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Por que você deve escolher IA como serviço (AIaaS) em vez do desenvolvimento interno de IA

Inteligência Artificial como serviço ou AIaaS refere-se a um modelo baseado em nuvem no qual provedores terceirizados oferecem ferramentas e serviços de IA prontos para uso às organizações para que possam implantar, desenvolver, treinar e gerenciar modelos de IA. Ele permite que organizações de todos os tamanhos implementem e dimensionem recursos de IA por uma fração do custo de uma equipe interna de IA.

AIaaS torna a IA mais acessível para empresas – especialmente as menores – para muitos casos de uso, incluindo automação de processos, atendimento ao cliente, vendas e marketing, análise de dados e muito mais. Também ajuda a criar condições de concorrência mais equitativas, onde as pequenas empresas podem competir eficazmente com os seus pares maiores, tirando partido do poder da IA.

Entre 2021 e 2028, o mercado global de AIaaS provavelmente crescerá de US$5.9 bilhões para impressionantes US$ 52.8 bilhões com um CAGR de 44,71%. Este crescimento esperado não é surpreendente, considerando os benefícios da AIaaS, incluindo maior acessibilidade à IA, menor custo e personalização mais fácil. Este artigo explora esses benefícios em detalhes.

Vamos começar explorando o básico: o que é Inteligência Artificial como Serviço?

O que é IA como serviço?

A maioria das pessoas já está familiarizada com o termo Software como Serviço. Para compreender completamente a IA como serviço, primeiro precisamos introduzir mais dois termos, para que a lista básica que construiremos fique assim:

РSoftware como servi̤o (SaaS)

РPlataforma como servi̤o (PaaS)

РInfraestrutura como servi̤o (IaaS)

Todas essas três categorias são formas de usar a nuvem para aplicativos de negócios e casos de uso.

Por exemplo, o SaaS geralmente é direcionado a vários tipos de usuários finais de negócios. PaaS é direcionado a desenvolvedores de software com ferramentas prontas para construir, testar, implantar e manter aplicativos corporativos. Por fim, os produtos IaaS permitem que as organizações acessem serviços de infraestrutura, como armazenamento e rede, na nuvem, para que não precisem investir em hardware próprio (caro).

AIaaS se junta ao ecossistema como serviço com suas ofertas disponíveis em todas as três áreas, SaaS, PaaS e IaaS.

Com as ofertas de IA SaaS, os usuários interagem com uma interface ou aplicativo para fazer upload de dados, acessar os modelos disponíveis e gerar insights.

Por outro lado, não há interface com PaaS. Em vez disso, os usuários – que geralmente são desenvolvedores – interagem com a IA PaaS por meio de um ambiente de configuração, por um lado, e uma interface de programação de aplicativos (API), por outro, para incorporar funcionalidades de IA em seus próprios aplicativos. Com efeito, a PaaS permite aos desenvolvedores adicionar IA às suas aplicações utilizando recursos integrados e sem reinventar a roda, ou seja, sem ter que construir as suas próprias funções.

IaaS fornece poder computacional para executar aplicativos exigentes de IA, geralmente em poderosos chips GPU.

Com AIaaS, qualquer organização pode acessar uma ampla gama de produtos de IA prontos para uso de provedores de serviços de IA terceirizados ou personalizar e dimensionar facilmente suas próprias soluções.

Isto está alinhado com o modelo geral de nuvem como serviço que permite às organizações acessar tecnologias e ferramentas avançadas sob demanda. O acesso é habilitado por um provedor de serviços em nuvem (CSP) responsável por hospedar e manter a infraestrutura subjacente. O CSP geralmente fornece o serviço necessário à organização com base em uma assinatura mensal ou anual pré-paga.

Isto diferencia os serviços nativos da nuvem das implementações locais e permite que as empresas reduzam as suas despesas de capital, controlem as suas despesas operacionais contínuas e também minimizem a carga de gestão da infraestrutura.

Vamos mergulhar em mais benefícios da AIaaS na próxima seção.

O que são as 6 Benefícios da AIaaS em relação ao desenvolvimento interno de IA?

AIaaS é uma excelente alternativa para evitar todos os desafios criados pelo desenvolvimento interno de IA (veja esta seção). Oferece vantagens para organizações que buscam acessar recursos de IA sem gastar muito. Esses incluem:

1. Acesso a tecnologia avançada a custos mais baixos

AIaaS tornou a IA mais facilmente acessível, nivelando assim o campo de atuação para empresas menores. No passado, os modelos de ML exigiam máquinas caras com diversas GPUs rápidas em data centers complexos.

Mas agora, os avanços na computação em nuvem permitem que organizações de todos os tamanhos aproveitem recursos poderosos de IA e soluções avançadas de IA a custos significativamente mais baixos. Além disso, com AIaaS, os investimentos necessários para construir, testar e implantar modelos de ML são muito menores do que no desenvolvimento interno.

2. Menos necessidade de habilidades técnicas avançadas

Grandes fornecedores como Amazon, Google ou Microsoft, bem como fornecedores de nicho menores, fornecem uma ampla gama de ferramentas e modelos pré-treinados para muitos casos de uso diferentes ou até mesmo setores específicos, como serviços financeiros ou saúde. Isso significa menos necessidade de experiência em aprendizado de máquina.

Por exemplo, Flowable é uma oferta AIaaS para automatizar tarefas repetitivas diárias em fluxos de trabalho de texto, documentos e imagens. Outra solução AIaaS é o Ultimate AI, um serviço de chatbot com IA semelhante à humana que permite às empresas enviar mensagens automatizadas e fazer chamadas automatizadas. Da mesma forma, Viz.ai fornece uma plataforma baseada em IA para melhorar a coordenação entre profissionais de saúde e especialistas da linha de frente e, em última análise, melhorar a qualidade do atendimento prestado aos pacientes.

Além disso, muitos AIaaS, mesmo no espaço de plataforma como serviço, oferecem soluções sem ou com pouco código, permitindo que as empresas adicionem recursos de IA aos seus próprios aplicativos e façam alterações conforme necessário, mesmo que não o façam. têm desenvolvedores qualificados em IA.

Por exemplo, BotX é uma plataforma de IA sem código para o desenvolvimento de vários tipos de soluções de IA que se baseiam em tecnologias como aprendizagem profunda, PNL ou visão computacional.

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Como essas plataformas e ferramentas são baseadas na nuvem, as organizações não precisam construir ou gerenciar sua própria infraestrutura de IA, portanto, a necessidade de talentos em gerenciamento de infraestrutura ou MLOps também é reduzida.

3. Desenvolvimento mais rápido e facilidade de uso

Devido ao desenvolvimento mais simples, o tempo de colocação no mercado também diminuiu. Modelos pré-treinados, soluções no-code ou low-code combinadas com interfaces de arrastar e soltar ou soluções prontas para uso totalmente funcionais levaram o tempo de desenvolvimento de anos a meses e, em alguns casos, até semanas. Tudo isso com o mínimo de treinamento e integração da equipe envolvida. Mas mesmo com a IA como serviço, existe uma forma mais curta (menos personalizada) de adotar a IA e existe uma forma mais longa (mais personalizada).

4. Escalabilidade e personalização

Dimensionar soluções de IA é um problema muito diferente do desenvolvimento de um modelo de IA funcional e requer diferentes conjuntos de habilidades e conhecimentos.

Felizmente, a maioria das plataformas AIaaS também são construídas em escala. Isso significa que as empresas podem implementar e dimensionar técnicas de IA conforme suas necessidades, demandas ou requisitos mudam. Melhor ainda, eles podem aumentar (ou diminuir) muito rapidamente e por uma fração do custo de uma equipe interna completa de IA.

A escalabilidade das soluções AIaaS é uma das razões pelas quais se acredita que a AIaaS “democratiza” o cenário da IA. Simplificando, estas soluções permitem que as pequenas empresas tenham acesso às capacidades poderosas e escaláveis ​​da IA ​​a baixo custo para desenvolverem as suas próprias soluções e competirem com rivais maiores na sua indústria.

5. Poder de computação ilimitado

Muitos modelos de ML exigem que grandes quantidades de dados de treinamento sejam processados ​​por algoritmos muito complexos, portanto, CPUs e GPUs poderosas são necessárias para realizar a tarefa. Com AIaaS, os sistemas em nuvem podem fornecer rapidamente grandes quantidades de poder de computação e serviços críticos de ML, como computação sem servidor e processamento em lote para processamento de dados e treinamento de modelos. Por exemplo, a startup Stability AI usa 4.000 GPUs Nvidia A100 rodando na AWS para treinar seus modelos de IA.

6. Preços transparentes e controle de custos

Todos os grandes CSPs oferecem AIaaS por meio de um modelo de preços “pré-pago”. Como as organizações pagam apenas pelos recursos de IA que utilizam, podem controlar melhor os seus gastos com IA.

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4 Preocupações com o uso de IA como serviço

1. Segurança

Embora os serviços em nuvem sejam geralmente bem protegidos e comparados a algumas operações internas que possuem equipe dedicada de segurança cibernética, o fato de você precisar confiar em terceiros em termos de segurança e transferir seus dados para eles levanta questões de segurança que precisam ser abordadas durante os processos de adoção e contratação. As empresas também devem se concentrar na seleção de empresas que seguem ou são certificadas com base na ISO 27001 ou SOC 2.

2. Custos de longo prazo

As empresas precisam não apenas avaliar os custos mensais e de configuração da operação de um serviço terceirizado de IA, mas também os custos de rede para a transferência de grandes volumes de dados que podem, a longo prazo, criar novas barreiras de custos. Para algumas aplicações, esses custos se tornaram o principal motivo pelo qual as grandes empresas decidiram reduzir o uso de AIaaS.

3. Dependência e aprisionamento de terceiros

Como acontece com a maioria dos softwares B2B, também com AIaaS, sempre haverá dependência do fornecedor até certo ponto. A dependência do fornecedor significa que um fornecedor pode ter algum poder sobre uma organização cliente em termos de aumento de preços, porque se o cliente decidisse mudar de fornecedor, o cliente teria inevitavelmente de incorrer em custos adicionais para o fazer. Com os fornecedores de AIaaS, estes custos incluiriam, por exemplo, a aprendizagem de um novo ambiente PaaS e a codificação e configuração repetitivas de APIs ou mesmo a reciclagem de modelos.

4. Menos controle

Algumas empresas, principalmente aquelas que têm a IA profundamente incorporada nos seus modelos operacionais principais, poderão necessitar de manter um maior grau de flexibilidade e controlo em toda a cadeia de valor da IA, desde a infraestrutura até à plataforma e ao software do utilizador final. Para essas empresas, menos controlo sobre este fluxo de valor pode ser proibitivo para a adoção de uma solução AIaaS.

Exemplos e estudos de caso de IA como serviço

Estudo de caso 1

A PureTech Global, que oferece serviços de telecomunicações em vários países, acessa tecnologia avançada de AIaaS da AWS para desenvolver aplicativos impactantes e geradores de receita. AIaaS permite que eles incorporem IA em seus fluxos de trabalho nativos, mesmo sem uma equipe de dados dedicada ou experiência anterior em IA. O projeto AIaaS gerou mais receitas para a empresa e permitiu-lhes fornecer serviços de valor agregado aos clientes da PureTech.

Estudo de caso 2

FintechOS usa AIaaS do Microsoft Azure para tornar seus serviços Fintech mais acessíveis aos clientes não técnicos. Com a ajuda de AIaaS, FintechOS oferece uma plataforma de criação digital de baixo código que permite que seus clientes criem produtos digitais ponta a ponta em apenas algumas semanas. Eles podem automatizar processos existentes e desenvolver serviços financeiros personalizados e econômicos usando o mecanismo de personalização de baixo código habilitado para AIaaS do FintechOS.

Estudo de caso 3

WildTrack, uma organização ambiental, usa IA baseada em nuvem do SAS para monitorar espécies ameaçadas. AIaaS permite rastrear, identificar, classificar e classificar automaticamente pegadas de animais e, assim, recriar algumas das habilidades usadas por rastreadores humanos indígenas. Além disso, podem rastrear estes animais em grande escala e a um ritmo mais rápido – ambos essenciais para uma conservação animal mais eficiente e eficaz.

Estudo de caso 4

A Youplus, uma seguradora, usa o BotX para vasculhar a Internet e a documentação relacionada a investimentos em busca de menções ao mau comportamento ambiental de algumas empresas que possui em seus portfólios de produtos de investimento. Em seguida, ele avalia automaticamente essas menções com base em um conjunto de critérios e recomenda ou executa ações em nome dos gerentes de conformidade da empresa para melhorar a conformidade da Youplus com as regulamentações da UE e a qualidade de sua oferta de produtos.

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Todos estes estudos de caso mostram o imenso potencial dos produtos e soluções de IA e como estes produtos e soluções podem beneficiar as empresas e, em última análise, os seus principais intervenientes.

Quais são as diferentes categorias populares de serviços e aplicativos de IA?

Muitos serviços e produtos AIaaS estão disponíveis atualmente, portanto as organizações têm um amplo conjunto de opções para suas necessidades ou aplicações específicas. Desde produtos finais embalados até ferramentas e serviços que auxiliam no processo de desenvolvimento de IA, aqui estão as categorias mais comuns.

Chatbots e Agentes Virtuais

Como exemplo de produto final embalado, podemos tomar provavelmente o caso de uso mais comum de IA que foi reembalado em centenas de produtos diferentes hoje em dia. São chatbots e assistentes digitais que pertencem à categoria SaaS conforme discutimos acima. Os agentes virtuais são baseados na tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL) e entendem a linguagem falada e conversam com os clientes de maneira quase humana. Esses bots, cada vez mais usados ​​em aplicações de atendimento ao cliente, podem aprender com cada conversa e melhorar sua capacidade de responder às perguntas dos clientes. Ao contrário dos agentes humanos de atendimento ao cliente, os bots podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana. Eles também permitem que as empresas economizem tempo e recursos e reatribuam seus valiosos funcionários humanos a tarefas mais complicadas e geradoras de valor, enquanto executam elas próprias tarefas de back-office automaticamente.

APIs de computação cognitiva

Uma categoria de produtos do mundo PaaS que ganhou grande popularidade são os vários tipos de APIs que permitem às empresas incorporar recursos de IA em aplicativos. No entanto, estes requerem algum nível de capacidade de codificação. Esses serviços de API permitem que os desenvolvedores melhorem seus aplicativos com recursos como conversão de texto em fala, conversão de fala em tecnologia, traduções, reconhecimento de entidade, análise de sentimento, resposta a perguntas, visão computacional, APIs faciais, personalizadores ou, por exemplo, detecções de anomalias.

Estruturas de ML e serviços de ML gerenciados

Outro grupo popular de estruturas de ML permite que as empresas construam modelos personalizados sem a necessidade de compreender as complexidades de algoritmos muito avançados que precisam estar envolvidos. Estruturas como TensorFlow, Keras, PyTorch ou Scikit Com esses serviços, as empresas podem adicionar recursos avançados de ML às suas funções ou processos de negócios usando modelos e modelos pré-treinados.

Rotulagem e classificação de dados

Nosso último exemplo é a terceirização, uma das principais etapas iniciais na maioria dos projetos de desenvolvimento de IA. A rotulagem e classificação de dados são duas das aplicações mais populares de AIaaS. A rotulagem de dados é essencial para categorizar dados e treinar modelos de IA. Da mesma forma, a classificação de dados baseada em conteúdo, contexto ou usuário permite que as empresas organizem e armazenem dados de forma eficiente e descubram insights críticos.

Categorias populares de serviços e aplicativos AIaaS

Quem são alguns dos provedores e startups avançados de AIaaS?

Os três maiores CSPs – Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) – oferecem algumas das maiores seleções de ferramentas e serviços de IA por meio de um modelo AIaaS baseado em assinatura. Outros grandes CSPs como IBM, SAP, Intel, Oracle, Hitachi e Salesforce também oferecem muitos serviços e soluções de IA para reconhecimento de texto, Internet das Coisas (IoT), visão computacional, automação inteligente e muito mais.

Muitas startups de IA e empresas menores também operam no espaço global de AIaaS. Esta lista de fornecedores de AIaaS inclui, por exemplo, DataRobot, Flowbase, Clarif.ai, Obviamente.ai, Element AI, ucfunnel, MindLayer, C3.ai, H20.ai, Assembly AI, Levity, Odus ou Viz.ai e muitos mais. Muitos desses fornecedores não apenas criam soluções de IA, mas também as hospedam em suas nuvens, permitindo assim que seus clientes corporativos aproveitem o cenário da IA, e o façam de maneira econômica, eficiente e sempre ativa.

Juntos, estes grandes e pequenos intervenientes estão a moldar o futuro do mercado da IA, que deverá crescer rapidamente nos próximos anos, atingindo receitas de 126 mil milhões de dólares até 2025 – quase um 2Aumento de 0,5x em relação aos US$ 51,27 bilhões em 2022.

Prós e contras do desenvolvimento interno de IA

Algumas empresas desenvolvem internamente suas próprias aplicações de IA. Essas empresas geralmente têm equipes com habilidades e habilidades especializadas em IA, bem como os fundos necessários para comprar ferramentas e estruturas de desenvolvimento caras e para configurar infraestruturas complexas de IA com dispositivos de hardware e licenças de software caros. Esses recursos e ferramentas permitem que as organizações criem algoritmos personalizados, APIs proprietárias e modelos de ML do zero e os treinem de acordo com seus requisitos de negócios.

Essas atividades internas fornecem controle completo sobre o ciclo de vida de desenvolvimento de IA e seus dados de treinamento. Além disso, equipes internas com as habilidades certas e orçamentos apropriados podem desenvolver soluções sob medida, flexíveis e personalizadas para os conjuntos de dados especializados e requisitos de modelo da organização.

Dito isto, o desenvolvimento interno de IA também tem várias desvantagens:

• Custo mais alto: O desenvolvimento de soluções de IA personalizadas pode ser dispendioso do ponto de vista técnico e de recursos humanos.

• Prazos de entrega mais longos: Os tempos de construção podem ser muito longos, e muitas soluções de IA levam meses e até anos para serem construídas internamente, do zero.

• Falta de talento ou experiência: As equipes internas podem não ter experiência para desenvolver soluções. Construir uma solução de IA e implantá-la e escalá-la também apresenta dois conjuntos de habilidades diferentes, por isso é ainda mais difícil contratar toda a gama de habilidades necessárias.

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O modelo AIaaS baseado em nuvem e disponível sob demanda limita efetivamente todos esses desafios.

O que é o modelo de negócios e arquitetura de IA como serviço?

Dentro da nuvem, a arquitetura AIaaS consiste em vários elementos. Estes são:

Computação de IA

Computação refere-se aos recursos de hardware essenciais para fornecer AIaaS. Os serviços de computação incluem computação sem servidor, que permite às organizações criar e executar aplicações de IA sem se preocupar com tarefas relacionadas à infraestrutura. Isso também inclui máquinas virtuais (VMs), contêineres e processamento em lote que desempenham um papel na melhoria do processamento paralelo e na automação de tarefas.

Dados de IA

Algoritmos de IA e modelos de ML estudam grandes quantidades de dados para identificar padrões funcionais e fazer previsões baseadas em dados. Os dados incluídos nesses algoritmos e modelos podem vir de uma ampla variedade de fontes, como bancos de dados relacionais ou data lakes, e podem ser estruturados e não estruturados (por exemplo, textuais ou baseados em imagens).

Serviços para desenvolvedores de IA

A maioria dos provedores de serviços de IA fornece assistentes que facilitam o treinamento de modelos de ML, ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) que simplificam o teste e o gerenciamento de modelos e ferramentas de preparação de dados para extração, transformação e carregamento automatizado de dados (ETL).

Eles também fornecem estruturas e modelos que minimizam a complexidade da configuração da modelagem de ML e do ambiente de análise de dados. As estruturas fornecem uma interface de programação de alto nível que permite às organizações arquitetar, treinar, validar e implantar modelos de IA com mínimo esforço ou conhecimento de codificação.

As estruturas populares de IA e ML incluem Intel® Optimization for TensorFlow, Apache MXNet, Baidu’s PaddlePaddle, Microsoft CNTK, Torch e XGBoost Optimized by Intel. Algumas dessas estruturas são de código aberto e oferecem suporte a linguagens de programação populares como Python e C++, melhorando ainda mais a acessibilidade da AIaaS para empresas menores. Exemplos de tais estruturas incluem Apache Mahout, TensorFlow e Torch.

Serviços de software de IA

A gama de serviços de IA fornecidos por provedores de nuvem está aumentando constantemente. A maioria desses serviços é pré-treinada e geralmente está disponível por meio de APIs, portanto, organizações sem habilidades ou experiência avançada também podem usá-los.

Por exemplo, Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure oferecem serviços de IA para automação comercial, análise de dados, chatbots, agentes virtuais, PNL e muito mais. O IBM Watson também inclui um conjunto de ferramentas e aplicativos de IA para tudo, desde automação comercial e publicidade até risco e conformidade, operações de TI e muito mais.

A gama de AIaaS do GCP não é tão ampla quanto a da AWS. No entanto, os desenvolvedores e cientistas de dados ainda podem selecionar ferramentas e serviços para:

• Construir e implantar modelos de IA

• Treine modelos de ML personalizados

• Obtenha insights valiosos de dados não estruturados

• Adicione traduções a conteúdo e aplicativos

• Converter texto em fala e fala em texto

• Crie experiências de conversação para o cliente em plataformas e dispositivos

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Principais ofertas de AIaaS de grandes provedores de serviços em nuvem

Conclusão

De acordo com um relatório recente de tendências de IA, o modelo AIaaS está emergindo como uma estratégia crítica de crescimento para muitos fornecedores de IA no mercado. Isto acontece porque cada vez mais organizações procuram alcançar a transformação digital e gerar valor para o cliente com IA. Mas implementar a IA internamente pode ser caro e complexo. Para reduzir custos e ainda aproveitar o poder da IA, inúmeras empresas estão recorrendo a empresas de IA como serviço.

AIaaS impulsionará o crescimento de soluções pontuais habilitadas para IA e soluções baseadas em casos de uso nos próximos anos. Também permitirá que as empresas adotem IA multimodal para desbloquear o potencial dos dados e resolver mais problemas do mundo real. Muitas empresas optarão por IA que possa operar efetivamente em ambientes edge. Nesses ambientes, os recursos de computação e armazenamento são distribuídos além da nuvem e mais próximos dos locais onde as organizações conduzem negócios e produzem os dados que dão suporte aos negócios. Outros exigirão microsserviços que possam ser implantados de forma independente e adaptados às suas necessidades comerciais específicas. AIaaS desempenhará um papel em todas essas tendências no futuro.

AIaaS fez incursões significativas no mundo em rápido crescimento da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina. Continuará a fazê-lo e eventualmente se tornará tão importante quanto outras ofertas “como serviço”. Quando isso acontecer, mais organizações poderão aproveitar o poder da IA. E é aí que podemos dizer que a IA está verdadeiramente democratizada.

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