AIaaS Desmistificado: O Guia Definitivo de IA como Serviço

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

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

A AIaaS pode ajudar empreendedores de apps a aproveitar o poder de soluções baseadas na nuvem. Você está pronto para avançar com AIaaS? Juntamos facetas significativas neste guia perspicaz de IA como Serviço.

O que é AIaaS?

Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) é uma variedade de ferramentas de IA (frequentemente APIs). Aqui, fornecedores terceirizados oferecem tais ferramentas através de soluções prontas para uso. A AIaaS permite que empresas adotem e implementem soluções de IA sem investimento significativo e com menor risco.

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

• Máquinas sendo massivas e caras
• Falta de desenvolvedores, o que implica demandas salariais altas
• Empresas tendo dados insuficientes para pesquisa e analytics

Entre a IA como Serviço; com serviços em nuvem, a IA não é mais acessível, e as empresas podem coletar e armazenar dados ilimitados.

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

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

Empresas têm a excelente oportunidade de testar os algoritmos e serviços de vários provedores, o que permite avaliar e encontrar o que funciona para as empresas, permitindo que tomem decisões de escalabilidade.

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

• Para empresas que ainda não pensaram em adotar IA, vocês farão isso 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.
• Segundo a Technavio, especialistas preveem que o mercado global de inteligência artificial como serviço (AIaaS) crescerá US$ 14,7 bilhões de 2021 a 2025.
• Neste 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.

• Além disso, todo esse gasto vem de muitos lugares, incluindo as grandes empresas. A Flexera destacou recentemente a adoção em larga escala de IA:

  • 28% das empresas estão experimentando com IA/ML
  • 46% das empresas estão testando ou planejando experimentar com IA/ML

Conclusão principal: É evidente que IA e ML estão no radar da maioria das organizações hoje. A linha de fundo é que cerca de metade de todas as empresas devem estar usando a tecnologia nos próximos anos.

Diferentes Tipos de AIaaS

Com vários tipos de serviços de IA, pode-se escolher o que melhor se adapta às necessidades do negócio. Seria uma ótima ideia olhar para pontos de dor e soluções que permitam fácil integração.

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

1. Bots

Desenvolvedores precisam dedicar muito esforço para tornar chatbots uma história de sucesso. A interface conversacional pode facilmente ser um fracasso; no entanto, um chatbot envolvente com algoritmos de IA pode simular conversa humana. Uma mistura delicada de capacidades de NLP e ML pode ajudar a entender consultas do usuário e oferecer respostas necessárias.

Hoje, bots estão criando ondas no atendimento ao cliente. Eles ajudam a reduzir taxas de resposta de primeira vez e aumentam a satisfação do cliente. Além disso, com automação, 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 de crescimento mais rápido da Europa, a InPost, relatou recentemente que automatiza até 92% das milhões de conversas de clientes que lida anualmente através de um chatbot.

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

2. Interface de Programação de Aplicações (APIs)

Soluções AIaaS oferecem APIs empolgantes, que são uma forma de serviços se comunicarem entre si. APIs atuam como intermediárias, permitindo que dois pedaços de software interajam.

Hoje, APIs para Processamento de Linguagem Natural permitem análise de sentimento. Além disso, podem extrair entidades de texto, entre outras tarefas. Quando oferecidas como parte de "como serviço", APIs podem ser adotadas e implementadas imediatamente, e desenvolvedores precisam escrever apenas algumas linhas de código. Algumas opções para APIs incluem:

• Fala computacional e visão computacional
• NLP
• Mapeamento de conhecimento
• Detecção de emoção
• Tradução
• Busca

3. Machine Learning

Frameworks de ML e IA são ferramentas populares que desenvolvedores usam para construir modelos. Além disso, encontram padrões em grandes quantidades de dados, fazem previsões e otimizam processos.

ML está associado a big data, mas frequentemente tem outros usos, pois esses frameworks ajudam a construir tarefas de machine learning sem a necessidade do ambiente de big data.

Com AIaaS, empresas acharão fácil adotar tecnologia ML. Pode-se usar modelos pré-treinados ou personalizar ferramentas para atender às necessidades específicas do negócio. E tudo isso, também, sem experiência prévia em ML.

Benefícios da AIaaS

Empresas precisam aproveitar ao máximo a revolução da IA, e um passo é investir em tecnologias disruptivas, incluindo IA, para desfrutar dessa vantagem competitiva.

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

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

1. Menor Necessidade de Habilidades Técnicas de Codificação Sofisticada

Especialistas em IA estão em enorme demanda por um lado, e por outro, há escassez, e em tal cenário, a AIaaS pode ser muito útil.

A AIaaS oferece uma plataforma onde não se precisa de desenvolvedores especializados em IA por perto. Tudo o que você precisa fazer é introduzir uma camada de infraestrutura no-code. O aspecto oferece uma reviravolta impressionante para os negócios.

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, então as empresas pagarão apenas pelo que precisam, pois a AIaaS permite pagar por uso.

3. Velocidade

Com a vantagem adicional de redução de custos, a AIaaS ajuda a economizar tempo gasto no desenvolvimento de soluções de IA. A abordagem inovadora ajuda a acelerar 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 a infraestrutura de alta tecnologia é bem-vindo, especialmente porque a maioria das PMEs não tem os recursos e tempo necessários para desenvolver soluções internamente.

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

5. Usabilidade

É excelente obter uma plataforma open-source que possa ser modificada facilmente. No entanto, se houver desafios para instalação e desenvolvimento, isso derrota todo o propósito. A AIaaS é uma excelente solução que oferece facetas completamente prontas para uso. Além disso, proprietários de processos podem adotar e implementar software de IA sem qualquer treinamento formal.

Desenvolvedores podem explorar serviços de ML de ponta a ponta, incluindo modelos pré-construídos e modelos criados sob medida. Além disso, existem interfaces drag-and-drop para complexidade reduzida. A melhor parte é que líderes de negócios agora podem iniciar seus projetos de ML em horas sem especialistas.

6. Escalabilidade

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

7. Personalização

Nunca ouvimos falar de empresas com objetivos idênticos! Sim, você está certo; objetivos são sempre específicos do negócio. Então, com objetivos naturais variados, a AIaaS pode ser ajustada para mapear as necessidades do negócio, dados ou projeto.

Desafios Comuns da AIaaS

Alguns desafios da AIaaS são:

1. Privacidade e Segurança de Dados

Com o modelo de trabalho de qualquer lugar devido à pandemia de COVID, as empresas precisam ter cautela com o uso de dados e mecanismos de segurança.

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

Em tais cenários, usar mecanismos e tecnologias de aprimoramento de privacidade, como criptografia e mascaramento de dados, pode ajudar a manter os dados da empresa seguros.

2. Vendor Lock-in (Dependência de Fornecedor)

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

Além disso, serviços de ML de ponta a ponta ou até 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 vendor lock-in, onde as empresas precisam entender os pontos de dor de mudar entre produtos concorrentes.

3. Governança de Dados

É crítico para empresas em indústrias altamente regulamentadas limitar o armazenamento de dados na nuvem. Empresas em bancos e saúde podem enfrentar limitações ao aproveitar a AIaaS.

4. Custos a Longo Prazo

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

5. Esforços para Implementação Livre de Bugs

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

Exemplos Notáveis de AIaaS

Vamos ver alguns exemplos pertinentes.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn oferece uma plataforma AIaaS empolgante com ferramentas prontas de análise de sentimento. A plataforma de IA torna a análise de texto simples através de ferramentas intuitivas, no-code.

Empresas em busca de modelos personalizados podem começar suas jornadas com uma versão pré-treinada, onde se pode incluir um analisador de pesquisas para classificar feedback do cliente por tópico. Além disso, é fácil construir modelos de machine learning personalizados para detectar sentimento, palavras-chave e mais em uma interface simples de ponto e clique. Os modelos também podem ser facilmente integrados em outros apps.

Finalmente, as empresas podem esperar rodar modelos no MonkeyLearn Studio para criar dashboards poderosos e obter insights acionáveis. Aqui está um exemplo do Dashboard de Análise de Pesquisa.

Imagem 1: Dashboard de Análise de Pesquisa do 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 empresas com uma abordagem holística para alcançar uma vantagem competitiva radical.

Empresas podem escolher entre várias aplicações pré-construídas, como Watson Assistant (para construir assistentes virtuais) e Watson Natural Language Understanding (para realizar tarefas avançadas de análise de texto).

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

Imagem 2: IBM Watson Assistant Plus (Fonte)

3. Microsoft Azure

Outro exemplo empolgante é o Azure AI, a plataforma de computação em nuvem pública da Microsoft. A plataforma oferece um tesouro de soluções de IA e ML para desenvolvedores.

Desenvolvedores adorariam explorar os Azure Cognitive Services para descobrir diferentes capacidades de IA (como visão computacional ou extração de texto) e adicionar aos apps usando APIs. Também se pode explorar o Azure Bot Service, que permite construir intuitivamente qualquer bot, de um bot de P&R ao seu próprio assistente virtual de marca.

4. Google Cloud ML

Empresas podem procurar o Google Cloud ML Engine para produtos e serviços inovadores de ML, que é a plataforma de IA do Google. A plataforma ajuda empresas a criar e implantar projetos de machine learning.

Desenvolvedores podem dedicar tempo para explorar o AutoML, que pode treinar modelos de machine learning personalizados para análise de texto, classificação de imagens, tradução e mais. Permite visualização fácil dos datasets para ver como seu modelo funciona usando uma "ferramenta what-if" e métricas para avaliar desempenho.

Uma vantagem empolgante de usar esta plataforma é que se pode integrar facilmente modelos com todos os ecossistemas do Google Cloud.

Conclusão

Em última análise, a IA como Serviço pode otimizar seus processos de negócios e impulsionar experiências do cliente. Além disso, seu negócio tem uma chance maior de entregar impacto significativo com AIaaS.

Se você não pensou em acelerar a adoção digital, as métricas pós-pandemia são ideais para implementar soluções digitais e de IA. Seu negócio está pronto para os resultados que a AIaaS pode entregar? Pense e aja.

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