¿Qué es la inteligencia artificial como servicio (AIaaS)?

El software como servicio, o SaaS, es un concepto familiar para muchos. Los usuarios de Photoshop desde hace mucho tiempo recordarán cuando Adobe dejó de vender su producto y en su lugar cambió a un modelo de suscriptor. Netflix y Disney + son esencialmente películas como servicio, particularmente en un momento en que la propiedad de medios físicos está perdiendo terreno frente a la transmisión de medios.

La inteligencia artificial como servicio (AIaaS) ha ido creciendo en la adopción del mercado en los últimos años, pero los no iniciados podrían preguntarse: ¿qué es exactamente?

En pocas palabras, AIaaS es lo que sucede cuando una empresa desarrolla y licencia el uso de una IA a otra empresa, generalmente para resolver un problema muy específico. Por ejemplo, Bill es dueño de una empresa que vende perritos calientes a través de su sitio de comercio electrónico. Si bien Bill ofrece una política de devoluciones gratuita para los clientes insatisfechos, carece de tiempo para brindar una atención al cliente decente y rara vez responde a los correos electrónicos. Por separado, un desarrollador de software ha creado un chatbot que puede manejar la mayoría de las consultas de los clientes mediante el procesamiento del lenguaje natural y, a menudo, resuelve el problema o responde una pregunta antes de que se requiera la intervención humana. Por una tarifa mensual, el chatbot tiene una licencia para el vendedor de perros calientes y se implementa en su sitio web. Ahora, el bot está resolviendo el 80% de los problemas de los clientes, dejando a Bill con tiempo para responder al 20% restante. Pero Bill todavía está demasiado preocupado haciendo perritos calientes, por lo que se suscribe a un servicio como Flowrite, que usa inteligencia artificial para escribir sus correos electrónicos de manera inteligente sobre la marcha.

La IA también se está poniendo en servicio para analizar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones, agilizar el almacenamiento de información o incluso detectar actividades fraudulentas.

El motor de recomendación personal de Amazon, una IA impulsada por aprendizaje automático, ahora está disponible como un servicio con licencia para otros minoristas, plataformas de transmisión de video e incluso la industria financiera. El conjunto de servicios de inteligencia artificial de Google abarca desde procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de escritura a mano, subtítulos y traducción en tiempo real. La innovadora IA de IBM, Watson, ahora se está implementando para luchar contra los delitos financieros, dirigirse a anuncios basados ​​en análisis meteorológicos en tiempo real y analizar datos para ayudar a los hospitales a emitir juicios sobre el tratamiento.

Beneficios de AIaaS

Precio:

La compra de un software sofisticado puede resultar costosa, mientras que las suscripciones pueden sufragar los costos durante un largo período de tiempo, lo que hace que los productos sean más accesibles para las pequeñas empresas. Además, muchas empresas carecen de los recursos para desarrollar software internamente y pueden encontrar más barato licenciar el software existente.

Actualizado:

Los servicios significan que siempre tendrá acceso a la última versión, en lugar de realizar una compra anual de la versión más reciente de software costoso. Dado que muchas plataformas de IA se encuentran en un estado de constante desarrollo y ajuste, mantenerse al día es un gran beneficio.

Infraestructura:

Los proveedores de AIaaS pueden manejar el centro de datos y las necesidades de procesamiento, descargando esas responsabilidades del cliente.

Apoya el desarrollo:

Un flujo constante de clientes que pagan permite al proveedor de servicios destinar más fondos al desarrollo, agregar nuevas funciones, eliminar errores y continuar mejorando el producto.

Más grande es a veces mejor:

Los tres gigantes de AIaaS, Google, Amazon e IBM, tienen la influencia para contratar a los mejores desarrolladores en el campo, lo que a menudo da como resultado las mejores soluciones (aunque no siempre).

Desafíos de AIaaS

Fuente cerrada:

Los fanáticos de la transparencia que viene con el software de código abierto a menudo se sentirán decepcionados de que los productos AIaaS sean en gran parte de código cerrado.

No es tuyo:

Se sabe que las empresas desconectan unilateralmente sus servicios, lo que deja a sus clientes luchando por encontrar alternativas. Y es posible que un cliente descubra que un producto no satisface perfectamente sus necesidades y que, en cambio, desee llevar el desarrollo en una dirección diferente. La propiedad tiene sus ventajas.

Precio:

Con el paso del tiempo, un servicio se habrá pagado muchas veces y hubiera sido mejor pagar una suma global por adelantado. En muchos casos, la compra ni siquiera es una opción, un indicador claro de que los proveedores de servicios encuentran una mejor rentabilidad en un contrato de alquiler.

No siempre es la mejor solución:

Sorprendentemente, a bastantes personas no les importa interactuar con los chatbots. Como era de esperar, la mayoría de las personas prefieren tratar con los de su propia especie. Dependiendo de la clientela de una empresa, los chatbots pueden resultar desagradables.

Tiene sus fallas:

las empresas que se apresuran a adoptar tecnología de vanguardia a menudo se quedan decepcionadas. La IA médica de Google fue noticia en 2020 por no traducir el éxito en un laboratorio en éxito en el mundo real, lo que provocó que los análisis de los escáneres de retina llevaran más tiempo que menos. Watson de IBM ha tenido errores similares, también debido a implementaciones hospitalarias.

¿Qué sigue para AIaaS?

IA de aprendizaje automático im probar con el tiempo, el uso y el desarrollo. Algunos, como el motor de recomendaciones de YouTube, se han vuelto tan sofisticados que a veces parece que tenemos estaciones de televisión enteras que se adaptan perfectamente a nuestros intereses. Otros, como el modelo de lenguaje AI GPT-3, producen volúmenes completos de texto que son casi indistinguibles de una fuente humana auténtica.

Microsoft incluso ha utilizado GPT-3 para traducir el lenguaje conversacional a un código de computadora que funcione, lo que podría abrir una nueva frontera en cómo se puede escribir el software en el futuro y brindar a los principiantes de codificación una oportunidad de lucha. Microsoft también se ha asociado con NVIDIA para crear un nuevo modelo de generación de lenguaje natural, tres veces más poderoso que GPT-3. Las mejoras en el reconocimiento y la generación de idiomas tienen beneficios obvios para el desarrollo futuro de chatbots, asistentes domésticos y también para la generación de documentos.

El gigante industrial Siemens ha anunciado que está integrando las soluciones AIaaS de Google para optimizar y analizar datos y predecir, por ejemplo, la tasa de desgaste de la maquinaria en su fábrica. Esto podría reducir los costos de mantenimiento, mejorar la programación de las inspecciones de rutina y prevenir fallas inesperadas del equipo.

AIaaS es un campo en rápido crecimiento y se descubrirán muchos más nichos que puede llenar en los próximos años.

Fuente: www.itbusinessedge.com