¿Qué es AIaaS? La guía definitiva para la IA como servicio

La IA está abriendo nuevos caminos todos los días, y el futuro de las experiencias de los clientes o la optimización de los procesos comerciales estará impulsado por la IA. Por lo tanto, dado que la revolución de la IA contiene tesoros ocultos de datos, no hay duda de que los líderes empresariales desean aprovechar el poder de la IA para obtener una ventaja competitiva.

Las excelentes noticias:la inteligencia artificial como servicio (AIaaS), una combinación del modelo comercial SaaS con los servicios de IA, puede brindar mayor eficiencia a un costo asequible.

AIaaS puede ayudar a los empresarios de aplicaciones a aprovechar el poder de las soluciones basadas en la nube. ¿Está listo para avanzar con AIaaS? Hemos reunido facetas significativas en esta guía detallada de IA como servicio.

¿Qué es AIaaS?

La inteligencia artificial como servicio (AIaaS) es una variedad de herramientas de IA (a menudo API). Aquí, los proveedores externos ofrecen tales herramientas a través de soluciones listas para usar. AIaaS permite a las empresas adoptar e implementar soluciones de IA sin una inversión significativa y con menor riesgo.

Sí, así es, las soluciones de IA han sido costosas en el pasado debido a:

• Las máquinas son enormes y costosas
• Escaso suministro de desarrolladores, lo que significa fuertes demandas salariales
• Empresas que no tienen datos suficientes para la investigación y el análisis

Ingrese IA como servicio; con los servicios en la nube, la IA ya no es accesible y las empresas pueden recopilar y almacenar datos ilimitados.

Hoy en día, las plataformas de proveedores de IA ofrecen varios estilos de aprendizaje automático (ML) e IA. Los proveedores brindan diversas soluciones que se adaptan a las necesidades de IA de una organización. Por lo tanto, las organizaciones deben evaluar las características y los precios y elegir el que mejor se adapte.

Además, las ofertas en la nube de IA, que incluyen Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services y Google Cloud Machine Learning, ayudan a las organizaciones con posibles soluciones para sus datos.

Las empresas tienen la excelente oportunidad de probar los algoritmos y servicios de varios proveedores, lo que les permite evaluar y encontrar lo que funciona para las empresas, lo que les permite tomar decisiones de escala.

Si usted también se pregunta acerca de cómo escalar, aquí hay algunas estadísticas interesantes que pueden ayudar:

• Para las empresas que aún no han pensado en adoptar IA, pronto lo harán. International Data Corporation (IDC) espera que el gasto mundial en IA aumente de los 50 100 millones de dólares gastados en 2020 a más de 110 000 millones de dólares en 2024.
• Según Technavio, los expertos predicen que el mercado global de inteligencia artificial como servicio (AIaaS) crecerá $14.7 mil millones entre 2021 y 2025.
• En este contexto, solo se gastaron $12 mil millones en 2017, lo que significa que se espera que el gasto global se haya multiplicado casi por diez en unos siete años.

• Además, todo este gasto proviene de muchos lugares, incluidas las grandes empresas. Flexera destacó recientemente la adopción a gran escala de la IA:

  • 28% de las empresas están experimentando con IA/ML
  • 46% de las empresas están probando o planeando experimentar con AI/ML

Conclusión clave: Es evidente que AI y ML están en la mayoría de los radares organizacionales en la actualidad. La conclusión es que se espera que alrededor de la mitad de todas las empresas utilicen la tecnología en los próximos años.

Diferentes tipos de AIaaS

Con varios tipos de servicios de IA, uno puede elegir el que mejor se adapte a las necesidades del negocio. Sería una gran idea buscar puntos débiles y soluciones que permitan una fácil integración.

Además, siempre ayudaría a adoptar una solución que no requiera un conocimiento previo profundo para comenzar a usar AIaaS. Veamos rápidamente algunos tipos populares de soluciones AIaaS.

1. Robots

Los desarrolladores deben esforzarse mucho para que los chatbots sean una historia de éxito. La interfaz conversacional puede ser fácilmente un fracaso; sin embargo, un chatbot atractivo con algoritmos de IA puede simular una conversación humana. Una delicada combinación de capacidades de NLP y ML puede ayudar a comprender las consultas de los usuarios y ofrecer respuestas muy necesarias.

Hoy en día, los bots están creando olas en la atención al cliente. Ayudan a reducir las tasas de respuesta a la primera y aumentan la satisfacción del cliente. Además, con la automatización, se pueden evitar las tareas rutinarias, ahorrando a los agentes un tiempo valioso y la capacidad de cambiar su enfoque en tareas más complejas.

La empresa de paquetería de más rápido crecimiento en Europa, InPost, informó recientemente que automatizan hasta el 92 % de los millones de conversaciones con clientes que manejan cada año mediante el uso de un chatbot.

Otro ejemplo más es XiaoIce de Microsoft, una historia de éxito de IA chatbot (junto con GPT-3); es uno de los bots de vanguardia. Además, con su presencia en el mercado, en 2021, alcanzó una valoración de mil millones de dólares.

2. Interfaz de programación de aplicaciones (API)

Las soluciones AIaaS ofrecen interesantes API, que son una forma de que los servicios se comuniquen entre sí. Las API actúan como intermediarios, lo que permite que dos piezas de software interactúen.

Hoy en día, las API para el procesamiento del lenguaje natural permiten el análisis de opiniones. Además, pueden extraer entidades del texto, entre otras tareas. Cuando se ofrecen como parte de "como servicio", las API se pueden adoptar e implementar de inmediato, y los desarrolladores solo necesitan escribir unas pocas líneas de código. Algunas opciones para las API incluyen:

• Discurso informático y visión artificial
• PNL
• Mapeo del conocimiento
• Detección de emociones
• Traducción
• Buscar

3. Aprendizaje automático

Los marcos de ML y AI son herramientas populares que los desarrolladores usan para construir modelos. Además, encuentre patrones en grandes cantidades de datos, haga predicciones y optimice los procesos.

ML está asociado con big data, pero a menudo tiene otros usos, ya que estos marcos ayudan a crear tareas de aprendizaje automático sin la necesidad del entorno de big data.

Con AIaaS, a las empresas les resultará fácil adoptar la tecnología ML. Se pueden usar modelos previamente entrenados o personalizar herramientas para satisfacer sus necesidades comerciales específicas. Y todo eso, también, sin experiencia previa en ML.

Beneficios de AIaaS

Las empresas deben aprovechar al máximo la revolución de la IA, y un paso es invertir en tecnologías disruptivas, incluida la IA, para disfrutar de esa ventaja competitiva.

Entonces, ¿es el desarrollo de IA la respuesta para todas las empresas? ¡Estás bien! ¡No lo es!

Aunque el 79 % de los ejecutivos de todo el mundo observan que la IA puede tener efectos transformadores que hacen que los trabajos sean más accesibles y eficientes, aún existen desafíos para la implementación de la IA. Siga leyendo, ya que cubriremos desafíos críticos en breve. Sin embargo, primero, veamos algunos beneficios.

1. Menor necesidad de habilidades de codificación (tecnología) sofisticadas

Los expertos en IA tienen una gran demanda por un lado y, por otro, también hay escasez, y en tal escenario, AIaaS puede ser muy útil.

AIaaS ofrece una plataforma en la que no se necesitan desarrolladores expertos en IA. Todo lo que necesita hacer es introducir una capa de infraestructura sin código. La faceta ofrece un cambio sorprendente para las empresas.

2. Reducción de costos

Una de las ventajas significativas de la Inteligencia Artificial como Servicio es que reduce los costos, incluido el desarrollo de soluciones de IA. Además, se puede disfrutar de la transparencia en los precios, por lo que las empresas pagarán solo por lo que necesitan, ya que AIaaS le permite pagar por uso.

3. Velocidad

Con la ventaja adicional de la reducción de costos, AIaaS ayuda a ahorrar tiempo en el desarrollo de soluciones de IA. El enfoque innovador ayuda a acelerar los proyectos de IA.

4. Infraestructura de alta tecnología disponible

Con AIaaS, ahora es más fácil acceder a las GPU potentes y rápidas necesarias para implementar modelos de IA y ML. El acceso a la infraestructura de alta tecnología es bienvenido, especialmente porque la mayoría de las pymes no tienen los recursos ni el tiempo necesarios para desarrollar soluciones internamente.

Además, con AIaaS personalizable, las empresas tienen la oportunidad de crear un modelo específico orientado a tareas.

5. Usabilidad

Es excelente obtener una plataforma de código abierto que se pueda modificar fácilmente. Sin embargo, si hay desafíos para la instalación y el desarrollo, anula todo el propósito. AIaaS es una excelente solución que ofrece facetas completamente listas para usar. Además, los propietarios de procesos pueden adoptar e implementar software de IA sin ningún tipo de formación formal.

Los desarrolladores pueden explorar servicios de ML de extremo a extremo, incluidos modelos preconstruidos y modelos creados a medida. Además, hay interfaces de arrastrar y soltar para reducir la complejidad. La mejor parte es que los líderes empresariales ahora pueden comenzar sus proyectos de ML en cuestión de horas sin necesidad de expertos.

6. Escalabilidad

AIaaS es una excelente opción para las empresas que desean escalar. Es perfecto para tareas que requieren cierto nivel de juicio cognitivo y donde el trabajo en sí no tiene mucho valor agregado.

7. Personalización

¡Nunca hemos oído hablar de empresas con objetivos idénticos! Sí tienes razón; los objetivos son siempre específicos del negocio. Por lo tanto, con diferentes objetivos naturales, AIaaS se puede ajustar para adaptarse a las necesidades del negocio, los datos o el proyecto.

Desafíos comunes de AIaaS

Algunos desafíos de AIaaS son:

1. Privacidad y seguridad de los datos

Con el modelo de trabajo desde cualquier lugar debido a la pandemia de COVID, las empresas deben tener cuidado con el uso de datos y los mecanismos de seguridad.

También hay aspectos críticos, como la legislación de privacidad de datos como GDPR y CCPA y la expiración del escudo de privacidad de datos de EE. UU./UE, que obliga a las empresas a tener cuidado con sus datos.

En tales escenarios, el uso de mecanismos y tecnologías de mejora de la privacidad, como el cifrado y el enmascaramiento de datos, puede ayudar a mantener seguros los datos de la empresa.

2. Bloqueo de proveedores

Imagina que estás usando una API diferente, que usa otros formatos de respuesta. Puede pensar que es fácil cambiar; sin embargo, los distintos formatos de respuesta y las API cambiantes requieren algo de esfuerzo.

Además, los servicios de ML de extremo a extremo o incluso los componentes de ML son más difíciles de cambiar de herramienta porque el equipo de desarrolladores necesita familiarizarse con ellos. Todas estas facetas conducen al bloqueo del proveedor, donde las empresas deben comprender los puntos débiles de cambiar entre productos de la competencia.

3. Gobierno de datos

Es fundamental que las empresas de industrias altamente reguladas limiten el almacenamiento de datos en la nube. Las empresas de banca y atención médica pueden enfrentar limitaciones para aprovechar AIaaS.

4. Costos a largo plazo

Por un lado, las soluciones AIaaS permiten que las empresas se configuren rápidamente a un costo asequible. Sin embargo, los costos a largo plazo pueden ser altos y las empresas deben sopesar los costos a corto y largo plazo antes de realizar inversiones significativas en AIaaS.

5. Esfuerzos para una implementación libre de errores

Otra preocupación más es implementar el software AIaaS, que puede no estar libre de errores. Y la implementación requiere mucho esfuerzo para una transición exitosa y sin problemas.

Ejemplos notables de AIaaS

Veamos algunos ejemplos pertinentes.

1. MonoAprende

MonkeyLearn ofrece una emocionante plataforma AIaaS con herramientas de análisis de sentimientos listas para usar. La plataforma AI simplifica el análisis de texto a través de herramientas intuitivas y sin código.

Las empresas que buscan modelos personalizados pueden comenzar sus viajes con una versión preentrenada, donde se puede incluir un analizador de encuestas para clasificar los comentarios de los clientes por tema. Además, es fácil crear modelos de aprendizaje automático personalizados para detectar opiniones, palabras clave y más en una interfaz simple de apuntar y hacer clic. Los modelos también se pueden integrar fácilmente en otras aplicaciones.

Por último, las empresas pueden esperar ejecutar modelos en MonkeyLearn Studio para crear paneles potentes y obtener información procesable. Este es un ejemplo del panel de análisis de la encuesta.

Imagen 1:Panel de análisis de encuestas de MonkeyLearn (Fuente)

2. IBM Watson

IBM tiene un enfoque probado con sus ofertas AIaaS. E IBM Watson alberga un conjunto de herramientas de IA que ayuda a las empresas con un enfoque holístico para lograr una ventaja competitiva radical.

Las empresas pueden elegir entre varias aplicaciones prediseñadas, como Watson Assistant (para crear asistentes virtuales) y Watson Natural Language Understand (para realizar tareas avanzadas de análisis de texto).

Además, no se necesita experiencia previa en aprendizaje automático o ciencia de datos. Y los desarrolladores pueden usar IBM Watson Studio para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en cualquier nube.

Imagen 2:IBM Watson Assistant Plus (Fuente)

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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