(Kiemelt kép: Unsplash+)
A mesterséges intelligencia szolgáltatásként olyan készleten kívüli MI-eszközökre utal, melyek lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy a teljes körű, házon belüli MI-technológiákat a költségek töredékéért implementáljanak és skálázzanak. A „minden mint szolgáltatás” fogalma olyan szoftverre vonatkozik, mely egy hálózaton keresztül lehívható, mivel a felhőalapú számítástechnikára támaszkodik. A legtöbb esetben a szoftver a polcról is elérhető, vagy megvásárolják egy harmadik féltől, elvégeznek néhány finomítást rajta, és szinte azonnal használni is tudják, még akkor is, ha nem teljesen az adott vállalat rendszerére van szabva az. Sokáig a mesterséges intelligencia a legtöbb vállalat számára a költségei miatt megengedhetetlen volt. Az ilyen számítógépek hatalmasak és drágák voltak és a hozzáértő programozókból a piacon is hiány volt (ami azt is jelentette, hogy magas fizetést követeltek). Másrészt sok vállalat nem is rendelkezett elegendő adattal az „MI-műfaj” tanulmányozáshoz. Mivel a felhőszolgáltatások hihetetlenül megizmosodtak és szinte minden kkv számára megfizethetővé váltak, így a mesterséges intelligencia is az elérhető szolgáltatások közé került: hiszen a vállalatok manapság már végtelen mennyiségű adatot gyűjthetnek és tárolhatnak. Itt jön a képbe az AI-as-a-service megoldás is.
A mesterséges intelligencia megértése
Újra és újra halljuk: a mesterséges intelligencia egy módja annak, hogy a számítógépek ugyanazt a munkát végezzék el végre, amit az emberi agy is képes elvégezni. Ez a meghatározás komoly viták tárgya, a technológiai szakértők szerint a gépek emberi agyakhoz való hasonlítása elég rossz és tévutakra vezető paradigma. Ez elősegítheti kibontakozni azt a zsigeri félelmet, hogy az emberek szerepét akár teljesen át is vehetik majd egyszer így a gépek. A mesterséges intelligencia kifejezést marketing taktikaként is használhatják a vállalatok, hogy megmutassák, mennyire innovatívak (ez az úgynevezett mesterséges vagy hamis mesterséges intelligencia). Mielőtt elkezdenénk aggódni a technológiai szingularitás miatt, meg kell értenünk, hogy mi is valójában az MI. Az intelligencia az a hatékonyság, mellyel új készségeket sajátíthatunk el olyan feladatokban, melyekre korábban nem készültünk fel még. Az intelligencia nem maga a készség, nem az, hogy mit tudunk, hanem az, hogy milyen jól és milyen hatékonyan tudunk új dolgokat megtanulni. Azokról a gépekről, melyek képesek alkalmazkodni az új környezetükhöz és új problémákra megoldásokat alkotni, azt mondják, hogy mesterséges intelligenciával rendelkeznek. Ahogyan az emberek is folyamatosan reagálnak az új kihívásokra, a számítógépek is képesek olyan módon reagálni, amire programozóik nem kifejezetten tanították be őket. Fontos azonban, hogy a mesterséges intelligencia nem magától jön létre (mindig az emberek hozzák létre). Intelligensnek nevezünk valamilyen entitást, ha képes olyan dolgokra, melyeket az emberek általában megtesznek és megtehetnek. Ma a gépi tanulás a vezető mesterséges intelligencia típusa és az MI számos területe közül ez a legfejlettebb. Az MI-hoz hasonlóan azonban az ML körül is nagy a felhajtás, szemben azzal, hogy valójában mi is lenne valójában az. Az ML ma már sok mindenre képes, de nem egy olyan „mindenható” megoldás, mely megoldja az összes szervezeti problémánkat.
Hogyan működik az MI?
A mesterséges intelligencia többsége algoritmusokat használ. Az algoritmusok definíciója szerint olyan szabályrendszerek vagy folyamatok, melyeket jellemzően egy számítógép követ egy probléma kiszámítása vagy megoldása érdekében. A mesterséges intelligencia algoritmusok esetében a számítógépek konkrét feladatokat oldanak meg: nagyon nagy mennyiségű adat tanulmányozásával, vagy általánosítások vagy statisztikai becslések készítésével. A mesterséges intelligencia algoritmusokat gyakran két típusra bontják: gépi tanulási algoritmusok, beleértve az osztályozást és a regressziót. Mély tanulási algoritmusok, melyek mély neurális hálókat alkalmaznak. Amikor ezeket az algoritmusokat bizonyos módon alkalmazzák, a számítógépek úgy tűnhetnek, mintha emberi agyként viselkednének. Így „képesek” egy képen lévő objektumok meghatározására, vagy spontán beszélgetés folytatására egy emberrel. Válaszolni egy vezető nélküli autóban egy útlezárásra, csevegni emberekkel folyamatos online elérhetőséggel… A vállalatok ki akarják használni az adatokból kinyerhető összes felismerést, ugyanis a szervezetek számára az adatok segíthetnek: jobban megérteni az ügyfeleiket és azt, hogy mit is akarnak valójában. Megtalálni azokat a pontokat a termelésben és a szolgáltatásnyújtásban, melyek automatizálhatók. Megérteni, hogy egyesek miért vásárolnak, mások pedig miért nem. Így bármilyen látszólag megfoghatatlannak tűnő információról akár kiderülhet, hogy versenyelőnyt is jelenthet, ha jól sáfárkodnak vele.
A mesterséges intelligencia nagy üzlet (lehet)
Ha az Ön cége még nem alkalmazza a mesterséges intelligenciát, hamarosan alkalmazni fogja (akár akarja, akár nem). Az International Data Corporation (IDC) becslése szerint a mesterséges intelligenciára fordított kiadások világszerte a 2020-as 50,1 milliárd dollárról 2024-re több mint 110 milliárd dollárra fognak nőni. Egy távolabbi visszatekintés azt mutatja, hogy 2017-ben mindössze 12 milliárd dollárt költöttek még csak erre a szektorra. Ez azt jelenti, hogy a globális kiadások várhatóan csaknem megtízszereződnek mindössze hét év alatt. Úgy tűnik, hogy mindezek a kiadások sok helyről érkeznek (és nem csak a nagyvállalatoktól). A Flexera nemrégiben számolt be az MI széles körű elterjedéséről, a vállalatok 28%-a kísérletezik az MI alkalmazásával. Sőt a cégek 46%-a teszteli vagy tervezi, hogy belevág az alkalmazásába. 2023 őszére az MI lett az a terület, melyen a vállalatok a legtöbbet kísérleteznek, mire is lehetne jó nekik a dolgos hétköznapokban ez a „találmány”. Mit jelent ez? Bizonyára azt, hogy az MI és gépi tanulás ma már a legtöbb szervezet radarján szerepel, vagyis (talán) a vállalkozások közel fele várhatóan a következő néhány hónapban használni is fogja ezt a technológiát.
Az AIaaS növekedése
Azon vállalatok számára, melyek nem tudnak vagy nem akarnak saját felhőt építeni, és saját mesterséges intelligencia rendszereket építeni, tesztelni és használni, az AIaaS jelenti a tökéletes megoldást. Ez a legnagyobb vonzereje: a lehetőség, hogy kihasználják az adatokból származó felismerések előnyeit anélkül, hogy szükség lenne a tehetségekbe és erőforrásokba történő hatalmas előzetes befektetés. A többi „szolgáltatásként” nyújtott lehetőséghez hasonlóan az AIaaS esetében is ugyanazok az előnyök érvényesek: az alaptevékenységre való összpontosítás (nem válik adat- és gépi tanulási szakértővé). A beruházás kockázatának minimalizálása. Az adatokból származó előnyök növelése. A stratégiai rugalmasság növelése. A költségek rugalmasabbá és átláthatóbbá tétele.
Az AIaaS gyakori típusai a következők:
Chatbotok és digitális segítségnyújtás
Ezek közé tartozhatnak a chatbotok, melyek természetes nyelvfeldolgozó (NLP) algoritmusokat használnak az emberekkel folytatott beszélgetésekből való tanulásra, és a nyelvi minták utánzására, miközben válaszokat adnak. Ez felszabadítja az ügyfélszolgálati munkatársakat, hogy bonyolultabb feladatokra koncentrálhassanak.
Kognitív számítástechnikai API-k
Az alkalmazásprogramozási interfész rövidítése, az API-k a szolgáltatások egymással való kommunikációjának módját jelentik. Az API-k lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy egy adott technológiát vagy szolgáltatást hozzáadjanak az általuk épített alkalmazáshoz anélkül, hogy a kódot a semmiből írnák meg. Az API-k gyakori lehetőségei a következők: NLP, számítógépes beszéd és látás, fordítás, tudástérképezés, keresés és érzelemérzékelés.
Gépi tanulási keretrendszerek
Az ML és MI keretrendszerek olyan eszközök, melyekkel a fejlesztők saját modellt építhetnek, mely idővel tanul a meglévő vállalati adatokból. A gépi tanulást gyakran a nagy adatokkal hozzák összefüggésbe, de más felhasználási módjai is lehetnek és ezek a keretrendszerek lehetőséget nyújtanak a gépi tanulási feladatok beépítésére anélkül, hogy szükség lenne a nagy adatkörnyezetre.
Teljesen menedzselt gépi tanulási szolgáltatások
Ma a gépi tanulási keretrendszer az első lépés a gépi tanulás felé. Ez a lehetőség egy módja annak, hogy gazdagabb gépi tanulási képességeket adjunk hozzá sablonok, előre elkészített modellek és drag-and-drop eszközök segítségével, hogy segítsük a fejlesztőket egy testre szabottabb gépi tanulási keretrendszer felépítésében.
Az AIaaS előnyei és hátrányai
Mint minden más „szolgáltatásként” kínált megoldás, az AIaaS is értéket hoz a vállalatok számára anélkül, hogy hatalmas összegekbe kerülne. A felhőalapú MI-rendszer használatának azonban vannak olyan egyértelmű hátrányai is, melyeket egyetlen vállalkozásnak sem szabad figyelmen kívül hagynia. Miért érdemes AIaaS-t használni?
Fejlett infrastruktúra a költségek töredékéért
A sikeres MI és gépi tanulás sok párhuzamos gépet és gyors GPU-kat igényel. Az AIaaS előtt egy vállalat úgy dönthetett joggal, hogy egy MI-rendszer kezdeti beruházása és a folyamatos fenntartása túl sok lenne. Most az AIaaS azt jelenti, hogy a cegek jelentősen alacsonyabb költségek mellett használhatják ki a gépi tanulás erejét. Ez azt jelenti, hogy továbbra is az alaptevékenységükkel foglalkozhatnak, nem pedig olyan területekre képeznek és költenek, melyek csak részben támogatják a döntéshozatalt.
Rugalmasság
Az alacsonyabb költségekkel kéz a kézben jár az AIaaS-en belüli átláthatóság: azért fizet, amit használ. Bár a gépi tanulás futtatásához sok számítási teljesítményre van szükség, előfordulhat, hogy erre a teljesítményre csak rövid ideig van szükségük, így nem kell megállás nélkül futtatnia az MI-t.
Használhatóság
Bár sok MI lehetőség nyílt forráskódú, nem mindig felhasználóbarát. Ez azt jelenti, hogy a fejlesztői időt töltenek az ML-technológia telepítésével és fejlesztésével. Ehelyett az AIaaS készen áll a „dobozból”, így anélkül használhatják ki az MI erejét, hogy előbb technikai szakértővé kellene válniuk.
Skálázhatóság
Az AIaaS lehetővé teszi, hogy kisebb projektekkel kezdjék, hogy megtanulják, hogy megfelel-e azó vállalati igényeiknek. Ahogy tapasztalatot szereznek a saját adataikkal, a projektigények változásának megfelelően finomíthatják a szolgáltatást, és növelhetik vagy csökkenthetik a skálát.
Milyen kihívásokat rejt az AIaaS?
Csökkentett biztonság
Az MI és a gépi tanulás jelentős mennyiségű adattól függ, ami azt jelenti, hogy vállalatának meg kell osztania ezeket az adatokat harmadik féltől származó szállítókkal. Az adatok tárolását, hozzáférését és a szerverekhez való továbbítását biztosítani kell, hogy az adatokhoz ne lehessen illetéktelenül hozzáférni, megosztani vagy manipulálni azokat.
Megbízhatóság
Mivel Ön egy vagy több harmadik féllel dolgozik együtt, rájuk támaszkodik, hogy a szükséges információkat rendelkezésre bocsássák. Ez önmagában még nem jelent nagyobb kihívást, de bármilyen probléma felmerülése esetén késedelemhez vagy egyéb nehézségekhez is vezethet.
Csökkentett átláthatóság
Az AIaaS esetében Ön a szolgáltatást vásárolja meg, de a hozzáférést nem. Egyesek úgy vélik, hogy a szolgáltatásként kínált ajánlatok, különösen az ML területén, olyanok, mint egy „fekete doboz” ismerik a bemenetet és a kimenetet, de nem értik a belső működését, például azt, hogy milyen algoritmusokat használnak, hogy az algoritmusokat frissítik-e, és hogy melyik verzió melyik adatra vonatkozik. Ez zavarhoz vagy félreértéshez vezethet az adatok vagy a kimenet stabilitását illetően.
Adatkezelés
Egyes iparágak korlátozhatják, hogy az adatok tárolhatók-e vagy hogyan tárolhatók felhőben, ami összességében megakadályozhatja, hogy a cége teljesen kihasználja az AIaaS bizonyos típusainak előnyeit.
Hosszú távú költségek
A költségek minden „szolgáltatásként” nyújtott ajánlat esetében gyorsan megugorhatnak, és ez alól az AIaaS sem kivétel. Ahogy egyre mélyebbre merül az MI és a gépi tanulás terén, úgy kereshet egyre összetettebb ajánlatokat, melyek többe kerülhetnek, és melyekhez speciálisabb tapasztalattal rendelkező személyzetet kell felvenni és kiképezni. Mint bármi más esetében, azonban ezek a költségek bölcs befektetésnek is bizonyulhatnak minden vállalat számára.
Az AIaaS fő beszállítói
A beszállítók fontos szerepet játszanak abban, hogy az AIaaS-megoldások elérhetővé váljanak a szervezetek számára. Fontos, hogy az egyes szállítók jellemzőit kutassák fel, mielőtt kiválasztják az igényeinek leginkább megfelelő megoldást. Az alábbiakban felvázoltuk az egyes gyártók AIaaS-ajánlatainak legfontosabb jellemzőit.
Amazon Web Services (AWS)
Az Amazon Web Services (AWS) vezető szerepet tölt be a felhőszolgáltatások nyújtásában, és az AIaaS-megoldások széles skálájával rendelkezik. A platform MI-szolgáltatások sokaságát kínálja, többek között gépi tanulást, chatbotokat, előrejelzéseket, ajánlórendszereket és még sok mást. Az AWS MI-szolgáltatásait úgy tervezték, hogy felhasználóbarátok és hozzáférhetőek legyenek, az előre betanított MI-szolgáltatások nem igényelnek gépi tanulási szakértelmet. A fejlesztők ezeket a szolgáltatásokat a gépi tanulási modellek gyors és méretarányos létrehozására, betanítására és telepítésére használhatják.
Microsoft Azure
A Microsoft Azure az AIaaS piac másik éllovasa. MI-szolgáltatásai a fejlesztők számára előre elkészített modelleket és szolgáltatásokat biztosítanak az alkalmazások természetes nyelvfeldolgozási, beszéd-, látás- és döntéshozatali képességekkel történő bővítéséhez. Az Azure emellett gépi tanulási platformot is kínál a modellek építéséhez, képzéséhez és telepítéséhez a választott eszközök és keretrendszerek használatával. Az Azure mesterséges intelligencia szolgáltatásait úgy tervezték, hogy segítsék a vállalkozásokat az összetett kihívások megoldásában és az ügyfélélmény javításában.
Google Cloud
A Google Cloud robusztus AIaaS megoldásokat kínál, amelyeket arra terveztek, hogy segítsék a vállalkozásokat az MI és a gépi tanulás erejének kiaknázásában. A platform előre betanított látás-, beszéd-, fordítási és egyéb modelleket kínál. A Google Cloud AutoML szolgáltatása lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy egyéni modelleket hozzanak létre, minimális gépi tanulási szakértelemmel. A Google Cloud AI Platform egységes eszköz a gépi tanulással foglalkozó szakemberek számára a modellek méretarányos létrehozásához, futtatásához és kezeléséhez.
IBM Watson
Az IBM Watson kognitív számítási képességeiről híres. A Watson AIaaS-ajánlatai közé tartozik a Watson Assistant a társalgási felületek kialakításához, a Watson Discovery a strukturálatlan adatokból származó minták és meglátások feltárásához, valamint a Watson Machine Learning a modellek méretarányos építéséhez, képzéséhez és telepítéséhez. A Watson MI-szolgáltatásait úgy tervezték, hogy segítsék a vállalkozásokat a folyamatok automatizálásában, a döntéshozatal javításában és a megnyerő ügyfélélmények létrehozásában.
Mit tartogat a jövő az AIaaS számára?
Az előrejelzések szerint a mesterséges intelligencia mint szolgáltatás (AIaaS) területe az elkövetkező években jelentős átalakuláson fog átmenni.A Skyquest kutatása szerint az AIaaS globális piaca 2030-ra várhatóan a ma elképesztőnek számító 187,98 milliárd dollárt is elérheti. Ezt a növekedési pályát elsősorban az AIaaS széles körű elfogadása hajtja a legkülönbözőbb ágazatokban, például az egészségügyben, a kiskereskedelemben, a közlekedésben és a biztonsági területeken. Az ügyfélszolgálati szektorban az AIaaS várhatóan hatékonyabb és kielégítőbb interakciókat tesz lehetővé. Az MI-alapú megoldások felgyorsíthatják a problémamegoldást, ezáltal javítva a felhasználói élményt. Továbbá, az ügyfélszolgálatról az MI-képességeken keresztül az ügyfélkapcsolatra való áttérés költségcsökkentést és bevételnövekedést eredményezhet. Az AIaaS emellett számos más ágazatot is forradalmasítani fog. Az egészségügyben a jobb betegellátás érdekében lehetővé teheti a prediktív elemzést. A pénzügyekben elérhetővé válna az automatizált kockázatértékelés és a csalások felderítése. A gyártásban az AIaaS optimalizálhatja a termelési folyamatokat, a közlekedésben pedig lehetővé teheti az autonóm járművek használatát. Az AIaaS jövője rendkívül ígéretesnek tűnik. A digitális korszak átalakító szakaszát jelzi, mely az iparágak működési hatékonyságának újradefiniálására készül. Bár fontos megjegyezni, hogy ezek a trendek változhatnak, a piaci adatokon alapuló jelenlegi előrejelzések még mindig jelentős növekedést jósolnak az AIaaS számára. Gyorsan fejlődő területként az AIaaS rengeteg olyan előnnyel jár, mely a korai adaptálókat hozza magával. Hátrányai azonban azt jelentik, hogy még rengeteg lehetőség van a fejlesztésre. Bár az AIaaS fejlesztése során lehetnek bukkanók, az AIaaS valószínűleg ugyanolyan fontos lesz, mint más „szolgáltatásként” nyújtott ajánlatok. Ha ezeket az értékes szolgáltatásokat kivesszük a kevesek kezéből, az azt jelenti, hogy sokkal több szervezet használhatja ki az MI és a gépi tanulás erejét.
