O que é AIaaS? O melhor guia para IA como serviço

A IA está abrindo novos caminhos todos os dias, e o futuro das experiências do cliente ou da otimização dos processos de negócios será alimentado por IA. Assim, com a revolução da IA ​​guardando tesouros de dados, não há dúvida de que os líderes empresariais desejam aproveitar o poder da IA ​​para obter uma vantagem competitiva.

A excelente notícia – Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS), uma mistura do modelo de negócios SaaS com serviços de IA, pode trazer maior eficiência a um custo acessível.

A AIaaS pode ajudar os empreendedores de aplicativos a aproveitar o poder das soluções baseadas em nuvem. Você está pronto para avançar com o AIaaS? Reunimos facetas significativas neste guia de inteligência artificial como serviço.

O que é AIaaS?

Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) é uma variedade de ferramentas de IA (geralmente APIs). Aqui, fornecedores terceirizados oferecem essas ferramentas por meio de soluções prontas para uso. O AIaaS permite que as empresas adotem e implementem soluções de IA sem investimento significativo e com menor risco.

Sim, isso mesmo, as soluções de IA foram caras no passado devido a:

• Máquinas enormes e caras
• Falta oferta de desenvolvedores, o que significa grandes demandas de pagamento
• Empresas com dados insuficientes para pesquisas e análises

Digite AI-as-a-Service; com serviços em nuvem, a IA não é mais acessível e as empresas podem coletar e armazenar dados ilimitados.



Hoje, as plataformas de provedores de IA oferecem vários estilos de aprendizado de máquina (ML) e IA. Os provedores fornecem várias soluções que atendem às necessidades de IA de uma organização. Portanto, as organizações precisam avaliar recursos e preços e escolher aquele que melhor se adapta.

Além disso, as ofertas de nuvem de IA, incluindo Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services e Google Cloud Machine Learning, ajudam as organizações com possíveis soluções para seus dados.

As empresas têm a excelente oportunidade de experimentar os algoritmos e serviços de vários fornecedores, o que lhes permite avaliar e encontrar o que funciona para as empresas, permitindo-lhes tomar decisões de escala.

Se você também está se perguntando sobre dimensionamento, aqui estão algumas estatísticas interessantes que podem ajudar:

• Para empresas que ainda não pensaram em adotar a IA, você o fará em breve. A International Data Corporation (IDC) espera que os gastos mundiais com IA aumentem dos US$ 50,1 bilhões gastos em 2020 para mais de US$ 110 bilhões até 2024.
• De acordo com o Technavio, os especialistas preveem que o mercado global de inteligência artificial como serviço (AIaaS) crescerá US$ 14,7 bilhões de 2021 a 2025.
• Nesse contexto, apenas US$ 12 bilhões foram gastos em 2017, o que significa que os gastos globais devem ter aumentado quase dez vezes em cerca de sete anos.
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  Além disso, todos esses gastos vêm de muitos lugares, inclusive das grandes empresas. A Flexera destacou recentemente a adoção em larga escala da IA:
  
  • 28% das empresas estão experimentando IA/ML
  • 46% das empresas estão testando ou planejando experimentar IA/ML

Principais conclusões: É evidente que IA e ML estão na maioria dos radares organizacionais hoje. A conclusão é que cerca de metade de todas as empresas deverão usar a tecnologia nos próximos anos.

Diferentes tipos de AIaaS

Com vários tipos de serviços de IA, pode-se escolher aquele que se adapta bem às necessidades do negócio. Seria uma ótima ideia analisar os pontos problemáticos e as soluções que permitem uma fácil integração.

Além disso, sempre ajudaria a adotar uma solução que não exija um conhecimento prévio profundo para começar a usar o AIaaS. Vejamos rapidamente alguns tipos populares de soluções AIaaS.

1. Bots

Os desenvolvedores precisam se esforçar muito para tornar os chatbots uma história de sucesso. A interface de conversação pode facilmente ser um fracasso; no entanto, um chatbot envolvente com algoritmos de IA pode simular conversas humanas. Uma delicada combinação de recursos de NLP e ML pode ajudar a entender as consultas do usuário e oferecer respostas muito necessárias.

Hoje, os bots estão criando ondas no atendimento ao cliente. Eles ajudam a reduzir as taxas de resposta na primeira vez e aumentam a satisfação do cliente. Além disso, com a automação, as tarefas rotineiras podem ser evitadas, economizando tempo valioso dos agentes e a capacidade de mudar seu foco para tarefas mais complexas.

A empresa de encomendas que mais cresce na Europa, a InPost, informou recentemente que automatiza até 92% das milhões de conversas com clientes que eles lidam todos os anos por meio de um chatbot.

Ainda outro exemplo é o XiaoIce da Microsoft, uma história de sucesso de chatbot de IA (junto com o GPT-3); é um dos bots de ponta. Além disso, com sua presença no mercado, em 2021, atingiu uma avaliação de US$ 1 bilhão.

2. Interface de programação de aplicativos (APIs)

As soluções AIaaS oferecem APIs interessantes, que são uma maneira de os serviços se comunicarem entre si. As APIs atuam como intermediárias, permitindo que dois softwares interajam.

Hoje, as APIs para processamento de linguagem natural permitem a análise de sentimentos. Além disso, eles podem extrair entidades de texto, entre outras tarefas. Quando oferecidas como parte de 'como serviço', as APIs podem ser adotadas e implementadas imediatamente, e os desenvolvedores precisam escrever apenas algumas linhas de código. Algumas opções para APIs incluem:

• Discurso computacional e visão computacional
• PNL
• Mapeamento de conhecimento
• Detecção de emoções
• Tradução
• Pesquisar

3. Aprendizado de máquina

As estruturas de ML e IA são ferramentas populares que os desenvolvedores usam para criar modelos. Além disso, encontre padrões em grandes quantidades de dados, faça previsões e simplifique processos.

O ML está associado a big data, mas geralmente tem outros usos, pois essas estruturas ajudam a criar tarefas de aprendizado de máquina sem a necessidade do ambiente de big data.

Com AIaaS, as empresas acharão fácil adotar a tecnologia de ML. Pode-se usar modelos pré-treinados ou personalizar ferramentas para atender às suas necessidades específicas de negócios. E tudo isso também sem conhecimento prévio de ML.

Benefícios da AIaaS

As empresas precisam aproveitar ao máximo a revolução da IA, e um passo é investir em tecnologias disruptivas, incluindo IA, para aproveitar essa vantagem competitiva.

Então, o desenvolvimento de IA é a resposta para todas as empresas? Você tem razão! Não é!

Embora 79% dos executivos em todo o mundo observem que a IA pode ter efeitos transformadores, tornando os empregos mais acessíveis e mais eficientes, ainda há desafios para a implementação da IA. Continue lendo, pois abordaremos os desafios críticos em breve. No entanto, primeiro, vamos ver alguns benefícios.

1. Menor necessidade de habilidades sofisticadas de codificação (tecnologia)

Os especialistas em IA estão em grande demanda por um lado e, por outro, também há uma escassez e, nesse cenário, o AIaaS pode ser muito útil.

O AIaaS oferece uma plataforma onde não são necessários desenvolvedores especializados em IA. Tudo o que você precisa fazer é introduzir uma camada de infraestrutura sem código. A faceta oferece uma reviravolta impressionante para as empresas.

2. Redução de custos

Uma das vantagens significativas da Inteligência Artificial como Serviço é que ela reduz custos, incluindo o desenvolvimento de soluções de IA. Além disso, pode-se desfrutar de transparência nos preços, para que as empresas paguem apenas o que precisam, pois o AIaaS permite que você pague por uso.

3. Velocidade

Com a vantagem adicional de redução de custos, o AIaaS ajuda a economizar o tempo gasto no desenvolvimento de soluções de IA. A abordagem inovadora ajuda a agilizar os projetos de IA.

4. Infraestrutura de alta tecnologia disponível

Com AIaaS, agora é mais fácil acessar GPUs fortes e rápidas necessárias para implementar modelos de IA e ML. O acesso à infraestrutura de alta tecnologia é bem-vindo, especialmente porque a maioria das PMEs não tem os recursos e o tempo necessários para desenvolver soluções internamente.

Além disso, com o AIaaS sendo personalizável, as empresas têm a oportunidade de construir um modelo específico orientado a tarefas.

5. Usabilidade

É excelente obter uma plataforma de código aberto que pode ser modificada facilmente. No entanto, se houver desafios para instalação e desenvolvimento, isso anula todo o propósito. AIaaS é uma excelente solução que oferece facetas totalmente prontas para uso. Além disso, os proprietários de processos podem adotar e implementar software de IA sem nenhum treinamento formal.

Os desenvolvedores podem explorar serviços de ML de ponta a ponta, incluindo modelos pré-criados e modelos personalizados. Além disso, existem interfaces de arrastar e soltar para complexidade reduzida. A melhor parte é que os líderes de negócios agora podem iniciar seus projetos de ML em poucas horas sem especialistas.

6. Escalabilidade

AIaaS é uma excelente opção para empresas que desejam escalar. É perfeito para tarefas que exigem algum nível de julgamento cognitivo e onde o trabalho em si não tem muito valor agregado.

7. Personalização

Nunca ouvimos falar de empresas com objetivos idênticos! Sim, você está certo; os objetivos são sempre específicos do negócio. Portanto, com objetivos naturais variados, o AIaaS pode ser ajustado para mapear as necessidades de negócios, dados ou projetos.

Desafios comuns da AIaaS

Alguns desafios da AIaaS são:

1. Privacidade e segurança de dados

Com o modelo de trabalho em qualquer lugar devido à pandemia do COVID, as empresas precisam ser cautelosas com o uso de dados e os mecanismos de segurança.

Há também facetas críticas, como a legislação de privacidade de dados, como GDPR e CCPA, e a expiração do escudo de privacidade de dados dos EUA/UE, que obrigam as empresas a ter cuidado com seus dados.

Nesses cenários, o uso de mecanismos e tecnologias de aprimoramento de privacidade, como criptografia e mascaramento de dados, pode ajudar a manter os dados corporativos seguros.

2. Bloqueio do fornecedor

Imagine que você está usando uma API diferente, que usa outros formatos de resposta. Você pode pensar que é fácil mudar; no entanto, os vários formatos de resposta e as APIs em mudança exigem algum esforço.

Além disso, serviços de ML de ponta a ponta ou até mesmo componentes de ML são mais difíceis de trocar de ferramentas porque a equipe de desenvolvedores precisa se familiarizar com eles. Todas essas facetas levam ao aprisionamento do fornecedor, em que as empresas precisam entender os pontos problemáticos de alternar entre produtos concorrentes.

3. Governança de dados

É fundamental que as empresas em setores altamente regulamentados limitem o armazenamento de dados na nuvem. Empresas do setor bancário e de saúde podem enfrentar limitações ao alavancar o AIaaS.

4. Custos de longo prazo

Por um lado, as soluções AIaaS permitem que as empresas se configurem rapidamente a um custo acessível. No entanto, os custos de longo prazo podem ser altos e as empresas precisam pesar os custos de curto e longo prazo antes de fazer investimentos significativos em AIaaS.

5. Esforços para implementação sem bugs

Outra preocupação é implementar o software AIaaS, que pode não estar livre de bugs. E a implementação requer muito esforço para uma transição perfeita e bem-sucedida.

Exemplos notáveis ​​de AIaaS

Vejamos alguns exemplos pertinentes.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn oferece uma emocionante plataforma AIaaS com ferramentas de análise de sentimentos prontas para uso. A plataforma de IA simplifica a análise de texto por meio de ferramentas intuitivas e sem código.

Empresas em busca de modelos customizados podem iniciar suas jornadas com uma versão pré-treinada, onde é possível incluir um analisador de pesquisas para classificar o feedback dos clientes por tópico. Além disso, é fácil criar modelos de aprendizado de máquina personalizados para detectar sentimentos, palavras-chave e muito mais em uma interface simples de apontar e clicar. Os modelos também podem ser facilmente integrados em outros aplicativos.

Por fim, as empresas podem esperar executar modelos no MonkeyLearn Studio para criar painéis poderosos e obter insights acionáveis. Aqui está um exemplo do Painel de Análise de Pesquisa.



Imagem 1:Painel de análise de pesquisa da MonkeyLearn (fonte)

2. IBM Watson

A IBM tem uma abordagem comprovada com suas ofertas de AIaaS. E o IBM Watson hospeda um conjunto de ferramentas de IA que ajuda as empresas com uma abordagem holística a alcançar uma vantagem competitiva radical.

As empresas podem escolher entre vários aplicativos pré-construídos, como Watson Assistant (para construir assistentes virtuais) e Watson Natural Language Understanding (para executar tarefas avançadas de análise de texto).

Além disso, nenhuma experiência prévia é necessária em aprendizado de máquina ou ciência de dados. E os desenvolvedores podem usar o IBM Watson Studio para construir, treinar e implementar modelos de machine learning em qualquer nuvem.



Imagem 2:IBM Watson Assistant Plus (fonte)

3. Microsoft Azure

Yet another exciting example is Azure AI, Microsoft’s public cloud computing platform. The platform offers a trove of AI and ML solutions for developers.

Developers would love to explore Azure Cognitive Services to discover different AI capabilities (such as computer vision or text extraction) and add to the apps using APIs. One can also explore the Azure Bot Service, which allows you to intuitively build any bot, from a Q&A bot to your own branded virtual assistant.

4. Google Cloud ML

Businesses can look out for Google Cloud ML Engine for innovative ML products and services, which is Google’s AI platform. The platform helps companies to create and deploy machine learning projects.

Developers can take out time to explore AutoML, which can train custom machine learning models for text analysis, image classification, translation, and more. It allows easy visualization of the datasets to see how your model works using a “what-if tool” and metrics to assess performance.

An exciting advantage of using this platform is that one can easily integrate models with all the Google Cloud ecosystems.

Wrapping Up

Ultimately, AI as a Service can optimize your business processes and boost customer experiences. Plus, your business has a higher chance of delivering meaningful impact with AIaaS.

If you haven't thought of accelerating digital adoption, the metrics post-pandemic are just right to implement digital and AI solutions. Is your business ready for the outcomes AIaaS can deliver? Think and act.

Implement AIaaS Solutions with Imaginovation

The industry is in awe of AIaaS, and if you want to make the most of the solutions, you must have a successful implementation. Artificial Intelligence as a Service will be bigger than you think, and you can partner with us for a seamless performance.

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