¿Qué están la IAaaS? Explicación de la inteligencia artificial como servicio

Hoy en día, casi todas las empresas son utilizando al menos un tipo de oferta de servicio como forma de centrarse en su negocio principal y externalizar otras necesidades a expertos y proveedores externos. Aunque el software como servicio tiene el mayor gasto global —105 millones de dólares gastados solo en 2020—se espera que IaaS y PaaS crezcan más rápido en sus próximos años.

Ahora, lo mismo que un enfoque de servicio se está aplicando a un nuevo campo: AIaaS. AIaaS están la abreviatura de Inteligencia Artificial como servicio. El término y el producto son en auge, y en este artículo estamos profundizando en lo que significa AIaaS.

Vamos a analizar:

• ¿Qué es AIaaS?
• Entendiendo la IA
  • Cómo funciona la IA
  • La IA están un gran negocio
• El crecimiento de AIaaS
• Tipos AIaaS
• Ventajas e inconvenientes
• Proveedores comunes
• AIaaS vs. AIPaaS
• Recursos adicionales

Vamos a Obtén adelante.

¿Qué es AIaaS?

AIaaS significa inteligencia artificial como servicio. Se refiere a herramientas de IA listas para usar que Permite a las empresas implementar y escalar técnicas de IA a una fracción del coste de una IA completa interna.

El concepto de todo como servicio se refiere a cualquier software que pueda ser utilizado a través de una red porque depende de la computación en la nube. En la mayoría de los casos, el software están disponible ya disponible. te comprarlo a un proveedor externo, Haz algunos ajustes y empezar a usarlo casi de inmediato, aunque no esté totalmente personalizado para tu sistema.

Durante mucho tiempo, la inteligencia artificial fue costosa para la mayoría de las empresas:

• Las máquinas eran enormes y caras.
• Los programadores que trabajaban en estas máquinas escaseaban (lo que significaba que exigían pagos elevados).
• Muchas empresas no disponían de datos suficientes para estudiar.

A medida que los servicios en la nube se han vuelto increíblemente accesibles, la IA está más accesible: las empresas pueden recopilar y almacenar datos infinitos. Aquí están donde entra la IA como servicio.

Ahora, vamos a dar un desvío hacia la IA para tener las expectativas adecuadas al interactuar con AIaaS.

Entendiendo la IA

Lo escuchamos repetirse una y otra vez: la inteligencia artificial están una forma de Obtén que las máquinas hagan el mismo tipo de trabajo que pueden realizar los cerebros humanos. Esta definición es objeto de un debate significativo, con expertos en tecnología argumentando que comparar máquinas con cerebros humanos está el paradigma equivocado a utilizar. Puede fomentar el miedo de que los humanos puedan ser dominados por las máquinas.

El término IA también puede usarse como táctica de marketing para que las empresas muestren lo innovadoras que son—algo conocido como IA artificial o IA falsa.

Antes de Comienza a preocuparnos por la singularidad tecnológica, necesitamos entender qué es realmente la IA.

"La inteligencia están la eficiencia con la que te adquirir nuevas habilidades en tareas para las te no se había preparado antes... La inteligencia no están la habilidad en sí, no es lo que te puede hacer, sino lo bien y eficientemente que te pueda conoce cosas nuevas." -- François Challot, investigador en IA en Google y creador de Keras

Se dice que las máquinas que pueden adaptarse a nuevos entornos y Crea soluciones a nuevos problemas se dice que son capaces de mostrar inteligencia artificial. Así como los humanos son reaccionando constantemente a nuevos desafíos, los ordenadores ahora son capaces de reaccionar de formas para las que sus programadores no los programaron explícitamente.

Sin embargo, es importante destacar que la IA no se crea por sí sola: la Crea los humanos. Llamamos inteligente a alguna entidad si puede hacer cosas que normalmente hacen los humanos.

Hoy en día, el aprendizaje automático es el tipo líder de IA. Es la área más madura de varias de la IA. Al igual que la IA, sin embargo, hay mucho bombo en torno al ML frente a lo que realmente es. Hoy en día, el ML puede hacer muchas cosas, pero no es una solución improvisada que resuelva todos tus problemas organizativos.

(Entiende las diferencias entre ML e IA.)

¿Cómo funciona la IA?

La mayoría de la IA utiliza algoritmos. Los algoritmos son definidos como un conjunto de reglas o un proceso que es seguido, normalmente por un ordenador, para calcular o resolver un problema. Para los algoritmos de IA, los ordenadores resuelven tareas específicas mediante:

• Estudiar grandes cantidades de datos.
• Hacer generalizaciones o estimaciones estadísticas.

La IA están un gran negocio

El crecimiento de AIaaS

Los algoritmos de IA son suelen dividirse en dos tipos:

• Algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo clasificación y regresión
• Algoritmos de aprendizaje profundo que emplean redes neuronales profundas

(Explora los principales algoritmos de ML.)

Cuando estos algoritmos son aplican de ciertas maneras, los ordenadores pueden parecer que actúan como un cerebro humano:

• Determinación de objetos en una imagen
• Mantener una conversación espontánea con un ser humano
• Responder a controles de carretera desde un coche autónomo
• Charlando con humanos con disponibilidad 24/7

Las empresas quieren aprovechar toda la información que puedan obtener de los datos. Para las organizaciones, los datos pueden ayudarles:

• Comprender mejor a sus clientes y lo que quieren
• Encontrar puntos en la producción y la prestación de servicios que puedan ser automatizados
• Entiende por qué algunas personas compran y otras no

Cualquier información aparentemente intangible puede convertirse en la ventaja competitiva.

(Compárese tres estrategias sencillas de datos y ética de datos para empresas.)

Si tu empresa aún no emplea inteligencia artificial, pronto te lo hará. International Data Corporation (IDC) estima que el gasto mundial en IA aumentará de los 50.1000 millones de dólares gastados en 2020 a más de 110.000 millones para 2024.

Un análisis más profundo muestra que solo se gastaron 12.000 millones de dólares en 2017. Eso significa que se está esperando que el gasto global haya aumentado casi diez veces en solo siete años.

Parece que todo este gasto está procediendo de muchos lugares, no solo de las grandes empresas. Flexera informó recientemente sobre la adopción a gran escala de la IA:

• El 28% de las empresas son experimentando con IA/ML.
• El 46% de son empresas experimentan o planean experimentar con IA/ML.
• IA/ML están el campo en el que son más experimentando las empresas.

¿Qué significa esto? Seguramente la IA y el aprendizaje automático son hoy en día la mayoría de las organizaciones en el radar. La conclusión más importante podría ser que casi la mitad de todas las empresas se espera que sue utilize esta tecnología en los próximos años.

Para las empresas que no pueden o no son dispuestos a construir sus propias nubes y a construir, probar y utilizar sus propios sistemas de inteligencia artificial, la inteligencia artificial como servicio está la solución. Este es el mayor atractivo: la oportunidad de aprovechar los datos sin necesidad de la enorme inversión inicial en talento y recursos.

Como otras opciones "como servicio", los mismos beneficios se aplican con AIaaS:

• Mantenerme centrado en el negocio principal (no convertirme en experto en datos y aprendizaje automático)
• Minimizar el riesgo de la inversión
• Aumentar los beneficios te obtén de tus datos
• Mejora de la flexibilidad estratégica
• Hacer que los costes sean flexibles y transparentes

Tipos de AIaaS

Los tipos comunes de AIaaS incluyen:

Chatbots y asistencia digital

Estos pueden incluir chatbots que utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para conoce a partir de conversaciones con personas e imitar los patrones del lenguaje mientras proporcionan respuestas. Esto libera a los empleados de atención al cliente para que se centren en tareas más complejas.

Estos son los tipos de IAaaS más utilizados hoy en día.

APIs de computación cognitiva

Abreviatura de interfaz de programación de aplicaciones, las APIs son una forma de que los servicios se comuniquen entre sí. Las APIs permiten a los desarrolladores añadir una tecnología o servicio específico a la aplicación que están desarrollando sin necesidad de escribir el código desde cero. Las opciones comunes para las APIs incluyen:

• PNL
• Voz por ordenador y visión por ordenador
• Traducción
• Mapeo de conocimiento
• Búsqueda
• Detección de emociones

Marcos de aprendizaje automático

Los frameworks de ML e IA son herramientas que los desarrolladores pueden utilizar para construir su propio modelo que aprende con el tiempo a partir de los datos existentes de la empresa.

El aprendizaje automático a menudo está asociado con el big data, pero puede tener otros usos, y estos marcos ofrecen una forma de integrar tareas de aprendizaje automático sin necesidad del entorno de big data.

Servicios de aprendizaje automático totalmente gestionados

Los frameworks de aprendizaje automático con IA son el primer paso hacia el aprendizaje automático. Esta opción están una forma de añadir capacidades de aprendizaje automático más completas utilizando plantillas, modelos preconstruidos y herramientas de arrastrar y soltar para ayudar a los desarrolladores a construir un marco de aprendizaje automático más personalizado.

Ventajas e inconvenientes de AIaaS

Como cualquier otra oferta "como servicio", el modelo de negocio de IA como servicio aporta valor a las empresas sin costar mucho. Sin embargo, también son inconvenientes claros en usar un sistema de IA basado en la nube que ninguna empresa debería ignorar.

¿Por qué debería utilizar AIaaS?

• Infraestructura avanzada a una fracción del coste. El éxito de la IA y el aprendizaje automático requieren muchas máquinas paralelas y GPUs rápidas. Antes de la IAaaS, una empresa podía decidir demasiado la inversión inicial y el mantenimiento continuo. Ahora, la infraestructura de IA como servicio permite a las empresas aprovechar el poder del aprendizaje automático a costes significativamente menores. Esto significa que te puede seguir trabajando en tu negocio principal, sin formar ni gastar en áreas que solo apoyan parcialmente la toma de decisiones.
• Flexibilidad. Junto con costes más bajos, hay mucha transparencia en AIaaS: paga por lo que tú usas. Aunque el aprendizaje automático requiere mucha potencia de cálculo para funcionar, puede que solo tú necesites esa potencia en periodos cortos—no te obligas a estar ejecutando IA sin parar.
• Usabilidad. Aunque muchas opciones de IA son de código abierto, no siempre son fáciles de usar. Esto significa que tus desarrolladores son dedicar tiempo a instalar y desarrollar la tecnología de ML. En cambio, AIaaS están lista para salir de la caja, para que te puedas aprovechar el poder de la IA sin ser primero experto técnico.
• Escalabilidad. La inteligencia artificial como servicio permite te Comienza con proyectos más pequeños para conoce si se ajusta correctamente a tus necesidades. Como te obtén experiencia con tus propios datos, te puedes ajustar tu servicio y escalar hacia arriba o hacia abajo según cambien las demandas del proyecto.

¿Cuáles son los retos de AIaaS?

• Seguridad reducida. La IA y el aprendizaje automático dependen de cantidades significativas de datos, lo que significa que tu empresa debe compartir esos datos con proveedores externos. El almacenamiento, acceso y tránsito de datos a servidores deben estar seguros para garantizar que los datos no sean accedidos, compartidos o manipulados de forma incorrecta.
• Confianza. Como tú trabajas con uno o más terceros, tú confías en que te proporcionen la información que tú necesitas. Esto no es un problema en sí mismo, pero puede provocar retrasos u otros problemas si surge algún problema.
• Transparencia reducida. En AIaaS, te compras el servicio, pero no el acceso. Algunas considera ofertas como servicio, especialmente las de ML, como una caja negra — te conocen la entrada y la salida, pero te no entienden el funcionamiento interno, como qué algoritmos se son usando, si los algoritmos son actualizados y qué versiones se aplican a qué datos. Esto puede llevar a confusión o malentendidos respecto a la estabilidad de tus datos o la salida.
• Gobernanza de datos. Industrias concretas pueden limitar si los datos pueden almacenarse en una nube o cómo lo hay, lo que puede impedir por completo que tu empresa aproveche ciertos tipos de IAaaS.
• Costes a largo plazo. Los costes pueden dispararse rápidamente con todas las ofertas "como servicio" y AIaaS no están una excepción. A medida que te adentras más en la IA y el aprendizaje automático, puede que tú busques ofertas más complejas, que pueden costar más y requerir que tú contrates y formes personal con experiencia más específica. Como en todo, sin embargo, los costes pueden ser una inversión inteligente para tu empresa.

Proveedores de AIaaS

Probablemente te imagines los principales proveedores de AIaaS.

Ejemplos de IA como servicio incluyen Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP), que son todas empresas líderes en el sector que han llevado ofertas de IAaaS a muchas compañías en todo el mundo. Cada proveedor ofrece diferentes tipos de bots, APIs y frameworks de aprendizaje automático, además de opciones de aprendizaje automático totalmente gestionadas.

Otros ejemplos de IA como servicio incluyen a empresas tecnológicas reconocidas, como Salesforce, Oracle y SAP, que se adentran en el territorio de las Big 3.

Innumerables start-ups que son centran en diversas partes de AIaaS. Como en todos los sectores, no es raro que las grandes empresas compren a las más pequeñas para añadir los servicios desarrollados a sus carteras.

Diferencia entre la IA como servicio (AIaaS) y la plataforma de IA como servicio (AIPaaS)

Las ofertas basadas en la nube Haz que los avances tecnológicos sean más accesibles, asequibles y escalables, ayudando a las empresas a mantenerse al día con las últimas innovaciones. Estos beneficios son especialmente valiosos para las tecnologías de IA, de ahí el rápido crecimiento de AIaaS y AIPaaS.

Las diferencias entre AIaaS y AIPaaS giran en torno a su alcance y propósito. AIaaS ofrece herramientas y APIs listas listas para usar que abordan funciones y necesidades específicas. Ese enfoque no están adecuado cuando te requieren modelos personalizados. AIPaaS proporciona la infraestructura y las herramientas para construir y entrenar modelos de IA que aborden un caso utiliza específico.

Plataforma de IA como servicio (AIPaaS)

AIPaaS están un IaaS especializado que proporciona un entorno completo de desarrollo de soluciones de IA. Los científicos de datos y desarrolladores avanzados tienen la flexibilidad necesaria para gestionar datos y luego Crea y entrenar modelos de IA adaptados a las necesidades organizativas. AIPaaS también ofrece infraestructura y herramientas para desplegar y gestionar modelos.

Diferencias clave

Futuro de AIaaS

Como campo en rápido crecimiento, AIaaS tiene muchos beneficios que atraen a los primeros adaptadores. Pero sus inconvenientes significan que hay mucho margen de mejora.

Aunque puede haber obstáculos en el desarrollo de AIaaS, probablemente será tan importante como otras ofertas "como servicio". Sacar estos valiosos servicios de manos de unos pocos significa que muchas más organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático.

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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.