Als Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) bezeichnet man das Outsourcing von künstlicher Intelligenz (KI). KI als Dienstleistung ermöglicht Unternehmen mit KI für verschiedene Zwecke ohne große Anfangsinvestitionen und mit geringerem Risiko zu experimentieren. Experimente können die Stichprobe mehrerer Public Cloud-Plattformen ermöglichen, um verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu testen.
„KI-as-a-Service Angebote sollten von den KMU als eine Art kreative Toolbox gesehen werden, aus der je nach individuellem Bedarf die passenden Services ausgesucht werden können.”
Prof. Martin Ruskowski
(DFKI Kaiserslautern)
Für Unternehmen, die nicht in der Lage oder nicht bereit sind, ihre eigenen Clouds zu installieren und ihre eigenen Systeme der künstlichen Intelligenz zu erstellen, zu testen und zu nutzen, ist KI-as-a-Service die Lösung. Wie bei anderen “as a service”-Optionen wird der gleiche Ansatz auch bei der künstlichen Intelligenz angewendet:
- Damit sich das Unternehmen auf sein Kerngeschäft konzentrieren kann und nicht zu einem Experten für Daten- und maschinelles Lernen wird.
- Kostentransparenz schaffen
- Deutlich reduziertes Investitionsrisiko
- Steigerung des Nutzens von Daten
- Erhöhung der strategischen Flexibilität, da AI-as-a-Service flexibel und dynamisch ist.
Arten von AIaaS
Wenn wir AIaaS als künstliche Intelligenz von der Stange verstehen, was bekommen wir dann, wenn wir einen Service kaufen?
Zu den bekannten Arten von AIaaS gehören:
- Bots und digitale Unterstützung. Dazu gehören beispielsweise Chat-Bots, die mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP)-Algorithmen aus dem Gespräch mit Menschen lernen und die Sprachmuster imitieren und dabei Antworten geben. Dies gibt den Mitarbeitern im Kundenservice die Möglichkeit, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Dies ist die derzeit am weitesten verbreitete Art von AIaaS.
- Cognitive Computing APIs. APIs, kurz für Application Programming Interface, sind eine Möglichkeit für Entwickler, eine bestimmte Technologie oder einen bestimmten Dienst in die Anwendung einzubauen, die sie erstellen, ohne den Code von Grund auf neu zu schreiben. Gängige Optionen für APIs sind NLP, Computersprache und Computer Vision, Übersetzung, Knowledge Mapping, Suche und Emotionserkennung.
- Frameworks für maschinelles Lernen. Dies sind Werkzeuge, mit denen Entwickler ihr eigenes Modell erstellen können, das im Laufe der Zeit aus vorhandenen Unternehmensdaten lernt. Machine Learning wird oft mit großen Datenmengen in Verbindung gebracht, kann aber auch andere Anwendungen haben – und diese Frameworks bieten eine Möglichkeit, maschinelle Lernaufgaben einzubauen, ohne die große Umbauten in Ihrer Datenumgebung zu benötigen.
- Vollständig verwaltete maschinelle Lerndienste. Wenn maschinelle Lernframeworks der erste Schritt zum maschinellen Lernen sind, ist diese Option eine Möglichkeit, mit Hilfe von Vorlagen, vorgefertigten Modellen und Drag-and-Drop-Tools umfassendere maschinelle Lernfähigkeiten hinzuzufügen, um Entwicklern beim Aufbau eines individuelleren maschinellen Lernrahmens zu helfen.
Nutzen Sie die Möglichkeit der bereits fertigen AIaaS Dienste um damit Ihre Anwendungen und Use Cases mit der KI Technologie zu erweitern. Unser Expertenteam unterstützt Sie dabei.
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