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Wird Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS) die KI-Branche verändern? 

Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS) ist ein KI-Angebot, das du nutzen kannst, um KI-Funktionen ohne eigene Expertise einzubinden. Es ermöglicht Organisationen und Teams, von KI-Funktionen mit weniger Risiko und Investitionen zu profitieren, als es sonst erforderlich wäre.

In diesem Artikel erfährst du etwas über die verschiedenen Arten von AIaaS, inklusive Beispiele der drei führenden Cloud-Anbieter, Microsoft Azure, AWS und GCP.

Arten von AIasS Service

Derzeit gibt es mehrere Arten von AIaaS. Zu den gängigsten Typen gehören:

  • Cognitive Computing APIs: APIs ermöglichen es Entwicklern, KI-Dienste über API-Aufrufe in Anwendungen einzubinden. Beliebte Dienste sind natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Wissenszuordnung, Computer Vision, intelligente Suche und Übersetzung.
  • Maschinelles Lernen (ML) Frameworks: Frameworks ermöglichen es Entwicklern, schnell ML-Modelle ohne große Daten zu entwickeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Modelle zu erstellen, die für kleinere Datenmengen geeignet sind.
  • Vollständig verwaltete ML-Dienste: Vollständig verwaltete Dienste können vorgefertigte Modelle, benutzerdefinierte Vorlagen und codefreie Schnittstellen bereitstellen. Diese Dienste erhöhen die Zugänglichkeit von ML-Fähigkeiten für Nicht-Technologie-Organisationen und Unternehmen, die nicht in die interne Entwicklung von Tools investieren wollen.
  • Bots und digitale Assistenz: Einschließlich Chatbots, digitale Assistenten und automatisierte E-Mail-Dienste. Diese Tools sind beliebt für Kundenservice und Marketing und sind derzeit die beliebteste Art von AIaaS.

Warum Künstliche Intelligenz als Service transformierend für KI-Projekte sein kann

AIaaS ist nicht nur ein Zeichen dafür, wie weit KI in den letzten Jahren vorangeschritten ist, sondern hat auch einige weitere Auswirkungen auf KI-Projekte und Technologien. Einige spannende Möglichkeiten, wie AIaaS dabei helfen kann, KI zu transformieren, werden im Folgenden beschrieben.

Ökosystem Wachstum

Robuste KI-Entwicklung erfordert ein komplexes System von Integrationen und Support. Wenn Teams nur in der Lage sind, KI-Entwicklungstools auf einer kleinen Auswahl von Plattformen zu nutzen, dauert es länger, bis Fortschritte erzielt werden, weil weniger Organisationen an kompatiblen Technologien arbeiten. Wenn Anbieter jedoch Künstliche Intelligenz als Service anbieten, helfen sie den Entwicklungsteams, diese Herausforderungen zu überwinden und Fortschritte zu beschleunigen.

Mehrere bedeutende AIaaS-Anbieter haben das Wachstum bereits gefördert. Zum Beispiel bietet AWS in Partnerschaft mit NVIDIA Zugang zu GPUs, die für Künstliche Intelligenz als Service verwendet werden. Oder Siemens und SAS, die eine Partnerschaft eingegangen sind, um KI-basierte Analysen in Siemens‘ Industrial Internet of things (IIoT) Software zu integrieren. Während diese Anbieter KI-Technologien implementieren, helfen sie, die Umgebungsunterstützung von KI zu standardisieren.

Erhöhte Zugänglichkeit

Künstliche Intelligenz als Service eliminiert einen Großteil der Expertise und Ressourcen, die für die Entwicklung und Durchführung von KI-Berechnungen notwendig sind. Diese Eliminierung kann die Gesamtkosten senken und die Zugänglichkeit von KI für kleinere Organisationen erhöhen. Diese erhöhte Zugänglichkeit kann die Innovation vorantreiben, da Teams, die zuvor daran gehindert wurden, fortschrittliche KI-Tools zu nutzen, nun mit größeren Organisationen konkurrieren können.

Wenn kleine Unternehmen besser in der Lage sind, KI-Fähigkeiten zu nutzen, ist es außerdem wahrscheinlicher, dass sie in Branchen eingesetzt werden, in denen es bisher keine KI gab. Dies öffnet Märkte für KI, die zuvor unzugänglich oder unattraktiv waren, und kann die Entwicklung neuer Angebote vorantreiben.

Reduzierte Kosten

Die natürliche Kostenkurve von Technologien sinkt mit zunehmender Verfügbarkeit von Ressourcen und steigender Nachfrage. Wenn die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz als Service steigt, können Anbieter zuverlässig investieren, um ihren Betrieb zu skalieren und so die Kosten für die Kunden zu senken.

Darüber hinaus werden Hardware- und Software-Anbieter mit steigender Nachfrage miteinander konkurrieren, um diese Ressourcen zu wettbewerbsfähigen Kosten zu produzieren, wovon KIaaS-Anbieter und traditionelle KI-Entwickler gleichermaßen profitieren.

Künstliche Intelligenz als Service Plattformen

Derzeit bieten alle drei großen Cloud-Anbieter eine Form von AIaaS-Services an.

Microsoft Azure

Azure bietet Künstliche Intelligenz als Service Funktionen in drei verschiedenen Angeboten an; KI-Dienste, KI-Tools und Frameworks sowie KI-Infrastruktur. Microsoft hat außerdem kürzlich angekündigt, dass es die Azure Internet of Things Edge Runtime veröffentlichen wird. Diese ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen für Edge Computing zu modifizieren und anzupassen.

Zu den AI Services gehören:

  • Cognitive Services: Ermöglicht es Nutzern ohne Machine-Learning-Expertise, KI zu Chatbots und Webanwendungen hinzuzufügen. Damit lassen sich auf einfache Weise hochwertige Dienste erstellen, wie z.B. Chatbots mit der Fähigkeit, personalisierte Inhalte bereitzustellen. Zu den Diensten gehören Funktionen zur Entscheidungsfindung, Sprach- und Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung und Verbesserungen der Websuche.
  • Cognitive Search: Erweitert Azure Search um Cognitive Services-Funktionen, und eine effizientere Suche nach Assets zu ermöglichen. Dazu gehören Autovervollständigung, Geodatensuche und optische Zeichenerkennung (OCR).
  • Azure Machine Learning (AML): Unterstützt die benutzerdefinierte KI-Entwicklung, einschließlich des Trainings und der Bereitstellung von Modellen. AML trägt dazu bei, die KI-Entwicklung für alle Ebenen der Expertise zugänglich zu machen. Es ermöglicht dir, benutzerdefinierte KI zu erstellen, um deine Unternehmens- oder Projektanforderungen zu erfüllen.

Zu den Künstliche Intelligenz als Service-Tools & Frameworks gehören Visual Studio Tools, Azure Notebooks, für Data Science optimierte virtuelle Maschinen, verschiedene Azure-Migrations-Tools und das AI Toolkit für Azure IoT Edge.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon bietet KI-Funktionen an, die sich auf AWS-Dienste und seine Verbrauchergeräte, einschließlich Alexa, konzentrieren. Diese Fähigkeiten überschneiden sich erheblich, da viele der Cloud-Dienste von AWS auf den Ressourcen aufbauen, die für die Endgeräte verwendet werden.

Zu den primären Diensten von AWS gehören:

  • Amazon Lex: Ein Service, der es ermöglicht, Spracherkennung durchzuführen, Sprache in Text umzuwandeln und die Verarbeitung natürlicher Sprache auf die Inhaltsanalyse anzuwenden. Er nutzt denselben Algorithmus, der derzeit in Alexa-Geräten verwendet wird.
  • Amazon Polly: Ein Service, der es dir ermöglicht, Text in Sprache umzuwandeln. Er nutzt Deep Learning-Fähigkeiten, um natürlich klingende Sprache und interaktive „Konversation“ in Echtzeit zu liefern.
  • Amazon Rekognition: Eine Computer Vision API, mit der du deine Anwendungen um Bildanalyse, Objekterkennung und Gesichtserkennung erweitern kannst. Dieser Dienst nutzt den Algorithmus, der von Amazon zur Analyse von Prime Photos verwendet wird.

Google Cloud

Google hat ernsthafte Anstrengungen unternommen, um Google Cloud als eine KI-First-Option zu vermarkten und hat sogar seine Forschungsabteilung in „Google AI“ umbenannt. Sie haben auch in die Übernahme einer beträchtlichen Anzahl von KI-Start-ups investiert, darunter DeepMind und Onward. All dies spiegelt sich in ihren verschiedenen Angeboten wider, darunter:

  • AI Hub: Ein Repository von Plug-and-Play-Komponenten, die du nutzen kannst, um mit KI zu experimentieren und sie in deine Projekte einzubinden. Diese Komponenten können dir helfen, Modelle zu trainieren, Datenanalysen durchzuführen oder KI in Diensten und Anwendungen zu nutzen.
  • KI-Bausteine: APIs, die du in den Anwendungscode einbinden kannst, um eine Reihe von KI-Funktionen hinzuzufügen, darunter Computer Vision, NLP und Text-to-Speech. Es beinhaltet auch Funktionen für die Arbeit mit strukturierten Daten und das Training von ML-Modellen.
  • AI Platform: Eine Entwicklungsumgebung, mit der du KI-Projekte schnell und einfach bereitstellen kannst. Sie beinhaltet einen Managed-Notebook-Service, VMs und Container, die für Deep Learning vorkonfiguriert sind, und einen automatisierten Datenbeschriftungsdienst.

Cloud-Computing-Anbieter und Drittanbieter erweitern ihre Fähigkeiten auch in Richtung AIaaS und ML

Cloud-Computing-Anbieter sowie auch Drittanbieter erweitern ihre Fähigkeiten stetig. Heute gibt es Cognitive Computing APIs, die es Entwicklern ermöglichen, vorgefertigte Fähigkeiten wie NLP und Computer Vision zu nutzen. Wenn du deine eigenen Modelle bauen möchtest, kannst du Machine Learning Frameworks nutzen, um die Entwicklung zu beschleunigen.

Es gibt auch Bots und digitale Assistenten, die du nutzen kannst, um verschiedene Dienste zu automatisieren. Einige Dienste müssen konfiguriert werden, andere werden vollständig verwaltet und enthalten eine Vielzahl von Lizenzen. Achte darauf, das Modell der geteilten Verantwortung zu prüfen, welches dein Anbieter anbietet, um sicherzustellen, dass du die regulatorischen Anforderungen vollständig einhältst.

Mathias Diwo I Futurist , Keynote-Speaker, Autor


Mathias schreibt über transformative Digital- und Technologietrends, der Digitalisierung und der digitalen Transformation. Die Entwicklungen der Megatrends: von Cloud bis KI, von AR/VR bis 5G, den digitalen Arbeitsplatz, Management, Leadership und die Zukunft der Arbeit. Lade ihn ein, bei deiner nächsten Veranstaltung zu sprechen.

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