Grondbeginselen van AIaaS en AIPaas (AI-as-a-Service en AI-platforms-as-a-Service)

Grondbeginselen van AIaaS en AIPaas (AI-as-a-Service en AI-platforms-as-a-Service)

Meer weten over :

Grondbeginselen van AIaaS en AIPaas (AI-as-a-Service en AI-platforms-as-a-Service)

Grondbeginselen van AIaaS en AIPaas (AI-as-a-Service en AI-platforms-as-a-Service)

Er zijn veel factoren die ertoe hebben geleid dat bedrijven onrustig zijn geworden en enthousiast zijn om in de nieuwste intelligente technologieën voor hun datamanagementpraktijken te duiken. De bedrijfsexploitanten zuchtten van opluchting wetende dat ze niet langer toegewijde talenten hoeven in te schakelen voor geavanceerde modelontwikkeling of cloudinfrastructuurplanning. Het idee van “managed (hosted) Data Management” werd plotseling de eerste prioriteit van alle bedrijven. Van openbare nutssectoren tot financiën en gezondheidszorg, slimme oplossingen overspoelden alle sectoren.

Factoren die de groei van AI-as-a-service hebben veroorzaakt

In de informatietechnologische wereld hebben de afgelopen jaren enkele belangrijke evenementen plaatsgevonden:

  • Het cloudplatform dook op met een verscheidenheid aan betaalbare opties voor bedrijfsdatamanagement, van platform naar infrastructuur en datacentrische services.
  • Gegevensopslagtechnologieën werden goedkoop en betrouwbaar.
  • Streaming-apparaten en -technologieën (IoT) werden de nieuwe norm in wereldwijde bedrijven.
  • AI-technologieën zoals machine learning (ML), deep learning (DL), natuurlijke taalverwerking (NLP) groeide met grote sprongen.
  • Door de beschikbaarheid van semi of volledig geautomatiseerde datamanagement-, analyse- en BI-producten waren datawetenschappers niet meer nodig voor dagelijkse zakelijke taken. Deze factor duidde op de empowerment van de gewone zakelijke gebruiker die ervan droomt de volgende burger datawetenschapper te worden.

Van 2018 tot dit jaar heeft de Software als een service (SaaS) markt steeg van $ 5,6 miljard tot $ 133 miljard. Nauwlettend wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor geavanceerde technologieplatforms-as-a-service tegen 2023 ongeveer $ 11 miljard zal bereiken en tegen het einde van 2025 de “$ 88.500 miljoen” zal overtreffen. De vier spelers in dit domein – Google, Amazon, Microsoft en IBM – zijn verwikkeld in een race voor AI-sterrendom al een tijdje.

Waarom AI als een service van start gaat in 2021 suggereert dat deze vier in staat zijn:

“Om AI-as-a-Service werkelijkheid te maken voor diegenen die AI willen gebruiken voor alles, van klantenservice tot geautomatiseerde procesautomatisering, marketing, analyse, voorspellend onderhoud – noem maar op.” Het artikel zegt: “In 2020 is AI niet alleen leuk om te hebben, het zal ook een noodzaak zijn.”

AI van de plank: herverpakte AI-oplossingen

Om te voldoen aan de stijgende vraag van de zakelijke gebruiker naar geautomatiseerde AI-producten voor analyse of BI die minimale technische knowhow vereisen, hebben de softwareleveranciers gereageerd met voorverpakte, AI-enabled datamanagementdiensten. Deze producten en services kunnen worden gegroepeerd onder de term “AIaaS” en kunnen snel worden geïmplementeerd en gebruikt in elke zakelijke omgeving.

AIaaS-oplossingen kunnen eenvoudig worden geïntegreerd met het cloudplatform, wat nog een reden is waarom wereldwijde bedrijven in alle soorten en maten met beperkte, interne data-infrastructuren AIaaS-services gemakkelijk hebben overgenomen voor hun datamanagementbehoeften. Bereid u voor op de opkomst van AI-as-a-Service, biedt een interessant argument achter de snelle acceptatie van ‘as a service’-technologieplatforms. Deze auteur denkt dat de grootste vraag van bedrijven was “om bedrijfsresultaten met ongeëvenaarde efficiëntie te verbeteren”, wat alleen geautomatiseerde machinemodellen kunnen leveren, aangezien ze de menselijke nauwkeurigheid, snelheid en efficiëntieniveaus met verschillende stappen overtreffen.

Het idee van gehoste datamanagementservices ontstond een paar jaar geleden toen cloudserviceproviders maatoplossingen begonnen aan te bieden, afhankelijk van de exacte behoeften van bepaalde bedrijven. De opkomst van kunstmatige intelligentie als een service in de openbare cloud geeft aan dat hoewel openbare cloudproviders aanvankelijk AI-mogelijkheden gebruikten om klanten voor hun platforms te werven, hebben ze hun diensten geleidelijk van platformgericht naar datagericht overgeschakeld.

Dataveiligheid, gegevensprivacy en gegevensbeheer waren veelvoorkomende problemen bij alle bedrijfseigenaren en operators die cloudplatforms gebruikten, maar de latere hybride cloud- of private cloud-aanbiedingen hebben deze problemen opgelost. Het beste van cloudgebaseerde datacenters is dat ze enorme schaalmogelijkheden, verbeterde operationele efficiëntie en hoge productiviteit bieden.

Kant-en-klare AI-aangedreven dataplatforms hebben big data-analyse, IoT, edge computing en andere geavanceerde technologieën voor de deur van bedrijven gebracht. Jay Chapel presenteerde zijn gedachten in SaaS versus PaaS versus IaaS: waar gaat de markt naartoe?

Het verschil tussen AIaaS en AIPaaS

AI-as-a-Service verwijst doorgaans naar elk geavanceerd softwarepakket met ingebouwde intelligentie om het menselijk denken na te bootsen of te repliceren. In het geval van datamanagementsoftware worden vooraf gebouwde machine learning (ML) of deep learning (DL) algoritmen geïntegreerd met het softwaresysteem voor geavanceerde trendanalyse, patroonvergelijking of voor voorspellende analyses. Zoals menselijke datawetenschappers schaars en duur worden, kunnen deze softwarepakketten snel voldoen aan de dagelijkse behoeften op het gebied van gegevensbeheer van bedrijven. Omdat ze economisch geprijsd zijn, kunnen middelgrote of kleine bedrijven ze bovendien betalen.

AI Platform-as-a-Service duidt daarentegen op een end-to-end-oplossing zoals een cloudplatform, waar zakelijke gebruikers gebruik kunnen maken van de vereiste services op basis van pay-per-use of pay-per-service. AIPaaS omvat vaak beheerde subservices en API’s van derden, waardoor het een compleet, intelligent platform voor gegevensbeheer biedt dat weinig menselijke (datawetenschappers) tussenkomst vereist.

In AIPaaS hebben zakelijke klanten toegang tot een groot aantal datadiensten zonder een cent te investeren in kostbare interne infrastructuren of fulltime technisch personeel. Om het samen te vatten in de woorden van een blogpost: Enterprise AI is een onderdeel van “Een reeks zakelijke toepassingen, zoals expertsystemen, spraakherkenning en beeldherkenning.”

Grotere voordelen van AIaaS en AIPaaS

Hier zijn enkele directe voordelen van het gebruik van een AIaaS- of AIPaaS-oplossing:

  • Minimale investering in IT-infrastructuren
  • De implementatietijd van de oplossing is kort
  • Minimale afhankelijkheid van technische mankracht
  • Interne datawetenschappers zijn vrij om zeer geavanceerde en selectieve Data Science-taken uit te voeren
  • Cloudserviceproviders bieden betaalbare en aangepaste betalingsstructuren
  • Vooraf gebouwde algoritmen maken complex gegevensbeheer toegankelijk voor de gewone zakelijke gebruiker
  • On-demand inzichten geven zakelijke gebruikers een concurrentievoordeel
  • Een platform met meerdere oplossingen zoals Google Cloud biedt verschillende voordelen, zoals geavanceerde analyse, spraakherkenning en vertaaldiensten

Als er één nadeel is in de AIaaS- of AIPaaS-services, is het het gebrek daaraan Gegevensbeheer, aangezien afhankelijkheid van externe leveranciers een bedreiging vormt voor de gegevensbeveiliging en gegevensprivacy. In de toekomst zullen onderzoekers en leveranciers van oplossingen moeten samenwerken om inbreukbestendige dataplatforms te ontwikkelen.

AIaaS-marktrapport

Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) -markt besproken in een nieuw onderzoeksrapport biedt een diepgaande discussie van “marktaandeel en omvang, trends en voorspellingen en groeimogelijkheden” in termen van “producttypen, toepassingen, belangrijke fabrikanten, belangrijke regio’s en landen”.

Conclusie

Volgens AI als een platform-as-a-service dat gegevens transformeert met intelligentieligt de toekomst van AI-serviceplatforms in het afstemmen van specifieke oplossingen op specifieke use-cases. Een voorbeeld is het gebruik van AI-services voor autonome voertuigen, waarbij verschillende componentenfabrikanten AI-mogelijkheden hebben geïmplementeerd om één alomvattend en geïntegreerd autonoom transport te ontwikkelen.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com