인공 지능(AI)은 조직이 제품 및 고객 경험을 개선하고 데이터 기반 의사 결정을 내리고 시간이 많이 소요되는 절차를 자동화하도록 지원합니다. 오늘날 거의 모든 조직은 핵심 비즈니스에 집중하고 다른 작업은 타사 전문가 및 파트너에게 아웃소싱하기 위해 최소한 한 가지 유형의 서비스를 제공합니다.
SaaS(Software as a Service)가 전 세계적으로 가장 많은 지출을 하고 있다는 사실에도 불구하고(105년에만 2020억 XNUMX만 달러), IaaS는 향후 몇 년 동안 더 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 인공지능(AI) 시장이 확대되고 있다.
동일한 '서비스' 방법론이 이제 AIaaS라는 새로운 분야에 적용되고 있습니다. AIaaS는 서비스로서의 인공 지능(Artificial Intelligence-as-a-Service)의 약자입니다. 이 문구와 제품이 점점 대중화되고 있는데, 이번 포스트에서는 AIaaS가 무엇을 의미하는지 살펴보도록 하겠습니다.
AIaaS 란 무엇입니까?
소프트웨어 및 인프라와 같은 '서비스' 제품은 기술 부문에서 어디에나 있지만 서비스로서의 인공 지능(AIaaS)이라는 개념은 여전히 상대적으로 새로운 개념입니다. 서비스로서의 인공 지능은 다른 즉시 사용 가능한 솔루션과 유사합니다.
그것은 인공 지능 소프트웨어 제XNUMX자 제공업체가 고객에게 서비스로 제공하며 다양한 AI 기반 기능을 포함합니다. 이러한 타사 기능은 클라우드에 저장되고 인터넷을 통해 최종 사용자가 사용할 수 있으므로 AI에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
AI as a Service는 일회성 결제 또는 월별 요금을 대가로 기업에 정교한 AI 기능을 제공하는 제XNUMX자를 의미합니다. 많은 중소기업의 판도를 바꾼 제품이라고 해도 과언이 아닙니다.
최근까지 많은 기업은 추론, 사고 및 학습과 같은 인간과 유사한 특성을 가진 시스템을 사내에서 생성해야 했기 때문에 운영에 인공 지능을 채택하는 데 비용이 많이 들었습니다. AIaaS를 통해 이전보다 더 쉽게 액세스할 수 있어 기업에서 사용할 수 있습니다. 인공 지능 고객 관리, 데이터 분석 및 생산 자동화와 같은 작업에 사용됩니다.
AIaaS의 유형
여기에 있다면 아마도 특정 도구를 찾고 있을 것이므로 시장에서 가장 널리 사용되는 도구를 살펴보겠습니다.
1. 컴퓨팅 API
두 응용 프로그램을 연결하는 소프트웨어 "중개자"를 API(응용 프로그램 프로그램 작성 상호 작용). Tripadvisor 또는 eBay와 같은 제XNUMX자 항공사 예약 웹사이트는 한 곳에서 모든 옵션을 제공하기 위해 많은 항공사 데이터베이스에서 데이터를 수집합니다. 개발자는 AIaaS 솔루션을 활용하여 처음부터 코드를 작성하지 않고도 프로젝트에 특정 기술이나 서비스를 추가할 수 있습니다. 저명한 API 서비스에는 언어학(NLP), 머신 비전, 스마트 검색, 번역 및 감정 감지가 포함됩니다.
2. 챗봇과 디지털 비서
오늘날 정부 웹사이트에서 의류 소매점에 이르기까지 웹에서 무엇이든 검색할 때마다 봇, 특히 가장 널리 퍼진 형태인 챗봇을 접하게 됩니다. 챗봇은 AI 알고리즘을 활용하여 사람의 대화를 모방합니다. 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습을 활용하여 사용자 문의를 해석하고 적절한 답변을 제공합니다. 하루 24시간, 주 XNUMX일 대응하기 때문에 시간과 비용이 절약되어 직원들이 보다 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다.
3. 머신러닝(ML)
머신 러닝 알고리즘은 기업에서 방대한 양의 데이터에서 패턴을 식별하는 데 사용되며, 예상하다, 작업을 단순화합니다. AIaaS는 기계 학습 조직을 위한 간단한 기술 채택. 사전 훈련된 모델을 사용하거나 고유한 비즈니스 목표를 충족하도록 도구를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 모든 것은 기계 학습에 대한 사전 지식 없이도 가능합니다.
AIaaS의 장점과 단점
회사를 위한 서비스로 AI를 고려하고 있다면 이점과 단점을 평가해야 합니다. 이는 조직에 좋은 투자인지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
장점
1. 비용 효율적인
자체 AI 기능을 개발하려면 상당한 비용과 경험이 필요합니다. 또한 AI 모델을 배포하기 전에 생성하고 테스트하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 그러나 AIaaS 솔루션을 사용하면 원하는 AI 기능에 계속 액세스하면서 이러한 비용과 그에 따른 위험을 피할 수 있습니다.
2. 투명한 수수료
서비스 솔루션으로 AI를 선택할 때 받은 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 즉, 회사에 필요하지 않은 AI 기능에 대해 비용을 지불하지 않고 실제로 사용할 때만 비용이 청구됩니다.
3. 유연성 및 확장성
AIaaS를 사용하면 비즈니스 또는 프로젝트의 요구 사항에 따라 인공 지능 기능을 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 적응성은 AI에 막 발을 들이는 사람들과 미래에 상당한 성장이 예상되는 조직에 적합합니다. 또한 약속을 하기 전에 무엇이 작동하는지 확인할 수 있습니다.
단점
1. 보안 문제
AIaaS 서비스를 사용하려면 민감한 회사 데이터를 타사 공급업체에 공개해야 합니다. 이로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 데이터 저장, 액세스 및 전송은 불법적으로 액세스, 공유 또는 배포되지 않도록 적절하게 보호되어야 합니다.
2. 제XNUMX자 의존
서비스 비용을 지불하고 있기 때문에 필요할 때 정확한 정보를 제공하기 위해 제XNUMX자에게 의존하고 있습니다. 그러나 소프트웨어 오류로 인해 실수나 지연이 발생하면 문제가 됩니다.
3. 벤더 선정
다른 AIaaS 공급업체로 전환하는 것은 간단해 보일 수 있습니다. 그러나 각각은 고유한 응답 형식을 사용하므로 변경하려면 약간의 작업이 필요합니다. 종단 간 ML 서비스 또는 구성 요소는 생산성을 위해 직원이 익숙해져야 하므로 전환하기가 더 어렵습니다.
최고의 AIaaS 기업
AI 솔루션을 선택할 때 목표, 비즈니스 규모 및 사용 가능한 예산을 평가하는 것이 중요합니다. 또한 팀의 기술적 능력과 처리해야 하는 데이터의 양을 고려해야 합니다. 다음은 결정을 내리는 데 도움이 되는 최고의 AIaaS 회사에 대한 간략한 요약입니다.
- IBM Watson
- AWS
- Microsoft Azure
1. IBM Watson
IBM Watson에는 주요 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 일련의 AI 기술이 포함되어 있습니다. Watson Assistant(가상 어시스턴트 구축용) 및 Watson Natural Language Understanding은 사전 구축된 앱(고급 텍스트 분석 작업 수행용)의 두 가지 예입니다. IBM Watson Studio를 통해 개발자는 기계 학습 모델 배포 모든 클라우드에서. 기계 학습이나 데이터 과학에 대한 사전 지식이 없어도 됩니다.
2. AWS
AWS의 사전 훈련된 AI 서비스는 앱과 워크플로를 위한 기성품 인텔리전스를 제공합니다. AI 서비스는 앱과 원활하게 연결되어 맞춤형 추천, 업데이트와 같은 일반적인 사용 사례를 처리합니다. 연락 센터, 안전 및 보안을 강화하고 소비자 참여를 증가시킵니다. Amazon.com 및 기타 ML 서비스를 구동하는 것과 동일한 딥 러닝 기술을 사용하기 때문에 지속적으로 학습하는 API로부터 품질과 정확성을 얻을 수 있습니다. 그리고 무엇보다도 AWS AI 서비스에는 사전 기계 학습 지식이 필요하지 않습니다.
3. Microsoft Azure
Azure는 Microsoft에서 개발한 공용 클라우드 기반 플랫폼입니다. 주요 AIaaS 제공업체 중 하나인 개발자에게 다양한 AI 및 기계 학습 솔루션을 다룹니다. Azure Cognitive Services API를 사용하여 다양한 AI 기능(예: 기계 학습 또는 텍스트 추출)을 앱에 추가할 수 있습니다. 또한 Azure Bot Service를 활용하여 Q&A 봇에서 자체 브랜드 가상 비서에 이르기까지 모든 종류의 봇을 몇 분 만에 만들 수 있습니다.
결론
AIaaS는 빠르게 확장되는 영역이기 때문에 얼리 어답터를 끌어들이는 많은 이점을 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터를 사용하여 어려운 문제를 해결하고 소비자 및 시장에 대한 더 빠르고 정확한 통찰력을 얻을 수 있으므로 더 나은 비즈니스 및 마케팅 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 메시지를 자동화 및 사용자 지정하고 고객 서비스를 향상하여 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 AIaaS 솔루션은 조직이 수익을 늘리고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 그 결점은 여전히 발전의 기회가 있음을 나타냅니다.
프로덕션 시스템에서 AIaaS를 사용하면 상당한 비용과 위험이 따른다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 AIaaS를 선택하기 전에 모든 장단점을 평가해야 합니다.
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