AIaaS (Artificial Intelligence as a Service)

Wie funktioniert KI?

KI umfasst eine Vielzahl von Technologien, darunter Roboter, Computer Vision, kognitives Computing, ML-Modelle und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP).

Algorithmen für maschinelles Lernen, das wichtigste Werkzeug der KI, sind eine Sammlung von Richtlinien oder Methoden, die im Allgemeinen von einem Computer angewendet werden, um ein Problem zu berechnen oder zu lösen. Zu den typischen Methoden, die Computer zur Lösung von Problemen oder zur Entscheidungsfindung einsetzen, gehören entweder umfangreiche Datenanalysen oder die Erstellung von Verallgemeinerungen und statistischen Prognosen.

KI-Algorithmen werden häufig in zwei Kategorien unterteilt: Deep-Learning-Algorithmen, die tiefe neuronale Netzeverwenden, und maschinelle Lernalgorithmen wie Regression und Klassifizierung.

Die Vorteile der Nutzung von AIaaS-Plattformen

Mit dem AIaaS-Bereitstellungsmodell können Unternehmen KI zu angemessenen Kosten ausführen, ohne ein einziges KI-Projekt entwickeln oder pflegen zu müssen. AIaaS-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, maßgeschneiderte KI-Dienste zu entwickeln, die anpassungsfähig, skalierbar und einfach zu nutzen sind.

Weitere Vorteile von AIaaS-Systemen sind die folgenden:

• Schnelle Bereitstellung. AIaaS ist eine der schnellsten Möglichkeiten, KI in einem Unternehmen einzuführen. Es ist einfach zu installieren und einzurichten. Da es eine Vielzahl von KI-Anwendungsfällen gibt, ist es für ein Unternehmen nicht immer machbar, für jeden einzelnen ein KI-Tool zu erstellen und zu pflegen. Anpassbare Optionen sind besonders nützlich, da Unternehmen KI-Dienste schnell bereitstellen und entsprechend ihren geschäftlichen Anforderungen und Beschränkungen anpassen können.
• Geringe bis keine Programmierkenntnisse erforderlich. AIaaS kann auch dann genutzt werden, wenn ein Unternehmen über keinen eigenen KI-Entwickler oder Programmierer verfügt. Alles, was erforderlich ist, ist eine No-Code-Infrastruktur im Unternehmen, da im Allgemeinen während des Einrichtungsprozesses keine Programmier- oder technischen Kenntnisse erforderlich sind.
• Kostenersparnis. Kosteneinsparungen sind der wichtigste Faktor für die Verbreitung von AIaaS in der IT-Branche. AIaaS ist für Unternehmen kosteneffizient, da sie nur für die Nutzung und die KI-Funktionalität zahlen und keine großen Vorabinvestitionen tätigen müssen.
• Preistransparenz. AIaaS reduziert nicht nur die nicht wertschöpfende Arbeit, sondern bietet auch Zugang zu KI mit einem hohen Maß an Transparenz bei den Servicegebühren. Da die meisten AIaaS-Preisstrukturen auf dem Verbrauch basieren, zahlen Unternehmen nur für die KI-Technologien, die sie nutzen.
• Skalierbarkeit. AIaaS ist gut geeignet für Unternehmen, die skalieren wollen. Es ist ideal für Aufgaben, die keinen großen Mehrwert schaffen, aber ein gewisses Maß an kognitiver Beurteilung erfordern. Da AIaaS die industrielle Automatisierung einsetzt, um einfache Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen, haben die Teammitglieder mehr Zeit, sich auf andere Aufgaben zu konzentrieren.

Was sind die Herausforderungen von AIaaS?

• Der Preis. Die Anschaffung der erforderlichen Hardware und Software für den Start einer On-Premises-Cloud-Computing-KI ist kostspielig. Rechnet man die Personal- und Wartungskosten sowie die erforderlichen Hardwareänderungen für verschiedene Aufgaben hinzu, wird AIaaS für viele Unternehmen unerschwinglich.
• Transparenz. Die meisten AIaaS-Plattformen bieten den Anwendern zwar Zugang zu den Diensten des Anbieters, aber nur wenig bis gar keine Transparenz über ihre internen Abläufe.
• Sicherheit. Datensicherheit ist ein Hauptanliegen bei AIaaS, da Daten die Grundlage von KI sind und Unternehmen Daten mit externen Anbietern teilen müssen. Datenmaskierung und andere Techniken zur Verbesserung des Datenschutzes sind jedoch darauf ausgelegt, die Daten eines Unternehmens zu schützen.
• Datenverwaltung. In stark regulierten Branchen müssen Unternehmen die Grenzen der Cloud-Datenspeicherungstrikt einhalten. Für Unternehmen im Banken- und Gesundheitssektor kann die Nutzung von AIaaS beispielsweise schwierig sein, da sie auf Einschränkungen stoßen könnten, wie zum Beispiel Beschränkungen bei der Speicherung, Freigabe und Nutzung von Daten auf der AIaaS-Plattform.
• Bindung an den Anbieter. Wenn die Anforderungen eines Unternehmens von einem AIaaS-Anbieter nicht erfüllt werden, kann ein Wechsel zu einem anderen schwierig sein. Dies liegt daran, dass verschiedene KI-Anbieter unterschiedliche Reaktionsweisen und Vereinbarungen zur Anbieterbindung verwenden. Auch für die Teammitglieder kann der Wechsel zeitaufwändig sein, da sie das neue Programm von Grund auf lernen müssen.

Arten von AIaaS

Verschiedene KI-Anbieterplattformen bieten unterschiedliche Arten von maschinellem Lernen und KI an. Diese Variationen können auf die KI-Bedürfnisse eines Unternehmens abgestimmt werden, da sie die Funktionen und Preise bewerten müssen, um zu sehen, was für sie geeignet ist. Anbieter von Cloud-KI-Diensten können die für einige KI-Aufgaben benötigte Spezialhardware anbieten, zum Beispiel GPU-basierte Verarbeitung für intensive Workloads.

Im Folgenden finden Sie einige beliebte AIaaS-Typen:

• Bots. Bots und Chatbots sind in allen Branchen weit verbreitet. Sie nutzen NLP, um echte menschliche Sprache zu imitieren, und werden im Allgemeinen im Kundenservice eingesetzt, um relevante Antworten auf die häufigsten Kundenanfragen zu geben. Unternehmen sparen Zeit und Ressourcen, indem sie rund um die Uhr antworten und es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Eine vom KI-Anbieter Tidio durchgeführte Studie ergab, dass 62 Prozent der Verbraucher lieber einen Chatbot für den Kundendienst nutzen würden, als auf menschliche Mitarbeiter zu warten, die ihre Anfragen beantworten.
• Maschinelles Lernen. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Trends in ihren Daten zu untersuchen und zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und dabei zu lernen. Diese Datenverarbeitungstechnik ist so konzipiert, dass sie mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingreifen auskommt, so dass Unternehmen AIaaS ohne spezielle technische Kenntnisse einsetzen können. ML wird in einer Vielzahl von Optionen angeboten, von vortrainierten Modellen bis hin zu Modellen, die für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt wurden.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs). Eine API ist eine Softwarebrücke, die die Kommunikation zwischen zwei Anwendungen ermöglicht. Ein Beispiel hierfür ist eine Webseite zur Buchung von Flugreisen von Drittanbietern wie Expedia, Kayak oder CheapOair, die Informationen aus verschiedenen Datenbanken von Fluggesellschaften verwendet, um alle Angebote an einem Ort anzuzeigen. Weitere gängige Verwendungszwecke für APIs sind maschinelles Sehen, Dialog-KI und NLP-Anwendungen wie die Erkennung von Dringlichkeit oder Stimmungsanalysen.
• Datenbeschriftung. Die Kennzeichnung von Daten ist ein Prozess, bei dem riesige Datenmengen mit Anmerkungen versehen werden, um sie effizient zu ordnen. Es gibt zahlreiche Verwendungszwecke, zum Beispiel die Gewährleistung der Datenqualität, die Kategorisierung von Daten nach ihrer Größe und die Entwicklung von KI. Die Daten werden mit Hilfe von Human-in-the-Loop-Maschinenlernen beschriftet, was eine kontinuierliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine ermöglicht und es der KI erleichtert, die Daten in Zukunft auszuwerten.

Anbieter von AIaaS

KI-Plattformen, darunter Amazon Machine Learning, Microsoft Azure Cognitive Services und Google Cloud Machine Learning, können Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, was mit ihren Daten möglich sein könnte. Bevor sie sich festlegen, können Unternehmen herausfinden, was funktioniert, und die Skalierung ermöglichen, indem sie die Algorithmen und Dienste verschiedener Anbieter testen. Wenn eine Plattform gefunden ist, die sich entsprechend den Anforderungen skalieren lässt, können die Ressourcen dieser großen Anbieter die erforderliche Skalierung mit Rechenkapazität unterstützen.

Im Folgenden finden Sie einige Anbieterplattformen, die AIaaS-Dienste anbieten:

• Amazon Web Services (AWS). AWS ist eine Plattform, die mehrere Cloud-Dienste und mehr als 200 Dienste weltweit anbietet. AWS bietet mehrere Produkte für gängige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen und KI, darunter Amazon SageMaker und Amazon Alexa. Kunden, Unternehmen und Menschen mit Beeinträchtigungen profitieren von diesen Amazon-KI-Diensten.
• Anolytics. Anolytics ist eine AIaaS-Plattform für Datenannotation, die Outsourcing-Dienste für ML- und KI-Modelle anbietet.
• Google AI. Google Cloud bietet zahlreiche Tools für KI und maschinelles Lernen, wie beispielsweise die Tensor Processing Unit (TPU), die das Training von KI-Modellen beschleunigt. Um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen, bietet Google auch verschiedene andere KI-Technologien an, darunter Google Lending DocAI, das die Bearbeitung von Hypothekenunterlagen automatisiert.
• IBM Watson. Unternehmen können aus einer Vielzahl von vorgefertigten Anwendungen von IBM Watson wählen, darunter Watson Assistant zur Erstellung virtueller Assistenten und Watson Natural Language Understanding zur Durchführung komplexer Textanalyseaufgaben. Es sind keine Vorkenntnisse in Data Science oder maschinellem Lernen erforderlich, und Entwickler können mit IBM Watson Studio ML-Modelle in jeder Cloud erstellen, trainieren und einsetzen.
• LivePerson. LivePerson ist ein SaaS-Startup, das die LivePerson Conversational Cloud nutzt. Es ermöglicht die Integration von Systemen für Sprach-, E-Mail- und Messaging-Kundenerfahrungen und zielt darauf ab, Marken mithilfe der Absichtserkennung darüber zu informieren, was ihre Kunden wollen.
• Microsoft Azure AI. Datenwissenschaftler, Ingenieure und Experten für maschinelles Lernen nutzen häufig Microsoft-Azure-Plattformen für maschinelles Lernen und KI. Eine dieser Plattformen ist der Cloud-basierte Dienst Azure NLP, der bei der Interpretation und Analyse von Texten hilft. Auch die Sprachen Python und R werden von Azure unterstützt. Microsoft Azure bietet vorgefertigte Bibliotheken, spezialisierte Code-Pakete und andere AIaaS-Angebote, einschließlich Conversational AI und Azure Cognitive Services.
• ServiceNow. Einer der beliebtesten Services von ServiceNow ist AIOps, eine Plattform für künstliche Intelligenz, die den IT-Betrieb vereinfachen soll. Mit Produkten wie AI Contact Center und AI Customer Care bietet ServiceNow auch eine Auswahl für digitale Sicherheit.
• SAS. SAS ist eine KI-gesteuerte Analyseplattform, die KI nutzt, um Big Data zu verarbeiten und Daten aus verschiedenen Quellen zu verwalten und abzurufen. Das Unternehmen bietet auch Dienstleistungen in den Bereichen NLP und visuelles Data Mining an und stellt eine einfache Benutzeroberfläche in der SAS-Sprache bereit.

Das globale Marktforschungsunternehmen Market Research Future hat einen Bericht mit dem Titel AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region -- forecast to 2030 veröffentlicht, in dem prognostiziert wird, dass der AIaaS-Markt bis zum Jahr 2030 ein Volumen von 43,29 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,8 Prozent wachsen wird.

Frühe Anwender werden von AIaaS angezogen, weil es viele Vorteile bietet und eine schnell wachsende Branche ist. Ihre Unzulänglichkeiten zeigen, dass es noch Raum für Verbesserungen gibt, aber trotz potenzieller Hindernisse für ihre Entwicklung wird AIaaS voraussichtlich genauso bedeutend sein wie andere as-a-Service-Produkte.