A Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) fornece uma maneira eficiente para as empresas aproveitarem a IA e seu poder, vantagens, ferramentas e tecnologias para eliminar as complexidades e superar os custos de desenvolvimento de soluções internas.
Usando ferramentas e tecnologias de IA, você pode melhorar seus produtos e serviços, automatizar tarefas demoradas e aprimorar o atendimento ao cliente.
Se você deseja criar soluções internas usando sistemas tradicionais, pode incorrer em custos iniciais enormes e o processo também é complexo e longo. É por isso que muitas empresas não preferem criar soluções de software internas.
Para isso, o AIaaS pode ser seu salvador. Ele ajudará você a superar esses desafios e criar aplicativos avançados de IA, desde chatbots e ferramentas de monitoramento até softwares de análise complexos com economia e sem a necessidade de codificação.
Neste artigo, discutirei o AIaaS, como ele funciona, seus benefícios e alguns dos melhores provedores de AIaaS.
Aqui vamos nós!
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O que é AIaaS?
A Inteligência Artificial como Serviço (AIaaS) é um conceito de tudo como serviço (XaaS) que permite que empresas terceirizadas e provedores de nuvem criem soluções baseadas em IA e as terceirizam para empresas.
As empresas podem usar essas soluções baseadas em AIaaS para implementar técnicas e soluções de IA para criar aplicativos avançados sem codificação manual e grandes investimentos.
A AIaaS funciona como outros serviços baseados em nuvem, fornecendo produtos e serviços de IA por meio de um modelo “como serviço”. Ele pode ajudá-lo a coletar e armazenar com eficiência todos os dados que desejar. A AiaaS é fácil de implementar, permitindo que empresas e indivíduos experimentem várias plataformas de nuvem pública, algoritmos de aprendizado de máquina e serviços.
Por meio de ferramentas e APIs intuitivas e de baixo código, os usuários podem aproveitar o poder da inteligência artificial sem ter conhecimento de codificação.
A AiaaS é uma ótima solução para empresas que desejam desenvolver, testar e usar seus próprios sistemas de IA. Assim, sem grandes investimentos em recursos e talentos, você pode obter informações e oportunidades valiosas para escalar e crescer.
Tipos de soluções AIaaS
Diferentes tipos de serviços de IA que você pode escolher incluem:
robôs
Um chatbot envolvente pode simular conversas com humanos quando pulverizado por algoritmos de IA. Funciona usando o conceito de ML e NLP, o que ajuda a entender as consultas do usuário e fornecer soluções adequadas para elas.
Isso requer um grande esforço e codificação avançada dos desenvolvedores para criar chatbots de sucesso.
As soluções AiaaS ajudam você a criar chatbots poderosos para interagir com os clientes de maneira inteligente e fornecer uma resolução de problemas mais rápida e eficaz. Também ajuda a reduzir as taxas de resposta e aumentar a satisfação do cliente.
Interface de Programação de Aplicativos (API)
As soluções AiaaS fornecem APIs incríveis. Por definição, as APIs são como uma ponte ou intermediário onde dois aplicativos podem interagir entre si e compartilhar dados.
Por exemplo, um site de reservas de hotéis como o Airbnb extrai dados de sites de diferentes hotéis e exibe as melhores ofertas e preços em um local conveniente.
Hoje, as APIs são usadas em aplicações de viagem NLP, fala computacional, visão computacional, mapeamento de conhecimento, tradução, pesquisa, detecção de emoções, etc.
Portanto, se você deseja criar APIs, pode aproveitar as soluções de AIaaS sem escrever nenhum código. Todo o processo será automatizado e mais fácil, para que você possa produzir aplicações mais rapidamente.
Aprendizado de máquina
Usando modelos de IA e ML, os desenvolvedores podem criar software útil, encontrar padrões em dados, simplificar processos e fazer previsões.
A AIaaS facilita a adoção de ML e IA pelas empresas. Você pode criar modelos pré-treinados para uso geral ou modelos treinados para atender ao seu caso de uso específico. Tudo isso é possível sem nenhum conhecimento de ML, o que é uma grande vantagem para muitas empresas.
Rotulagem de dados
Rotulagem de dados significa anotar um grande volume de dados para organizá-los de forma eficaz. Ele tem vários casos de uso, como categorizar dados por tamanho, garantir a qualidade dos dados e IA de treinamento.
A rotulagem de dados é feita com a ajuda de ML human-in-the-loop para permitir que máquinas e humanos interajam continuamente uns com os outros. Dessa forma, a IA pode avaliar facilmente os dados e ter um desempenho melhor no futuro.
Classificação de dados
A classificação de dados é usada quando você precisa marcar diferentes conjuntos de dados em algumas categorias. Isso geralmente inclui classificação de dados baseada em usuário, baseada em contexto e baseada em conteúdo.
Você pode realizar facilmente a classificação de dados com o uso de IA, desde que o esboço e os critérios de classificação de dados estejam claramente definidos. A AiaaS pode te ajudar com isso.
Como funciona o AIaaS?
Ao contrário de outros modelos “como serviço”, como IaaS, PaaS ou SaaS, o AiaaS fornece soluções baseadas em IA por meio de um fornecedor terceirizado.
A arquitetura é bastante simples, incluindo hardware avançado, software e sistemas de IA criados para funcionar com aprendizado de máquina, PNL, visão computacional, robótica e muito mais. Também envolve modelos de ML, estruturas, bots, etc.
Além disso, a AIaaS opera em plataformas de computação em nuvem que permitem que as empresas forneçam melhores serviços aos seus clientes. Isso permite que indivíduos e empresas acessem recursos de IA facilmente sem manter ou implantar uma infraestrutura cara.
Os algoritmos de IA podem ser principalmente de dois tipos:
- Algoritmos de ML que incluem regressão e classificação
- Algoritmos de Deep Learning (DL) que empregam redes neurais
Quando os algoritmos são aplicados a um sistema de computador de uma certa maneira, ele pode agir como um ser humano, determinando objetos, conversando, respondendo a bloqueios de estradas, conversando com humanos e muito mais.
As empresas utilizam o modelo AIaaS para obter insights valiosos de dados coletados e analisados. Assim, o AiaaS ajuda as empresas a:
- Entenda seus valiosos clientes
- Encontre pontos cruciais na entrega e produção de serviços
- Entenda porque alguns estão comprando um produto/serviço enquanto outros não
Componentes do AIaaS
#1. Infraestrutura de IA
A infraestrutura de IA depende de modelos de IA e ML. Computação e dados são os dois pilares de ambos os modelos.
- Computação AI: A computação AI 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 possui um mecanismo de processamento de dados em tempo real que contém uma biblioteca de ML. Ao treinar os modelos de ML, eles podem ser usados em contêineres e VMs para realizar cálculos.
- Dados de IA: quando você coloca um grande conjunto de dados em algoritmos estatísticos, isso é chamado de modelo de ML funcional. Em geral, esses modelos são projetados para entender padrões nos dados existentes. O grande volume desses dados decide a porcentagem exata de previsões. Por exemplo, vários relatórios médicos treinam redes DL para serem usadas posteriormente na detecção de emergências médicas, como tumores ou cânceres.
O ML depende de dados de entrada que você pode coletar de várias fontes. Dados provenientes de dados não estruturados, bancos de dados relacionais, um conjunto de dados brutos, anotações armazenadas e muito mais são as entradas para os modelos de IA e ML.
As técnicas avançadas de aprendizado de máquina exigem a execução de cálculos complexos que precisam de uma combinação de CPUs, GPUs e redes neurais. Ambas as CPUs e GPUs permitem um processamento mais rápido, complementando-se mutuamente.
Os provedores de nuvem oferecem um cluster de combinações de CPU-GPU com máquinas virtuais e contêineres na configuração do AIaaS. Os usuários podem usar esse arranjo para treinar modelos.
#2. Serviços de IA
Os fornecedores de nuvem pública oferecem APIs que estão disponíveis e não exigem modelos de ML personalizados. Esses serviços extraem vantagens da infraestrutura que os provedores de nuvem possuem.
- Computação personalizada: embora as APIs atendam ao objetivo principal em casos gerais, os provedores de nuvem mudam para métodos de computação personalizados e permitem que os usuários conheçam a computação cognitiva por meio de conjuntos de dados personalizados. Aqui, os usuários treinam serviços cognitivos usando seus dados. Essa abordagem personalizada minimiza o estresse de escolher os algoritmos certos e treinar modelos personalizados.
- Computação cognitiva: essa computação inclui análise de texto, análise de fala, pesquisa e tradução de voz. Esses serviços são usados como endpoints REST e integrados a diferentes aplicativos com a ajuda de uma chamada de API.
- IA conversacional: os provedores de nuvem ajudam os desenvolvedores a integrar bots nas plataformas utilizando serviços de bot. Com este serviço, os desenvolvedores móveis e da web podem adicionar facilmente assistentes digitais aos seus aplicativos.
#3. Ferramentas de IA
Além da infraestrutura e APIs, os fornecedores de nuvem oferecem ferramentas para ajudar desenvolvedores e cientistas de dados a utilizar armazenamento, bancos de dados e VMs com eficiência, pois estão sincronizados com plataformas de computação e dados.
- Assistentes: os cientistas de dados podem utilizar assistentes para eliminar ou minimizar a complexidade do treinamento.
- Ferramentas de preparação de dados: o desempenho das ferramentas de IA depende muito da qualidade dos dados. E para ter dados de qualidade e modelos de ML, você precisa de ferramentas de preparação de dados de provedores de nuvem para transformar, carregar e extrair dados com facilidade. A saída é então encaminhada para o pipeline de ML para fins de avaliação e treinamento.
- Estruturas: os provedores de nuvem podem oferecer modelos pré-fabricados com várias estruturas, como Apache MXNet, Torch, TensorFlow e muito mais, pois a configuração do ambiente de ciência de dados é complicada.
Características do AIaaS
- Modelos pré-treinados: o AIaaS inclui uma ampla gama de modelos pré-treinados que são treinados em uma vasta gama de conjuntos de dados e otimizados para domínios ou tarefas necessários.
- Desenvolvimento de modelo personalizado: o AIaaS oferece opções de desenvolvimento de modelo personalizado que simplificam a implantação e a integração dos recursos de IA.
- Processamento e análise de dados: com o AIaaS, você pode armazenar e processar dados que permitem que sua empresa processe e analise grandes conjuntos de dados.
- Implantação e hospedagem de modelo: o AIaaS ajuda você a desenvolver e implantar seu modelo de IA e ML facilmente, sem conhecimento de codificação.
- Integração de API: o AIaaS pode ser facilmente integrado a sistemas, fluxos de trabalho e aplicativos existentes. Os provedores de serviços oferecem APIs e SDKs para facilitar a integração com estruturas e linguagens de programação famosas.
- Serviços de visão computacional: A AIaaS oferece serviços de visão computacional que ajudam a IA a analisar vídeos e imagens.
- Análise preditiva: a análise preditiva é um recurso vital para todos os negócios. A AaaS permite que os modelos de IA prevejam resultados futuros a partir de grandes conjuntos de dados.
- Aprendizado de máquina automatizado: o AIaaS oferece recursos de ML automatizados para que um modelo de IA possa lidar com tarefas repetitivas e demoradas.
- Monitoramento e gerenciamento de modelo: com o AIaaS, você pode monitorar e gerenciar facilmente seus modelos de IA e ML de forma eficaz. Isso também permite que você acompanhe o desempenho desses modelos.
AIaaS x AIPaaS
AIaaS e AIPaaS são soluções baseadas em nuvem que você pode usar ao desenvolver e implantar soluções baseadas em IA. No entanto, ambos são diferentes em termos de escopo e funcionalidade.
AI-as-a-Service (AIaaS) é uma solução baseada em nuvem que oferece aplicativos e modelos de IA pré-construídos que podem ser integrados facilmente a aplicativos e processos de negócios existentes.
Ele fornece modelos pré-construídos para diferentes operações, como reconhecimento de imagem, análise preditiva e processamento de linguagem natural. Isso pode ser acessado por meio de APIs para que os desenvolvedores possam integrá-los facilmente em seus aplicativos.
Por outro lado, AI Platform as a Service (AIPaaS) é uma solução baseada em nuvem que permite que cientistas de dados e desenvolvedores usem os recursos e ferramentas para projetar, treinar, analisar e implantar modelos de IA. Inclui kits de desenvolvimento de software, estruturas de aprendizado de máquina, APIs e outras ferramentas de desenvolvimento.
Benefícios do AIaaS
- Infraestrutura avançada: IA e ML bem-sucedidos precisam de GPUs e máquinas paralelas. Sem AiaaS, uma empresa pode ter que fazer pesados investimentos iniciais. A AiaaS ajuda as empresas a aproveitar o poder do ML com custos e riscos mais baixos.
- Usabilidade: Implementar AiaaS é fácil; você pode criar soluções prontas para uso para se beneficiar do poder da IA sem ter habilidades técnicas profundas.
- Requer pouca ou nenhuma codificação: você pode usar o AIaaS mesmo que sua organização não tenha uma equipe interna de especialistas em codificação. Tudo o que você precisa é de uma infraestrutura sem código em sua empresa, sem exigir nenhuma codificação durante a configuração ou uso.
- Escalabilidade: Com AIaaS, você pode começar com projetos fáceis de entender e aprender se isso atender às suas necessidades individuais. À medida que você se torna experiente em seus próprios dados, pode aumentar e diminuir conforme as demandas do seu projeto mudam.
- Custo-benefício: a implementação de AIaaS traz economia. Você só precisa pagar pelas funcionalidades que usar sem nenhum investimento inicial ou oculto.
Casos de uso de AIaaS
- Reconhecimento de imagem: Os sistemas de reconhecimento de imagem detectam imagens e identificam lugares, objetos e pessoas para tirar conclusões. Com o AIaaS, você pode criar facilmente aplicativos de reconhecimento de imagem com tecnologia AI.
- Detecção de fraudes: os sistemas de IA ajudam a detectar atividades não autorizadas e prevenir fraudes.
- Veículos autônomos: Veículos autônomos aumentam a segurança. Você pode usar essa tecnologia em veículos e permitir que eles vejam, sintam e descubram seus arredores.
- Processamento de Linguagem Natural: Este sistema usa texto e fala gerados por computador. Eles podem interagir com os clientes para aprimorar a experiência do cliente em tempo real.
- Mecanismo de recomendação: sugere os itens relevantes de acordo com as necessidades do cliente com base em preferências e padrões.
- Analítica: A AIaaS é altamente útil em análises, pois pode ajudá-lo a analisar grandes volumes de dados, encontrar padrões, fazer afirmações e prever o futuro.
Provedores de IA como serviço
#1. Aprendizado de máquina da Amazon Web Services (AWS)
Obtenha um conjunto abrangente de serviços AL e ML com Aprendizado de máquina da AWS e inovar mais rápido. Obtenha insights dos dados que você tem enquanto reduz os custos. O AWS ML ajuda você em sua jornada de adoção de ML com recursos de implementação e infraestrutura.
O AWS ML permite que você resolva seus problemas de negócios, crie novos aplicativos com a ajuda de IA generativa, resolva problemas de negócios, melhore a experiência do cliente, acelere a inovação, otimize processos de negócios e muito mais.
#2. Aprendizado de máquina do Microsoft Azure
Experimente serviços de IA de nível empresarial para seu ciclo de vida de ML de ponta a ponta com Aprendizado de máquina do Microsoft Azure. Ele ajuda você a criar, implantar e gerenciar modelos de ML de negócios críticos em escala com confiança. Ele acelera o tempo de valorização com operações de ML, ferramentas integradas e interoperabilidade de código aberto.
Esta plataforma de aprendizado de IA foi projetada especificamente para aplicativos de IA responsáveis em ML. O Microsoft Azure ML ajuda você a implantar modelos ML rápidos, gerenciá-los e compartilhá-los para MLOps e entre espaços de trabalho. Possui segurança, conformidade e governança integradas. Ele também oferece orquestração de fluxo de trabalho de IA, desempenho de classe mundial, estruturas e ferramentas flexíveis e plataforma gerenciada de ponta a ponta.
#3. Plataforma de IA do Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform oferece produtos, serviços e soluções inovadores de IA e ML com tecnologia e pesquisa do Google. Você pode criar aplicativos de IA generativos com eficiência, gerar insights e descobrir estruturas e ferramentas.
Com a plataforma GCP AI, você pode criar aplicativos de IA com responsabilidade e rapidez. Além disso, obtenha insights dos dados com todo o conjunto de ferramentas de análise de dados, gerenciamento e ML. Ele permite que você entenda e interprete seus modelos de ML.
#4. IBM Watson
Desbloqueie novos níveis de sucesso e produtividade com IBM Watson e infundir automação e IA em seus fluxos de trabalho de negócios. É a plataforma de IA de próxima geração e pronta para empresas, projetada para aumentar a eficácia da IA em seus negócios.
Oferece:
- watsonx.ai: ajuda a treinar, ajustar, validar e implantar modelos de ML com facilidade.
- watsonx.data: ajuda a escalar cargas de trabalho de IA em qualquer lugar para todos os dados.
- watsonx.governance: Isso permite que você acelere fluxos de trabalho de IA responsáveis, explicáveis e transparentes.
Conclusão
A AiaaS sendo uma tecnologia em rápido crescimento, tem inúmeros benefícios para os primeiros usuários. A AIaaS otimiza seus processos de negócios e permite desenvolver e implantar modelos de IA e ML com facilidade, sem qualquer conhecimento prévio de codificação.
Portanto, se você deseja criar e implantar uma solução baseada em nuvem de baixo custo, pode usar uma boa solução de AIaaS como a acima. Ele o ajudará a projetar um modelo avançado de IA para executar várias tarefas e simplificar o processo geral com eficiência e economia.
Você também pode ler Security as a Service (SECaaS).