dass noch Entwicklungspotenzial besteht.
Es ist wichtig zu bedenken, dass der Einsatz von AIaaS in einem Produktionssystem mit erheblichen Kosten und Gefahren verbunden ist. Stellen Sie daher sicher, dass Sie alle Vor- und Nachteile abwägen, bevor Sie sich für ein AIaaS entscheiden.
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