Inteligența Artificială ca Serviciu (AIaaS) reprezintă o cale eficientă pentru organizații de a profita de puterea inteligenței artificiale, de avantajele, instrumentele și tehnologiile asociate. Aceasta ajută la simplificarea complexităților și reducerea costurilor legate de dezvoltarea unor soluții interne.
Prin utilizarea instrumentelor și tehnologiilor AI, companiile au posibilitatea de a îmbunătăți calitatea produselor și serviciilor oferite, de a automatiza sarcinile repetitive și de a îmbunătăți interacțiunea cu clienții.
Crearea de soluții interne cu sisteme tradiționale poate presupune cheltuieli inițiale considerabile, iar procesul este adesea complex și de lungă durată. Acesta este un motiv important pentru care multe companii evită dezvoltarea internă de software.
În acest context, AIaaS poate fi soluția salvatoare. Ajută la depășirea acestor dificultăți și la crearea de aplicații AI performante, de la chatbot-uri și instrumente de monitorizare, până la software-uri complexe de analiză, totul într-un mod rentabil și fără a fi necesară scrierea de cod.
În acest articol, vom explora conceptul de AIaaS, modul său de funcționare, beneficiile pe care le oferă și vom prezenta câțiva dintre cei mai importanți furnizori de AIaaS.
Să începem!
Ce este AIaaS?
Inteligența Artificială ca Serviciu (AIaaS) este o variantă a conceptului „totul ca serviciu” (XaaS), care permite terților și furnizorilor de servicii cloud să creeze soluții bazate pe inteligență artificială și să le pună la dispoziția altor companii.
Organizațiile pot utiliza aceste soluții bazate pe AIaaS pentru a implementa tehnici și soluții AI, creând aplicații performante fără a necesita codificare manuală sau investiții semnificative.
AIaaS funcționează similar altor servicii cloud, oferind produse și servicii AI printr-un model de tip „ca serviciu”. Permite colectarea și stocarea eficientă a unor cantități mari de date. AIaaS este ușor de implementat, oferind companiilor și persoanelor fizice posibilitatea de a experimenta cu diverse platforme cloud, algoritmi de învățare automată și servicii.
Prin intermediul unor instrumente intuitive și API-uri low-code, utilizatorii pot valorifica puterea inteligenței artificiale fără a avea nevoie de cunoștințe avansate de programare.
AIaaS reprezintă o soluție ideală pentru companiile care doresc să dezvolte, să testeze și să implementeze propriile sisteme AI. Astfel, fără investiții masive în resurse și personal specializat, pot fi obținute informații valoroase și oportunități de creștere.
Tipuri de soluții AIaaS
Serviciile AI disponibile includ:
Boți
Un chatbot interactiv poate simula conversații cu utilizatorii, folosind algoritmi AI. Funcționează pe baza conceptelor de învățare automată (ML) și procesarea limbajului natural (NLP), ajutând la înțelegerea solicitărilor utilizatorilor și oferirea de răspunsuri corespunzătoare.
Dezvoltarea unor chatbot-uri performante necesită eforturi mari și cunoștințe avansate de programare din partea dezvoltatorilor.
Soluțiile AIaaS facilitează crearea de chatbot-uri eficiente, capabile să interacționeze inteligent cu clienții și să ofere soluții rapide și eficiente la probleme. De asemenea, acestea contribuie la reducerea timpului de răspuns și la creșterea satisfacției clienților.
Interfață de Programare a Aplicațiilor (API)
Soluțiile AIaaS pun la dispoziție API-uri puternice. Prin definiție, API-urile sunt interfețe care permit interacțiunea și schimbul de date între diferite aplicații.
De exemplu, un site de rezervări hoteliere precum Airbnb colectează date de pe site-urile diferitelor hoteluri și afișează cele mai bune oferte și prețuri într-un singur loc.
În prezent, API-urile sunt utilizate în aplicații de NLP, în recunoașterea vorbirii, în viziunea computerizată, în cartografierea cunoștințelor, în traducere, în căutare și în detectarea emoțiilor.
Astfel, cu ajutorul soluțiilor AIaaS, dezvoltatorii pot crea API-uri fără a fi nevoie să scrie cod. Întregul proces devine automatizat și simplificat, accelerând dezvoltarea aplicațiilor.
Învățare Automată
Folosind modele AI și ML, dezvoltatorii pot crea software performant, pot identifica tipare în date, pot eficientiza procese și pot realiza predicții.
AIaaS facilitează adoptarea ML și AI de către companii. Se pot crea modele pre-instruite pentru utilizare generală sau modele specializate pentru cazuri specifice. Toate acestea sunt posibile fără a avea experiență în ML, ceea ce constituie un avantaj important pentru multe afaceri.
Etichetarea Datelor
Etichetarea datelor presupune adnotarea unei cantități mari de date, pentru a organiza informațiile eficient. Este utilizată în diverse scopuri, precum clasificarea datelor, asigurarea calității datelor și antrenarea sistemelor AI.
Etichetarea datelor se realizează folosind ML în bucla umană, permițând o interacțiune continuă între mașini și oameni. Astfel, sistemele AI pot evalua cu ușurință datele și pot îmbunătăți performanțele în viitor.
Clasificarea Datelor
Clasificarea datelor este folosită atunci când este necesară etichetarea diferitelor seturi de date în categorii distincte. Aceasta include de obicei clasificarea datelor bazată pe utilizator, pe context și pe conținut.
Clasificarea datelor se poate realiza cu ajutorul inteligenței artificiale, cu condiția ca criteriile clasificării să fie clar definite. AIaaS poate oferi suport în acest proces.
Cum funcționează AIaaS?
Spre deosebire de alte modele „ca serviciu” precum IaaS, PaaS sau SaaS, AIaaS oferă soluții bazate pe inteligență artificială prin intermediul unui furnizor terț.
Arhitectura este relativ simplă, incluzând hardware avansat, software și sisteme AI construite pentru a funcționa cu învățarea automată, NLP, viziune computerizată, robotică și alte tehnologii. De asemenea, sunt incluse modele ML, cadre, boți etc.
În plus, AIaaS operează pe platforme de cloud computing, permițând companiilor să ofere servicii mai bune clienților. Acest lucru oferă acces facil la funcțiile AI, fără a fi necesară menținerea sau implementarea unei infrastructuri costisitoare.
Algoritmii AI pot fi clasificați în două categorii principale:
- Algoritmi ML care includ regresie și clasificare
- Algoritmi de învățare profundă (DL) care utilizează rețele neuronale
Atunci când algoritmii sunt aplicați unui sistem informatic într-un mod specific, acesta poate acționa similar unui om, identificând obiecte, purtând conversații, oferind răspunsuri la solicitări, comunicând cu oamenii și multe altele.
Companiile folosesc modelul AIaaS pentru a obține informații relevante din datele colectate și analizate. Astfel, AIaaS ajută organizațiile:
- Să înțeleagă mai bine clienții
- Să identifice punctele cruciale în procesele de livrare și producție
- Să înțeleagă motivele pentru care unii clienți cumpără un produs/serviciu, în timp ce alții nu
Componentele AIaaS
#1. Infrastructura AI
Infrastructura AI se bazează pe modelele AI și ML. Calculul și datele reprezintă cei doi piloni ai acestor modele.
- Calcul AI: include calculul fără server, procesarea în loturi și mașinile virtuale (VM). Aceste metode sunt folosite pentru automatizarea sarcinilor ML și pentru îmbunătățirea procesării paralele. De exemplu, un software are un motor de procesare a datelor în timp real care include o bibliotecă ML. După instruirea modelelor ML, acestea pot fi utilizate în containere și VM-uri pentru a efectua calcule.
- Date AI: un set mare de date introdus în algoritmi statistici formează un model ML funcțional. Aceste modele sunt concepute pentru a înțelege tiparele din datele existente. Volumul mare de date determină acuratețea predicțiilor. De exemplu, o bază mare de rapoarte medicale este utilizată pentru a instrui rețelele DL, care pot fi folosite în detectarea urgențelor medicale, cum ar fi tumorile sau cancerele.
ML utilizează date de intrare colectate din diverse surse. Aceste date pot fi nestructurate, pot proveni din baze de date relaționale, din seturi de date brute, din adnotări stocate etc. Acestea sunt intrările pentru modelele AI și ML.
Tehnicile avansate de învățare automată necesită calcule complexe, ce implică utilizarea procesorilor și a unităților de procesare grafică (GPU), precum și rețele neuronale. Atât CPU-urile, cât și GPU-urile permit o procesare rapidă, completându-se reciproc.
Furnizorii de servicii cloud oferă grupuri de combinații CPU-GPU, susținute de mașini virtuale și containere în configurația AIaaS. Utilizatorii pot folosi această infrastructură pentru a instrui modele.
#2. Servicii AI
Furnizorii de servicii cloud publice oferă API-uri care sunt disponibile și nu necesită modele ML personalizate. Aceste servicii exploatează infrastructura deținută de furnizorii de cloud.
- Calcul personalizat: deși API-urile servesc scopului principal în cazuri generale, furnizorii de cloud oferă metode de calcul personalizate, permițând utilizatorilor să realizeze calcule cognitive cu seturi de date specifice. În acest caz, utilizatorii instruiesc serviciile cognitive folosind propriile date. Această abordare personalizată reduce efortul necesar pentru selectarea algoritmilor potriviți și instruirea de modele customizate.
- Calcul cognitiv: include analiza textului, analiza vorbirii, căutarea și traducerea vocală. Aceste servicii sunt utilizate ca puncte finale REST și integrate cu diverse aplicații prin intermediul unui apel API.
- Inteligența artificială conversațională: furnizorii de cloud ajută dezvoltatorii să integreze boți pe platforme, prin intermediul serviciilor de tip bot. Cu acest serviciu, dezvoltatorii de aplicații mobile și web pot adăuga cu ușurință asistenți digitali aplicațiilor lor.
#3. Instrumente AI
Pe lângă infrastructură și API-uri, furnizorii de cloud oferă instrumente care ajută dezvoltatorii și specialiștii în date să utilizeze eficient stocarea, bazele de date și VM-urile, acestea fiind sincronizate cu platformele de calcul și date.
- Asistenți: specialiștii în date pot utiliza asistenți pentru a elimina sau a reduce complexitatea instruirii.
- Instrumente de pregătire a datelor: performanța instrumentelor AI depinde în mare măsură de calitatea datelor. Pentru a avea date de calitate și modele ML, este nevoie de instrumente de pregătire a datelor care să permită transformarea, încărcarea și extragerea eficientă a datelor. Rezultatele sunt apoi transmise către fluxul ML pentru evaluare și instruire.
- Framework-uri: furnizorii de cloud oferă șabloane predefinite cu mai multe framework-uri, precum Apache MXNet, Torch, TensorFlow etc. deoarece configurarea mediului de lucru pentru știința datelor este complexă.
Caracteristicile AIaaS
- Modele pre-instruite: AIaaS include o gamă largă de modele pre-instruite, elaborate pe seturi mari de date și optimizate pentru diverse domenii și sarcini.
- Dezvoltare de modele personalizate: AIaaS oferă opțiuni pentru dezvoltarea de modele personalizate, simplificând implementarea și integrarea capacităților AI.
- Procesarea și analiza datelor: Cu AIaaS, se pot stoca și procesa date, permițând analiza unor seturi mari de date.
- Implementarea și găzduirea modelelor: AIaaS ajută la dezvoltarea și implementarea facilă a modelelor AI și ML, fără a necesita cunoștințe de programare.
- Integrarea API: AIaaS poate fi integrat cu ușurință în sistemele, fluxurile de lucru și aplicațiile existente. Furnizorii de servicii oferă API-uri și SDK-uri pentru a facilita integrarea cu framework-uri și limbaje de programare populare.
- Servicii de viziune computerizată: AIaaS oferă servicii de viziune computerizată care permit sistemelor AI să analizeze videoclipuri și imagini.
- Analiză predictivă: analiza predictivă reprezintă o caracteristică esențială pentru orice afacere. AIaaS permite modelelor AI să prognozeze rezultate viitoare pe baza unor seturi mari de date.
- Învățare automată automată: AIaaS oferă funcții ML automatizate, care permit modelelor AI să realizeze sarcini repetitive și consumatoare de timp.
- Monitorizarea și gestionarea modelelor: cu AIaaS, se pot monitoriza și gestiona eficient modelele AI și ML. Acest lucru permite urmărirea performanțelor acestor modele.
AIAaS vs. AIPaaS
Atât AIAaS, cât și AIPaaS sunt soluții bazate pe cloud, utile în dezvoltarea și implementarea de soluții bazate pe AI. Cu toate acestea, cele două diferă în ceea ce privește sfera de aplicare și funcționalitatea.
Inteligența Artificială ca Serviciu (AIaaS) este o soluție bazată pe cloud care oferă aplicații și modele AI prefabricate, ce pot fi integrate cu ușurință în aplicații și procese de business existente.
Oferă modele pre-construite pentru diverse operațiuni, precum recunoașterea imaginilor, analiza predictivă și procesarea limbajului natural. Aceste modele pot fi accesate prin API-uri, simplificând integrarea în aplicații.
Pe de altă parte, Platforma AI ca Serviciu (AIPaaS) este o soluție bazată pe cloud care permite specialiștilor în date și dezvoltatorilor să utilizeze resurse și instrumente pentru a proiecta, instrui, analiza și implementa modele AI. Include kituri de dezvoltare software, cadre de învățare automată, API-uri și alte instrumente de dezvoltare.
Beneficiile AIaaS
- Infrastructură avansată: Sistemele AI și ML performante necesită GPU-uri și mașini paralele. Fără AIaaS, companiile ar trebui să facă investiții inițiale considerabile. AIaaS ajută organizațiile să utilizeze puterea ML la costuri și riscuri reduse.
- Utilizabilitate: implementarea AIaaS este simplă; se pot crea soluții gata de utilizare care valorifică puterea AI fără a fi nevoie de cunoștințe tehnice avansate.
- Necesită puțină sau deloc codificare: se poate folosi AIaaS chiar dacă organizația nu are experți în programare. Se bazează pe o infrastructură fără cod, nefiind necesară programarea în timpul configurării sau utilizării.
- Scalabilitate: cu AIaaS, se poate începe cu proiecte simple pentru a evalua adecvarea soluției. Pe măsură ce se acumulează experiență, se poate extinde sau reduce capacitatea resurselor, în funcție de necesitățile proiectului.
- Eficiență din punct de vedere al costurilor: implementarea AIaaS contribuie la reducerea costurilor. Se plătesc doar funcționalitățile utilizate, fără investiții anticipate sau costuri ascunse.
Cazuri de utilizare ale AIaaS
- Recunoașterea imaginilor: sistemele de recunoaștere a imaginilor identifică locuri, obiecte și persoane pentru a trage concluzii. Cu AIaaS, se pot crea cu ușurință aplicații de recunoaștere a imaginilor bazate pe inteligența artificială.
- Detectarea fraudelor: sistemele AI detectează activități neautorizate și ajută la prevenirea fraudelor.
- Vehicule autonome: vehiculele autonome sporesc siguranța rutieră. Această tehnologie permite vehiculelor să perceapă mediul înconjurător.
- Procesarea limbajului natural: acest sistem utilizează text și vorbire generate de computer. Permite interacțiunea cu clienții pentru a îmbunătăți experiența acestora în timp real.
- Motoare de recomandare: sugerează produse relevante, în funcție de preferințele și istoricul clientului.
- Analize: AIaaS este util în analiza datelor, ajutând la interpretarea unor volume mari de date, la identificarea tiparelor și la realizarea de predicții.
Furnizori de AI-as-a-Service
#1. Învățare Automată Amazon Web Services (AWS)
Cu Învățarea Automată AWS, obțineți un set complet de servicii AI și ML și puteți inova mai rapid. Puteți obține informații relevante din date, reducând totodată costurile. AWS ML oferă resurse de implementare și infrastructură în procesul de adoptare a tehnologiilor ML.
AWS ML ajută la rezolvarea problemelor de afaceri, la construirea de noi aplicații cu ajutorul inteligenței artificiale generative, la îmbunătățirea experienței clienților, la accelerarea inovației și la optimizarea proceselor de afaceri.
#2. Microsoft Azure Machine Learning
Cu Microsoft Azure Machine Learning, beneficiați de servicii de inteligență artificială de nivel enterprise pentru ciclul de viață complet al ML. Platforma ajută la construirea, implementarea și gestionarea modelelor ML critice pentru afaceri, la scară, cu încredere. Accelerează generarea de valoare prin operațiuni ML, instrumente integrate și interoperabilitate open-source.
Această platformă de învățare AI este concepută special pentru aplicații AI responsabile în ML. Microsoft Azure ML permite implementarea rapidă a modelelor ML, gestionarea și partajarea acestora pentru MLOps și spațiul de lucru încrucișat. Platforma include elemente de securitate, conformitate și guvernanță. Oferă, de asemenea, orchestrarea fluxului de lucru AI, performanță de înaltă calitate, framework-uri și instrumente flexibile, precum și o platformă gestionată complet.
#3. Platforma AI Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform oferă produse, servicii și soluții inovatoare AI și ML, bazate pe tehnologia și cercetarea Google. Permite crearea eficientă de aplicații AI generative, generarea de perspective și descoperirea de framework-uri și instrumente.
Cu platforma GCP AI, se pot dezvolta rapid aplicații AI, în mod responsabil. În plus, se pot obține informații din date cu ajutorul suitei complete de instrumente de analiză, management și ML. Platforma permite înțelegerea și interpretarea modelelor ML.
#4. IBM Watson
Cu IBM Watson, se pot atinge noi niveluri de succes și productivitate, integrând automatizarea și inteligența artificială în fluxurile de lucru. Este o platformă AI pregătită pentru întreprinderi, concepută pentru a spori eficiența inteligenței artificiale în afaceri.
Oferă:
- watsonx.ai: ajută la instruirea, reglarea, validarea și implementarea facilă a modelelor ML.
- watsonx.data: ajută la scalarea sarcinilor de lucru AI oriunde, pentru toate datele.
- watsonx.governance: permite accelerarea fluxurilor de lucru AI responsabile, explicabile și transparente.
Concluzie
AIaaS este o tehnologie în continuă creștere, cu numeroase beneficii pentru cei care o adoptă. AIaaS optimizează procesele de afaceri și permite dezvoltarea și implementarea ușoară a modelelor AI și ML, fără a necesita cunoștințe anterioare de programare.
Dacă doriți să creați și să implementați o soluție bazată pe cloud, la costuri reduse, puteți apela la o soluție AIaaS performantă. Aceasta vă va ajuta să proiectați un model avansat de inteligență artificială, pentru a efectua diverse sarcini și pentru a eficientiza procesele generale, cu eficiență și rentabilitate.
Vă recomandăm să citiți și despre Securitatea ca Serviciu (SECaaS).