AIaaS Desmitificado: La Guía Definitiva de IA como Servicio

La IA rompe nuevo terreno cada día, y el futuro de las experiencias de cliente u optimización de procesos empresariales estará impulsado por IA. Así, con la revolución de la IA atesorando tesoros de datos, no hay duda de que los líderes empresariales desean aprovechar el poder de la IA para ganar ventaja competitiva.

La excelente noticia: la Inteligencia Artificial como Servicio (AIaaS), una mezcla del modelo de negocio SaaS con servicios de IA, puede aportar mayores eficiencias a un coste asequible.

La AIaaS ayuda a emprendedores de apps a aprovechar el poder de soluciones basadas en cloud. ¿Estás listo para avanzar con AIaaS? Hemos reunido facetas significativas en esta guía insightful de IA como Servicio.

¿Qué es AIaaS?

La Inteligencia Artificial como Servicio (AIaaS) es una variedad de herramientas de IA (a menudo APIs). Aquí, proveedores terceros ofrecen tales soluciones llave en mano. La AIaaS permite a empresas adoptar e implementar soluciones de IA sin inversión significativa y con menor riesgo.

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

• Máquinas masivas y costosas
• Escasez de desarrolladores, lo que implica demandas salariales elevadas
• Empresas con datos insuficientes para investigación y analítica

Llega la IA como Servicio; con servicios cloud, la IA es más accesible y las empresas pueden recopilar y almacenar datos ilimitados.

Hoy, las plataformas proveedoras de IA ofrecen varios estilos de machine learning (ML) e IA. Los proveedores ofrecen diversas soluciones que se ajustan a las necesidades de IA de una organización. Así, las organizaciones deben evaluar características y precios y elegir la que mejor encaje.

Además, ofertas de IA en cloud, incluyendo Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services y Google Cloud Machine Learning, ayudan a organizaciones con posibles soluciones a sus datos.

Las empresas tienen la excelente oportunidad de probar algoritmos y servicios de varios proveedores, lo que les permite evaluar y encontrar lo que funciona para ellas, facilitando decisiones de escalado.

Si tú también te preguntas sobre escalado, aquí tienes estadísticas emocionantes que ayudan:

• Para empresas que aún no han pensado en adoptar IA, lo harán pronto. International Data Corporation (IDC) espera que el gasto mundial en IA aumente de los 50.100 millones gastados en 2020 a más de 110.000 millones para 2024.
• Según Technavio, expertos predicen que el mercado global de IA como Servicio (AIaaS) crecerá 14.700 millones de 2021 a 2025.
• En este contexto, solo se gastaron 12.000 millones en 2017, lo que significa que se espera que el gasto global aumente casi diez veces en unos siete años.

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

  • El 28 % de empresas experimentan con IA/ML
  • El 46 % de empresas testean o planean experimentar con IA/ML

Conclusión clave: Es evidente que la IA y el ML están en el radar de la mayoría de organizaciones hoy. La conclusión es que alrededor de la mitad de todas las empresas se espera usen la tecnología en los próximos años.

Diferentes Tipos de AIaaS

Con varios tipos de servicios de IA, se puede elegir el que se ajuste bien a las necesidades del negocio. Sería buena idea ver puntos de dolor y soluciones que permitan fácil integración.

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

1. Bots

Los desarrolladores necesitan mucho esfuerzo para hacer de los chatbots una historia de éxito. La interfaz conversacional puede fallar fácilmente; sin embargo, un chatbot atractivo con algoritmos de IA puede simular conversación humana. Una delicada mezcla de capacidades NLP y ML ayuda a entender consultas de usuarios y ofrecer respuestas necesarias.

Hoy, los bots crean olas en atención al cliente. Ayudan a reducir tasas de respuesta inicial y aumentan la satisfacción del cliente. Además, con automatización, tareas rutinarias se evitan, ahorrando tiempo valioso a agentes y capacidad para enfocarse en tareas más complejas.

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

Otro ejemplo es XiaoIce de Microsoft, una historia de éxito de chatbot IA (junto con GPT-3); es uno de los bots de vanguardia. Además, con su presencia en mercado, en 2021 alcanzó una valoración de 1.000 millones de dólares.

2. Interfaz de Programación de Aplicaciones (APIs)

Las soluciones AIaaS ofrecen APIs emocionantes, que son una forma de que servicios se comuniquen entre sí. Las APIs actúan como intermediario, permitiendo que dos piezas de software interactúen.

Hoy, APIs para Procesamiento de Lenguaje Natural permiten análisis de sentimiento. Además, pueden extraer entidades de texto, entre otras tareas. Ofrecidas como parte de «como servicio», las APIs pueden adoptarse e implementarse de inmediato, y los desarrolladores solo necesitan escribir unas líneas de código. Algunas opciones para APIs incluyen:

• Voz por computadora y visión por computadora
• NLP
• Mapeo de conocimiento
• Detección de emociones
• Traducción
• Búsqueda

3. Machine Learning

Los frameworks de ML e IA son herramientas populares que los desarrolladores usan para construir modelos. Además, encuentran patrones en grandes cantidades de datos, hacen predicciones y agilizan procesos.

El ML se asocia con big data pero a menudo tiene otros usos, ya que estos frameworks ayudan a construir tareas de machine learning sin necesidad de entorno de big data.

Con AIaaS, las empresas encontrarán fácil adoptar tecnología ML. Se pueden usar modelos pre-entrenados o personalizar herramientas para ajustarse a necesidades específicas de negocio. Y todo eso, sin experiencia previa en ML.

Beneficios de AIaaS

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

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

Aunque el 79 % de ejecutivos globales observan que la IA puede tener efectos transformadores haciendo trabajos más accesibles y eficientes, aún hay desafíos para la implementación de IA. Sigue leyendo que cubriremos retos críticos pronto. Pero primero, veamos algunos beneficios.

1. Menor Necesidad de Habilidades Técnicas de Codificación Sofisticada

Los expertos en IA están en enorme demanda por un lado, y por otro hay escasez, y en tal escenario, la AIaaS viene muy bien.

La AIaaS ofrece una plataforma donde no se necesitan desarrolladores expertos en IA. Todo lo que necesitas es introducir una capa de infraestructura no-code. Este aspecto ofrece un giro impresionante para los negocios.

2. Reducción de Costes

Una de las ventajas significativas de la Inteligencia Artificial como Servicio es que reduce costes, incluyendo el desarrollo de soluciones de IA. Además, se disfruta transparencia en precios, así que las empresas pagan solo por lo que requieren, ya que AIaaS permite pago por uso.

3. Velocidad

Con la ventaja añadida de reducción de costes, la AIaaS ayuda a ahorrar tiempo en desarrollo de soluciones de IA. El enfoque innovador ayuda a expeditar proyectos de IA.

4. Infraestructura High-Tech Disponible

Con AIaaS, ahora es más fácil acceder a GPUs potentes y rápidas necesarias para implementar modelos de IA y ML. El acceso a infraestructura high-tech es bienvenido, especialmente porque la mayoría de PYMEs no tienen recursos ni tiempo para desarrollar soluciones in-house.

Además, al ser AIaaS personalizable, las empresas tienen la oportunidad de construir un modelo orientado a tareas específicas.

5. Usabilidad

Es excelente obtener una plataforma open-source que se pueda modificar fácilmente. Sin embargo, si hay retos en instalación y desarrollo, se derrota el propósito entero. La AIaaS es una excelente solución que ofrece facetas completamente listas para usar. Además, los dueños de procesos pueden adoptar e implementar software de IA sin formación formal.

Los desarrolladores pueden explorar servicios ML end-to-end, incluyendo modelos pre-construidos y modelos creados a medida. Además, hay interfaces drag-and-drop para complejidad reducida. Lo mejor es que los líderes de negocio pueden ahora iniciar sus proyectos ML en horas sin expertos.

6. Escalabilidad

La AIaaS es una excelente opción para empresas que desean escalar. Es perfecta para tareas que requieren algún nivel de juicio cognitivo y donde el trabajo en sí no tiene mucho valor añadido.

7. Personalización

Nunca hemos oído de empresas con objetivos idénticos. Sí, tienes razón; los objetivos siempre son específicos del negocio. Así, con objetivos naturales variados, la AIaaS puede afinarse para mapear a las necesidades del negocio, datos o proyecto.

Retos Comunes de AIaaS

Algunos retos de AIaaS son:

1. Privacidad y Seguridad de Datos

Con el modelo de trabajo desde cualquier lugar por la pandemia COVID, las empresas deben ser cautelosas con el uso de datos y mecanismos de seguridad.

También hay facetas críticas como legislación de privacidad de datos (GDPR, CCPA) y la expiración del escudo de privacidad de datos EE. UU./UE, que obligan a las empresas a ser cuidadosas con sus datos.

En tales escenarios, usar mecanismos y tecnologías que mejoren la privacidad, como encriptación y enmascaramiento de datos, ayuda a mantener seguros los datos empresariales.

2. Dependencia del Proveedor (Vendor Lock-in)

Imagina que usas una API diferente, que usa otros formatos de respuesta. Puedes pensar que es fácil cambiar; sin embargo, los diversos formatos de respuesta y APIs cambiantes requieren esfuerzo.

Además, servicios ML end-to-end o incluso componentes ML son más difíciles de cambiar porque el equipo de desarrollo necesita familiarizarse con ellos. Todas estas facetas llevan a vendor lock-in, donde las empresas deben entender los puntos de dolor de cambiar entre productos competidores.

3. Gobernanza de Datos

Es crítico para empresas en industrias altamente reguladas limitar el almacenamiento de datos en la nube. Empresas en banca y salud pueden enfrentar limitaciones para aprovechar AIaaS.

4. Costes a Largo Plazo

Por un lado, las soluciones AIaaS permiten a empresas configurarse rápido a coste asequible. Sin embargo, los costes a largo plazo podrían ser altos, y las empresas deben sopesar costes a corto y largo plazo antes de hacer inversiones significativas en AIaaS.

5. Esfuerzos para Implementación Libre de Bugs

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

Ejemplos Notables de AIaaS

Veamos algunos ejemplos pertinentes.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn ofrece una plataforma AIaaS emocionante con herramientas de análisis de sentimiento listas para usar. La plataforma de IA hace el análisis de texto simple mediante herramientas intuitivas no-code.

Empresas buscando modelos personalizados pueden empezar con una versión pre-entrenada, donde se puede incluir un analizador de encuestas para clasificar feedback de clientes por tema. Además, es fácil construir modelos de machine learning personalizados para detectar sentimiento, palabras clave y más en una interfaz point-and-click simple. Los modelos también se integran fácilmente en otras apps.

Finalmente, las empresas pueden ejecutar modelos en MonkeyLearn Studio para crear dashboards potentes y obtener insights accionables. Aquí un ejemplo del Dashboard de Análisis de Encuestas.

Imagen 1: Dashboard de Análisis de Encuestas de MonkeyLearn (Fuente)

2. IBM Watson

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

Las empresas pueden elegir entre varias aplicaciones pre-construidas, como Watson Assistant (para construir asistentes virtuales) y Watson Natural Language Understand (para tareas avanzadas de análisis de texto).

Además, no se necesita experiencia previa en machine learning o data science. Y los desarrolladores pueden usar IBM Watson Studio para construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning en cualquier cloud.

Imagen 2: IBM Watson Assistant Plus (Fuente)

3. Microsoft Azure

Otro ejemplo emocionante es Azure AI, la plataforma de cloud computing público de Microsoft. La plataforma ofrece un tesoro de soluciones de IA y ML para desarrolladores.

A los desarrolladores les encantará explorar Azure Cognitive Services para descubrir diferentes capacidades de IA (como visión por computadora o extracción de texto) y añadirlas a apps usando APIs. También se puede explorar Azure Bot Service, que permite construir intuitivamente cualquier bot, desde un bot de Q&A a tu propio asistente virtual de marca.

4. Google Cloud ML

Las empresas pueden buscar Google Cloud ML Engine para productos y servicios ML innovadores, que es la plataforma de IA de Google. La plataforma ayuda a empresas a crear y desplegar proyectos de machine learning.

Los desarrolladores pueden tomarse tiempo para explorar AutoML, que entrena modelos de machine learning personalizados para análisis de texto, clasificación de imágenes, traducción y más. Permite visualización fácil de datasets para ver cómo funciona tu modelo usando herramienta «what-if» y métricas para evaluar rendimiento.

Una ventaja emocionante de usar esta plataforma es que se pueden integrar fácilmente modelos con todo el ecosistema de Google Cloud.

Conclusión

En última instancia, la IA como Servicio puede optimizar tus procesos de negocio y mejorar experiencias de cliente. Además, tu negocio tiene más probabilidades de entregar impacto significativo con AIaaS.

Si no has pensado en acelerar la adopción digital, las métricas post-pandemia son el momento justo para implementar soluciones digitales y de IA. ¿Está tu negocio listo para los resultados que AIaaS puede entregar? Piensa y actúa.

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