Was ist AIaaS? Künstliche Intelligenz als Dienstleistung erklärt

Heute nutzen fast alle Unternehmen mindestens eine Art von As-a-Service-Angeboten, um sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren und andere Bedürfnisse an externe Experten und Anbieter auszulagern. Obwohl Software als Dienstleistung die größten weltweiten Ausgaben hat – allein im Jahr 2020 105 Millionen US-Dollar – wird erwartet, dass IaaS und PaaS in den kommenden Jahren schneller wachsen.

Jetzt wird derselbe Service-Ansatz auf ein neues Feld angewandt: AIaaS. AIaaS steht für Artificial Intelligence-as-a-Service. Der Begriff und das Produkt nehmen zu, und wir gehen in diesem Artikel näher daran, was AIaaS bedeutet.

Wir schauen uns an:

• Was ist AIaaS?
• KI verstehen
  • Wie KI funktioniert
  • KI ist ein großes Geschäft
• Das Wachstum von AIaaS
• AIaaS-Typen
• Vorteile und Nachteile
• Häufige Anbieter
• AIaaS vs. AIPaaS
• Zusätzliche Ressourcen

Fangen wir an.

Was ist AIaaS?

AIaaS steht für Künstliche Intelligenz als Dienstleistung. Es bezieht sich auf fertige KI-Tools, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Techniken zu einem Bruchteil der Kosten einer vollständigen, internen KI umzusetzen und zu skalieren.

Das Konzept von allem als Service bezieht sich auf jede Software, die über ein Netzwerk hinweg aufgerufen werden kann, weil sie auf Cloud-Computing angewiesen ist. In den meisten Fällen ist die Software sofort erhältlich. Sie kaufen sie bei einem Drittanbieter, nehmen ein paar Anpassungen vor und beginnen sie fast sofort zu nutzen, auch wenn sie noch nicht vollständig an Ihr System angepasst wurde.

Lange Zeit war künstliche Intelligenz für die meisten Unternehmen zu teuer:

• Die Maschinen waren riesig und teuer.
• Die Programmierer , die an solchen Maschinen arbeiteten, waren knapp (was bedeutete, dass sie hohe Bezahlungen forderten).
• Viele Unternehmen hatten nicht genügend Daten, um sie zu untersuchen.

Da Cloud-Dienste immer zugänglicher geworden sind, ist KI zugänglicher: Unternehmen können unendlich viele Daten sammeln und speichern. Hier kommt KI-as-a-Service ins Spiel.

Kommen wir nun zum Thema KI, damit wir die richtigen Erwartungen haben, wenn wir mit AIaaS umgehen.

KI verstehen

Wir hören es immer wiederholt: Künstliche Intelligenz ist ein Weg, Maschinen dazu zu bringen, dieselbe Art von Arbeit zu verrichten, die das menschliche Gehirn leisten kann. Diese Definition ist Gegenstand erheblicher Debatten, wobei Technologieexperten argumentieren, dass der Vergleich von Maschinen mit menschlichem Gehirn das falsche Paradigma sei. Sie könnte Angst schüren, dass Menschen von Maschinen übernommen werden könnten.

Der Begriff KI kann auch als Marketingstrategie für Unternehmen verwendet werden, um zu zeigen, wie innovativ sie sind – etwas, das als künstliche KI oder Fake-KI bekannt ist.

Bevor wir uns um die technologische Singularität sorgen, müssen wir verstehen, was KI eigentlich ist.

"Intelligenz ist die Effizienz, mit der du neue Fähigkeiten bei Aufgaben erwirbst, auf die du dich vorher nicht vorbereitet hast... Intelligenz ist nicht die Fähigkeit an sich, es geht nicht darum, was du kannst, sondern wie gut und effizient du neue Dinge lernen kannst." – Francois Challot, KI-Forscher bei Google und Schöpfer von Keras

Maschinen, die sich an neue Umgebungen anpassen und Lösungen für neue Probleme schaffen können, sollen künstliche Intelligenz zeigen. So wie Menschen ständig auf neue Herausforderungen reagieren, können Computer nun auf eine Weise reagieren, für die ihre Programmierer sie nicht explizit programmiert haben.

Wichtig ist jedoch, dass KI nicht von selbst erschaffen wird – Menschen erschaffen sie. Wir nennen eine Entität intelligent, wenn sie Dinge tun kann, die Menschen normalerweise tun.

Heute ist maschinelles Lernen die führende Art von KI. Es ist der reifeste von mehreren Bereichen der KI. Genau wie bei KI gibt es jedoch viel Hype um ML im Vergleich zu dem, was es tatsächlich ist. Heute kann ML vieles tun, aber es ist keine Himmelslösung, die alle organisatorischen Probleme löst.

(Verstehe die Unterschiede zwischen ML und KI.)

Wie funktioniert KI?

Die Mehrheit der KI nutzt Algorithmen. Algorithmen werden definiert als eine Reihe von Regeln oder als einen Prozess, der typischerweise von einem Computer befolgt wird, um ein Problem zu berechnen oder zu lösen. Bei KI-Algorithmen lösen Computer spezifische Aufgaben durch:

• Ich studiere sehr große Datenmengen.
• Verallgemeinerungen oder statistische Schätzungen vornehmen.

KI ist ein großes Geschäft

Das Wachstum von AIaaS

KI-Algorithmen werden oft in zwei Typen unterteilt:

• Maschinelle Lernalgorithmen, einschließlich Klassifikation und Regression
• Deep-Learning-Algorithmen, die tiefe neuronale Netze verwenden

(Entdecken Sie die besten ML-Algorithmen.)

Wenn diese Algorithmen auf bestimmte Weise angewendet werden, können Computer wie ein menschliches Gehirn wirken:

• Objekte in einem Bild bestimmen
• Ein spontanes Gespräch mit einem Menschen führen
• Reaktion auf Straßensperren durch ein fahrerloses Auto
• Chatte mit Menschen mit 24/7-Verfügbarkeit

Unternehmen möchten alle Erkenntnisse nutzen, die sie aus Daten gewinnen können. Für Organisationen könnten Daten ihnen helfen:

• Ihre Kunden und ihre Wünsche besser zu verstehen
• Finden Sie Bereiche in Produktion und Dienstleistungserbringung, die Automatisierung sein können
• Verstehe, warum manche Leute kaufen und andere nicht

Jede scheinbar immaterielle Information kann sich als Wettbewerbsvorteil erweisen.

(Vergleichen Sie drei einfache Datenstrategien und Datenethik für Unternehmen.)

Wenn Ihr Unternehmen noch keine künstliche Intelligenz einsetzt, werden Sie es bald tun. International Data Corporation (IDC) schätzt, dass die weltweiten Ausgaben für KI von den 50,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf mehr als 110 Milliarden bis 2024 steigen werden.

Ein weiterer Rückblick zeigt, dass 2017 nur 12 Milliarden Dollar ausgegeben wurden. Das bedeutet, dass die globalen Ausgaben in nur sieben Jahren voraussichtlich fast verzehnfacht sind.

Es scheint, als kämen all diese Ausgaben aus vielen Richtungen – nicht nur aus den großen Unternehmen. Flexera berichtete kürzlich über die breite Einführung von KI:

• 28 % der Unternehmen experimentieren mit KI/ML.
• 46 % der Unternehmen experimentieren mit KI/ML oder planen es.
• KI/ML ist das Feld, in dem Unternehmen am meisten experimentieren.

Was bedeutet das? Sicherlich sind KI und ML heute auf den meisten organisatorischen Radaren. Die größere Erkenntnis könnte sein, dass fast die Hälfte aller Unternehmen die Technologie in den nächsten Jahren nutzen wird.

Für Unternehmen, die nicht in der Lage sind oder wollen, ihre eigenen Clouds zu bauen und eigene KI-Systeme zu entwickeln, zu testen und zu nutzen, ist Künstliche Intelligenz als Dienstleistung die Lösung. Das ist der größte Reiz: die Möglichkeit, Datenerkenntnisse zu nutzen, ohne eine massive Anfangsinvestition in Talente und Ressourcen zu benötigen.

Wie bei anderen "as a Service"-Optionen gelten die gleichen Vorteile auch bei AIaaS:

• Den Fokus auf das Kerngeschäft zu halten (nicht Experten für Daten und maschinelles Lernen zu werden)
• Minimierung des Investitionsrisikos
• Steigere die Vorteile, die du aus deinen Daten ziehst.
• Verbesserung der strategischen Flexibilität
• Kostenflexibilität und Transparenz

Arten von AIaaS

Gängige Typen von AIaaS sind:

Chatbots & digitale Unterstützung

Dazu können Chatbots gehören, die mit natürlichen Sprachverarbeitungsalgorithmen (NLP) aus Gesprächen mit Menschen lernen und die Sprachmuster nachahmen und Antworten liefern. Dadurch können sich die Mitarbeiter des Kundenservices auf komplexere Aufgaben konzentrieren.

Dies sind heute die am weitesten verbreiteten AIaaS-Typen.

APIs für kognitives Rechnen

APIs, kurz für Application Programming Interface, sind eine Möglichkeit, wie Dienste miteinander kommunizieren. APIs ermöglichen es Entwicklern, eine bestimmte Technologie oder einen bestimmten Service in die von ihnen entwickelte Anwendung einzubauen, ohne den Code von Grund auf neu schreiben zu müssen. Gängige Optionen für APIs sind:

• NLP
• Computersprache und Computer Vision
• Übersetzung
• Wissensabbildung
• Suche
• Emotionserkennung

Maschinelle Lern-Frameworks

ML- und KI-Frameworks sind Werkzeuge, die Entwickler nutzen können, um ihr eigenes Modell zu erstellen, das im Laufe der Zeit aus bestehenden Unternehmensdaten lernt.

Maschinelles Lernen wird oft mit Big Data assoziiert, kann aber auch andere Anwendungen haben – und diese Frameworks bieten eine Möglichkeit, Machine-Learning-Aufgaben einzubauen, ohne die Big-Data-Umgebung zu benötigen.

Vollständig verwaltete maschinelle Lerndienste

KI-Frameworks für maschinelles Lernen sind der erste Schritt zum maschinellen Lernen. Diese Option ist eine Möglichkeit, umfangreichere maschinelle Lernfähigkeiten mit Vorlagen, vorgefertigten Modellen und Drag-and-Drop-Tools zu erweitern, um Entwicklern beim Aufbau eines individuelleren maschinellen Lernrahmens zu helfen.

Vorteile und Nachteile von AIaaS

Wie jedes andere "as-a-Service"-Angebot bringt das KI-as-a-Service-Geschäftsmodell Unternehmen einen Mehrwert, ohne hohe Kosten zu verursachen. Es gibt jedoch auch deutliche Nachteile bei der Nutzung eines cloudbasierten KI-Systems, die kein Unternehmen ignorieren sollte.

Warum sollte ich AIaaS verwenden?

• Fortschrittliche Infrastruktur zu einem Bruchteil der Kosten. Erfolgreiche KI und maschinelles Lernen erfordern viele parallele Maschinen und schnelle GPUs. Vor AIaaS könnte ein Unternehmen die Anfangsinvestition und die laufende Wartung zu viel entscheiden. Heute bedeutet KI-Infrastruktur als Dienstleistung, dass Unternehmen die Kraft des maschinellen Lernens zu deutlich geringeren Kosten nutzen können. Das bedeutet, dass Sie weiterhin an Ihrem Kerngeschäft arbeiten können, nicht an Schulungen und Ausgaben für Bereiche, die Entscheidungsfindung nur teilweise unterstützen.
• Flexibilität. Hand in Hand mit niedrigeren Kosten gibt es viel Transparenz bei AIaaS: Bezahlen Sie für das, was Sie verwenden. Obwohl maschinelles Lernen viel Rechenleistung benötigt, benötigen Sie diese Leistung möglicherweise nur in kurzer Zeit – Sie müssen KI nicht ununterbrochen betreiben.
• Benutzerfreundlichkeit. Obwohl viele KI-Optionen Open Source sind, sind sie nicht immer benutzerfreundlich. Das bedeutet, dass Ihre Entwickler Zeit damit verbringen, die ML-Technologie zu installieren und zu entwickeln. Stattdessen ist AIaaS sofort einsatzbereit – sodass Sie die Kraft der KI nutzen können, ohne zuerst technische Experten zu werden.
• Skalierbarkeit. Künstliche Intelligenz als Service ermöglicht es Ihnen, mit kleineren Projekten zu beginnen, um herauszufinden, ob sie Ihren Bedürfnissen richtig entspricht. Mit zunehmender Erfahrung mit Ihren eigenen Daten können Sie Ihren Service anpassen und je nach steigender Skalierung skalieren, wenn sich die Anforderungen des Projekts ändern.

Was sind die Herausforderungen von AIaaS?

• Verringerte Sicherheit. KI und maschinelles Lernen sind auf erhebliche Datenmengen angewiesen, was bedeutet, dass Ihr Unternehmen diese Daten mit Drittanbietern teilen muss. Die Speicherung, der Zugriff und der Transit zu Servern müssen gesichert sein, um sicherzustellen, dass die Daten nicht unsachgemäß genutzt, geteilt oder manipuliert werden.
• Abhängigkeit. Da Sie mit einer oder mehreren Drittanbietern zusammenarbeiten, verlassen Sie sich darauf, dass sie Ihnen die benötigten Informationen liefern. Das ist an sich kein Problem, aber es kann zu Verzögerungen oder anderen Problemen führen, falls Probleme auftreten.
• Geringere Transparenz. In AIaaS kaufst du den Service, aber nicht den Zugang. Manche betrachten Angebote als Service, insbesondere solche im ML, wie eine Black Box – du kennst die Eingabe und die Ausgabe, aber du verstehst die inneren Abläufe nicht, zum Beispiel welche Algorithmen verwendet werden, ob die Algorithmen aktualisiert werden und welche Versionen auf welche Daten angewendet werden. Das kann zu Verwirrung oder Missverständnissen bezüglich der Stabilität deiner Daten oder des Outputs führen.
• Datenverwaltung. Bestimmte Branchen können einschränken, ob und wie Daten in einer Cloud gespeichert werden dürfen, was Ihrem Unternehmen insgesamt die Nutzung bestimmter AIaaS-Arten verwehren kann.
• Langfristige Kosten. Die Kosten können bei allen "as-a-Service"-Angeboten schnell in die Höhe schnellen, und AIaaS bildet da keine Ausnahme. Wenn Sie sich immer tiefer in KI und maschinelles Lernen einlassen, suchen Sie möglicherweise nach komplexeren Angeboten, die teurer sein können und erfordern, dass Sie Mitarbeiter mit spezifischerer Erfahrung einstellen und schulen. Wie bei allem können die Kosten jedoch eine kluge Investition für Ihr Unternehmen sein.

Anbieter von AIaaS

Du kannst dir wahrscheinlich die wichtigsten Anbieter von AIaaS vorstellen.

Beispiele für KI als Service sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP), die allesamt branchenführende Unternehmen sind und AIaaS-Angebote weltweit in viele Unternehmen gebracht haben. Jeder Anbieter bietet verschiedene Arten von Bots, APIs und maschinellen Lernframeworks sowie vollständig verwaltete Machine-Learning-Optionen an.

Weitere Beispiele für KI als Dienstleistung sind bekannte Technologieunternehmen wie Salesforce, Oracle und SAP, die in das Territorium der Big 3 vordringen.

Unzählige Start-ups, die sich ebenfalls auf verschiedene Bereiche von AIaaS konzentrieren. Wie in allen Branchen ist es nicht ungewöhnlich, dass größere Unternehmen die kleineren Unternehmen kaufen, um die entwickelten Dienstleistungen in ihr Portfolio aufzunehmen.

Unterschied zwischen KI als Dienstleistung (AIaaS) und KI-Plattform als Dienstleistung (AIPaaS)

Cloudbasierte Angebote machen technologische Fortschritte zugänglicher, erschwinglicher und skalierbarer – und helfen Unternehmen, mit den neuesten Innovationen Schritt zu halten. Diese Vorteile sind besonders wertvoll für KI-Technologien – daher das rasante Wachstum von AIaaS und AIPaaS.

Die Unterschiede zwischen AIaaS und AIPaaS drehen sich um ihren Umfang und Zweck. AIaaS bietet fertige, fertige Tools und APIs, die spezifische Funktionen und Bedürfnisse adressieren. Dieser Ansatz ist nicht ausreichend, wenn man maßgeschneiderte Modelle benötigt. AIPaaS stellt die Infrastruktur und Werkzeuge bereit, um KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren, die einen spezifischen Anwendungsfall abdecken.

KI-Plattform als Service (AIPaaS)

AIPaas ist ein spezialisiertes IaaS, das eine vollständige KI-Lösungsentwicklungsumgebung bietet. Data Scientists und fortgeschrittene Entwickler verfügen über die Flexibilität, die sie benötigen, um Daten zu verwalten und anschließend KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren, die auf organisatorische Bedürfnisse zugeschnitten sind. AIPaaS bietet außerdem Infrastruktur und Werkzeuge zum Bereitstellen und Verwalten von Modellen.

Wesentliche Unterschiede

Zukunft von AIaaS

Als schnell wachsendes Feld bietet AIaaS viele Vorteile, die frühe Adapter auf den Tisch bringen. Aber seine Nachteile bedeuten viel Verbesserungspotenzial.

Auch wenn es bei der Entwicklung von AIaaS Stolpersteine geben mag, ist es wahrscheinlich genauso wichtig wie andere "as-a-Service"-Angebote. Wenn man diese wertvollen Dienste aus den Händen weniger nimmt, können viele weitere Organisationen die Kraft von KI und ML nutzen.

Verwandte Literatur

• BMC Machine Learning & Big Data Blog
• Der Zustand der KI heute
• Achtsame KI
• Was ist AIOps?
• 4 Arten von künstlicher Intelligenz
• Machine Learning as a Service (MLaaS) erklärt

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