A Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) representa uma abordagem eficaz para que empresas de todos os portes possam aproveitar o potencial da IA, incluindo suas vantagens, ferramentas e tecnologias. Essa modalidade simplifica processos complexos e reduz os custos associados ao desenvolvimento de soluções internas.
Ao empregar ferramentas e tecnologias de IA, as empresas podem otimizar seus produtos e serviços, automatizar tarefas repetitivas e melhorar significativamente o atendimento ao cliente.
O desenvolvimento interno de soluções, usando sistemas tradicionais, frequentemente envolve altos custos iniciais e um processo complexo e demorado. Essa realidade desmotiva muitas empresas a criarem suas próprias soluções de software.
Nesse contexto, o AIaaS surge como uma solução valiosa. Ele permite superar esses desafios e construir aplicações avançadas de IA, desde chatbots e ferramentas de monitoramento até softwares de análise complexos, de maneira econômica e sem a necessidade de codificação intensiva.
Este artigo explora o conceito de AIaaS, seu funcionamento, os benefícios que oferece e alguns dos principais fornecedores de soluções AIaaS disponíveis no mercado.
Vamos começar!
O que é AIaaS?
A Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) se encaixa no conceito “tudo como serviço” (XaaS), permitindo que empresas especializadas e provedores de nuvem desenvolvam soluções baseadas em IA e as ofereçam a outras empresas.
Empresas podem usar essas soluções AIaaS para implementar tecnologias e abordagens de IA, criando aplicações avançadas sem a necessidade de codificação manual ou grandes investimentos financeiros.
O AIaaS opera de forma similar a outros serviços baseados em nuvem, fornecendo produtos e serviços de IA através de um modelo de subscrição. Ele facilita a coleta e armazenamento de dados, oferecendo fácil implementação e permitindo que empresas e usuários experimentem diversas plataformas de nuvem pública, algoritmos de aprendizado de máquina e outros serviços.
Através de ferramentas e APIs intuitivas, com pouca ou nenhuma codificação, os usuários podem aproveitar o poder da inteligência artificial, mesmo sem conhecimentos profundos em programação.
O AIaaS é uma excelente solução para empresas que desejam desenvolver, testar e usar seus próprios sistemas de IA. Assim, sem grandes investimentos em recursos ou pessoal especializado, é possível obter informações e oportunidades valiosas para crescimento e expansão.
Tipos de soluções AIaaS
Existem vários tipos de serviços de IA disponíveis, incluindo:
Bots
Um chatbot inteligente pode simular conversas com humanos usando algoritmos de IA. Ele usa os conceitos de aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) para entender as consultas dos usuários e oferecer respostas apropriadas.
A criação de chatbots eficazes geralmente demanda um esforço considerável e habilidades avançadas de programação por parte dos desenvolvedores.
As soluções AIaaS facilitam a criação de chatbots robustos para interagir com clientes de maneira inteligente, proporcionando soluções mais rápidas e eficientes. Isso também auxilia na redução dos tempos de resposta e no aumento da satisfação do cliente.
Interface de Programação de Aplicativos (API)
As soluções AIaaS oferecem APIs poderosas. APIs atuam como pontes ou intermediários que permitem que duas aplicações se conectem e troquem dados.
Um exemplo prático é um site de reservas de hotéis, como o Airbnb, que coleta dados de diversos sites de hotéis e exibe as melhores ofertas e preços em um único local.
Atualmente, as APIs são amplamente utilizadas em aplicações como PNL, processamento de voz, visão computacional, mapeamento de conhecimento, tradução, busca, detecção de emoções, entre outras.
Portanto, para a criação de APIs, as soluções AIaaS oferecem uma alternativa sem a necessidade de codificação. Todo o processo se torna automatizado e mais simples, permitindo o desenvolvimento mais rápido de aplicações.
Aprendizado de Máquina
Ao usar modelos de IA e ML, desenvolvedores podem criar softwares eficientes, identificar padrões em dados, simplificar processos e fazer previsões.
O AIaaS facilita a adoção de ML e IA pelas empresas. É possível criar modelos pré-treinados para uso geral ou modelos personalizados para casos de uso específicos. Isso tudo sem a necessidade de conhecimento em ML, o que é uma grande vantagem para muitas empresas.
Rotulagem de Dados
A rotulagem de dados envolve a anotação de grandes volumes de dados para organizar informações. Essa técnica tem diversas aplicações, como categorizar dados por tamanho, garantir sua qualidade e treinar sistemas de IA.
A rotulagem de dados é feita utilizando o conceito de “human-in-the-loop”, permitindo uma interação contínua entre máquinas e humanos. Essa interação possibilita que a IA avalie dados e melhore seu desempenho ao longo do tempo.
Classificação de Dados
A classificação de dados é usada para categorizar conjuntos de dados em diferentes grupos. Ela pode ser baseada no usuário, no contexto ou no conteúdo dos dados.
É possível realizar a classificação de dados de forma eficiente com o auxílio da IA, desde que a estrutura e os critérios de classificação estejam bem definidos. O AIaaS oferece suporte nesse processo.
Como funciona o AIaaS?
Ao contrário de outros modelos “como serviço”, como IaaS, PaaS ou SaaS, o AIaaS entrega soluções baseadas em IA através de um provedor terceirizado.
Sua arquitetura é relativamente simples, incluindo hardware, software e sistemas de IA avançados, concebidos para trabalhar com aprendizado de máquina, PNL, visão computacional, robótica e outras áreas. Inclui também modelos de ML, estruturas, bots, entre outros.
O AIaaS opera em plataformas de computação em nuvem, permitindo que empresas ofereçam serviços mais eficientes a seus clientes. Isso facilita o acesso de pessoas e empresas a recursos de IA sem a necessidade de manter ou implementar infraestruturas complexas e caras.
Os algoritmos de IA podem ser divididos em dois tipos principais:
- Algoritmos de ML, incluindo regressão e classificação.
- Algoritmos de Deep Learning (DL), que usam redes neurais.
Quando esses algoritmos são aplicados a um sistema de computador de maneira específica, ele pode simular ações humanas, reconhecendo objetos, conversando, respondendo a obstáculos, interagindo com pessoas, entre outros.
Empresas utilizam o modelo AIaaS para obter insights valiosos a partir de dados coletados e analisados. Assim, o AIaaS ajuda empresas a:
- Compreender melhor seus clientes.
- Identificar pontos críticos na entrega e produção de serviços.
- Entender as razões pelas quais alguns clientes compram um produto ou serviço, enquanto outros não.
Componentes do AIaaS
#1. Infraestrutura de IA
A infraestrutura de IA se baseia em modelos de IA e ML. Computação e dados são os pilares de ambos.
- Computação de IA: Inclui computação sem servidor, processamento em lote e máquinas virtuais (VMs). Esses métodos são usados para automatizar tarefas de ML e melhorar o processamento paralelo. Por exemplo, o software XYZ tem um mecanismo de processamento de dados em tempo real com uma biblioteca de ML. Ao treinar modelos de ML, eles podem ser usados em contêineres e VMs para realizar cálculos.
- Dados de IA: Quando um conjunto de dados é inserido em algoritmos estatísticos, isso se torna um modelo de ML funcional. Esses modelos são projetados para identificar padrões nos dados existentes. O tamanho do conjunto de dados influencia a precisão das previsões. Por exemplo, vários relatórios médicos são usados para treinar redes DL para detectar emergências médicas, como tumores.
O ML depende de dados de entrada de várias fontes, incluindo dados não estruturados, bancos de dados relacionais, conjuntos de dados brutos e anotações armazenadas. Esses dados são as entradas para modelos de IA e ML.
Técnicas avançadas de aprendizado de máquina exigem cálculos complexos que utilizam CPUs, GPUs e redes neurais. CPUs e GPUs trabalham juntas para acelerar o processamento.
Provedores de nuvem oferecem clusters de CPUs e GPUs com VMs e contêineres na configuração do AIaaS, permitindo que os usuários treinem modelos.
#2. Serviços de IA
Provedores de nuvem pública oferecem APIs prontas para uso, sem a necessidade de modelos de ML personalizados, aproveitando a infraestrutura que eles possuem.
- Computação personalizada: Embora APIs atendam às necessidades em casos gerais, provedores de nuvem oferecem métodos de computação personalizados que permitem que usuários utilizem a computação cognitiva com conjuntos de dados próprios. Assim, os usuários treinam serviços cognitivos usando seus dados, minimizando o esforço de escolher algoritmos e treinar modelos personalizados.
- Computação cognitiva: Inclui análise de texto, análise de fala, busca e tradução de voz. Esses serviços são usados como endpoints REST e integrados em aplicações usando uma chamada de API.
- IA conversacional: Provedores de nuvem auxiliam desenvolvedores a integrar bots em plataformas usando serviços específicos, permitindo que desenvolvedores web e mobile adicionem assistentes digitais a suas aplicações.
#3. Ferramentas de IA
Além da infraestrutura e APIs, provedores de nuvem oferecem ferramentas para que desenvolvedores e cientistas de dados usem armazenamento, bancos de dados e VMs de maneira eficiente, sincronizados com plataformas de computação e dados.
- Assistentes: Cientistas de dados podem utilizar assistentes para simplificar o processo de treinamento.
- Ferramentas de preparação de dados: O desempenho de ferramentas de IA depende da qualidade dos dados. Para ter dados de qualidade e modelos de ML eficazes, é essencial utilizar ferramentas de preparação de dados de provedores de nuvem para transformar, carregar e extrair dados. Os dados são então enviados para o pipeline de ML para avaliação e treinamento.
- Estruturas: Provedores de nuvem oferecem modelos pré-fabricados com várias estruturas, como Apache MXNet, Torch, TensorFlow, pois a configuração do ambiente de ciência de dados é complexa.
Características do AIaaS
- Modelos pré-treinados: O AIaaS inclui modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados, otimizados para tarefas e domínios específicos.
- Desenvolvimento de modelo personalizado: AIaaS oferece opções de desenvolvimento de modelo personalizado, simplificando a implementação de recursos de IA.
- Processamento e análise de dados: Com AIaaS, é possível armazenar e processar grandes conjuntos de dados para análise.
- Implementação e hospedagem de modelo: AIaaS facilita o desenvolvimento e a implementação de modelos de IA e ML sem a necessidade de codificação.
- Integração de API: AIaaS pode ser facilmente integrado a sistemas, fluxos de trabalho e aplicações existentes. Provedores oferecem APIs e SDKs para facilitar a integração com estruturas e linguagens de programação.
- Serviços de visão computacional: AIaaS oferece serviços que permitem que a IA analise vídeos e imagens.
- Análise preditiva: A análise preditiva é essencial para qualquer negócio. AIaaS permite que modelos de IA prevejam resultados futuros com base em grandes conjuntos de dados.
- Aprendizado de máquina automatizado: AIaaS oferece recursos de ML automatizados para que modelos de IA possam lidar com tarefas repetitivas.
- Monitoramento e gerenciamento de modelo: AIaaS permite monitorar e gerenciar modelos de IA e ML de forma eficiente, acompanhando seu desempenho.
AIaaS x AIPaaS
AIaaS e AIPaaS são soluções baseadas em nuvem utilizadas no desenvolvimento e implementação de soluções de IA, mas diferem em escopo e funcionalidade.
AI-as-a-Service (AIaaS) oferece aplicações e modelos de IA pré-construídos, que podem ser facilmente integrados a aplicações e processos de negócios existentes.
Ele fornece modelos prontos para operações como reconhecimento de imagem, análise preditiva e processamento de linguagem natural. O acesso a esses modelos ocorre por meio de APIs, facilitando sua integração por desenvolvedores.
Já o AI Platform as a Service (AIPaaS) é uma solução que oferece a cientistas de dados e desenvolvedores ferramentas para projetar, treinar, analisar e implementar modelos de IA. Ele inclui kits de desenvolvimento de software, estruturas de aprendizado de máquina, APIs e outras ferramentas de desenvolvimento.
Benefícios do AIaaS
- Infraestrutura avançada: Projetos de IA e ML bem-sucedidos exigem GPUs e máquinas paralelas, o que pode representar um investimento inicial elevado para empresas. O AIaaS permite que empresas aproveitem o poder do ML com menores custos e riscos.
- Usabilidade: A implementação do AIaaS é simples, permitindo criar soluções prontas para uso sem habilidades técnicas profundas.
- Pouca ou nenhuma codificação: AIaaS pode ser usado mesmo sem uma equipe interna de especialistas em programação. Ele oferece uma infraestrutura sem a necessidade de codificação durante a configuração ou uso.
- Escalabilidade: É possível iniciar com projetos simples e expandir gradualmente conforme as necessidades. À medida que você ganha experiência, é possível ajustar o uso de recursos conforme a demanda.
- Custo-benefício: A implementação do AIaaS resulta em economia. Você paga apenas pelas funcionalidades que utiliza, sem custos iniciais ou ocultos.
Casos de uso do AIaaS
- Reconhecimento de imagem: Sistemas de reconhecimento de imagem detectam imagens, identificando lugares, objetos e pessoas. Com AIaaS, é possível criar aplicações de reconhecimento de imagem com tecnologia de IA.
- Detecção de fraudes: Sistemas de IA auxiliam na detecção de atividades não autorizadas e na prevenção de fraudes.
- Veículos autônomos: Veículos autônomos aumentam a segurança. Essa tecnologia permite que veículos “vejam”, “sintam” e reconheçam o ambiente ao seu redor.
- Processamento de Linguagem Natural: Este sistema utiliza texto e voz gerados por computador. Ele possibilita a interação com clientes para melhorar a experiência em tempo real.
- Mecanismos de recomendação: Sugere itens relevantes para clientes com base em suas preferências e padrões.
- Análise de dados: O AIaaS é útil na análise de grandes volumes de dados, auxiliando na identificação de padrões e na previsão de eventos futuros.
Provedores de IA como serviço
#1. Aprendizado de máquina da Amazon Web Services (AWS)
A Amazon Web Services (AWS) Machine Learning oferece um conjunto abrangente de serviços de IA e ML, permitindo que você inove de maneira mais rápida. Obtenha insights a partir de seus dados e reduza custos. AWS ML oferece recursos de implementação e infraestrutura para sua jornada de adoção de ML.
AWS ML ajuda a resolver problemas de negócios, criar aplicações com IA generativa, melhorar a experiência do cliente, acelerar a inovação e otimizar processos de negócios.
#2. Aprendizado de máquina do Microsoft Azure
Experimente serviços de IA de nível empresarial para o ciclo de vida de ML de ponta a ponta com Microsoft Azure Machine Learning. Ele auxilia na criação, implementação e gerenciamento de modelos de ML críticos para negócios em grande escala. Ele agiliza o tempo de avaliação, oferecendo ferramentas integradas e interoperabilidade de código aberto.
A plataforma foi criada para aplicações de IA responsáveis em ML. Microsoft Azure ML ajuda na implementação rápida de modelos de ML, no gerenciamento e compartilhamento para MLOps e entre espaços de trabalho, oferecendo segurança, conformidade e governança integradas. Ele também oferece orquestração de fluxo de trabalho de IA, estruturas e ferramentas flexíveis e uma plataforma gerenciada completa.
#3. Plataforma de IA do Google Cloud Platform (GCP)
O Google Cloud Platform oferece produtos, serviços e soluções inovadoras de IA e ML com a tecnologia e pesquisa do Google. É possível criar aplicações de IA generativas, gerar insights e usar estruturas e ferramentas.
Com a plataforma GCP AI, você pode desenvolver aplicações de IA de forma responsável e rápida. Também é possível obter insights de dados utilizando ferramentas de análise, gerenciamento e ML. A plataforma permite entender e interpretar modelos de ML.
#4. IBM Watson
Desbloqueie novos níveis de sucesso e produtividade com IBM Watson, automatizando fluxos de trabalho de negócios com IA. A plataforma de IA é projetada para aumentar a eficácia da IA em seus negócios.
Oferece:
- watsonx.ai: Permite treinar, ajustar, validar e implementar modelos de ML.
- watsonx.data: Permite escalar cargas de trabalho de IA em qualquer lugar para todos os dados.
- watsonx.governance: Permite acelerar fluxos de trabalho de IA de maneira responsável, explicável e transparente.
Conclusão
O AIaaS, sendo uma tecnologia de crescimento rápido, traz inúmeros benefícios para aqueles que o adotam. Otimiza processos de negócios e permite desenvolver e implementar modelos de IA e ML sem necessidade de codificação prévia.
Se você busca criar e implementar soluções baseadas em nuvem com baixo custo, o AIaaS é uma excelente opção. Ele auxilia no desenvolvimento de modelos avançados de IA para realizar diversas tarefas e simplificar o processo geral de forma eficiente e econômica.
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