AI-as-a-service هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها را در دسترس تر و مقرون به صرفه تر می کند

به گزارش اپ خونه، از ماشین های خودران گرفته تا چت ربات های بصری مانند ChatGPT OpenAI، هوش مصنوعی (AI) در دهه گذشته پیشرفت چشمگیری داشته است.

شرکت‌ها به دنبال پیاده‌سازی طیف گسترده‌ای از برنامه‌های هوش مصنوعی، از نرم‌افزار تحلیل متن گرفته تا ابزارهای تحلیل پیش‌بینی پیچیده‌تر هستند. اما ساخت یک راه حل هوش مصنوعی داخلی فقط برای برخی مشاغل منطقی است، زیرا این یک فرآیند طولانی و پیچیده است.

با در حال ظهور موارد استفاده از علم داده، سازمان ها اکنون به آزمایش مداوم هوش مصنوعی و آزمایش الگوریتم های یادگیری ماشین روی چندین پلت فرم ابری به طور همزمان نیاز دارند.

پردازش داده ها از طریق چنین روش هایی نیاز به هزینه های اولیه هنگفت دارد، به همین دلیل است که کسب و کارها اکنون به سمت AIaaS (AI-as-a-service) روی آورده اند، راه حل های شخص ثالثی که پلتفرم های آماده برای استفاده را ارائه می دهند.

بستری برای تجزیه و تحلیل مدرن

AIaaS در حال تبدیل شدن به یک گزینه ایده آل برای هر کسی است که می خواهد بدون نیاز به ایجاد زیرساخت بسیار گران قیمت به هوش مصنوعی دسترسی داشته باشد. با چنین راه حل مقرون به صرفه ای که برای هر کسی در دسترس است، جای تعجب نیست که AIaaS شروع به تبدیل شدن به یک استاندارد در بیشتر صنایع کرده است.

تحلیلی توسط Research and Markets تخمین زده است که انتظار می رود بازار جهانی AIaaS تا سال ۲۰۲۴ حدود ۱۱.۶ میلیارد دلار رشد کند.

AIaaS به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که به نرم‌افزار هوش مصنوعی از یک فروشنده شخص ثالث دسترسی داشته باشند، نه اینکه تیمی از متخصصان را برای توسعه داخلی استخدام کنند.

این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا با سرمایه‌گذاری اولیه کمتر از مزایای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها بهره ببرند و همچنین می‌توانند نرم‌افزار را برای رفع نیازهای خاص خود سفارشی کنند.

AIaaS مشابه سایر پیشنهادات “به عنوان سرویس” مانند زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلتفرم به عنوان یک سرویس (PaaS) و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) است که همه توسط فروشندگان شخص ثالث میزبانی می شوند.

علاوه بر این، مدل‌های AIaaS فناوری‌های متفاوتی از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشین و روباتیک را در بر می‌گیرند.

شما می توانید برای خدماتی که نیاز دارید پرداخت کنید و زمانی که داده ها و مقیاس کسب و کار خود را دارید به برنامه های بالاتر ارتقا دهید.

AIaaS یک راه حل بهینه برای شرکت های کوچکتر و متوسط است تا به قابلیت های هوش مصنوعی بدون ساخت و پیاده سازی سیستم های خود از ابتدا دسترسی داشته باشند.

این به این شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا بر کسب‌وکار اصلی خود تمرکز کنند و همچنان از ارزش هوش مصنوعی بهره ببرند، بدون اینکه در زمینه داده و یادگیری ماشین متخصص شوند.

استفاده از AIaaS می تواند به شرکت ها در افزایش سود و در عین حال کاهش ریسک سرمایه گذاری در هوش مصنوعی کمک کند. در گذشته، شرکت ها اغلب مجبور بودند سرمایه گذاری های مالی قابل توجهی در هوش مصنوعی انجام دهند تا بتوانند بازده سرمایه گذاری خود را ببینند.

موزس گاتمن، مدیر عامل و بنیانگذار ClearML، می‌گوید که AIaaS به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تیم‌های علم داده خود را روی چالش‌های منحصربه‌فرد محصول، موارد استفاده، مشتریان و سایر الزامات ضروری متمرکز کنند.

اساساً، استفاده از AIaaS می‌تواند تمام راه‌حل‌های غیرمشکل هوش مصنوعی را از بین ببرد و به تیم‌های علم داده اجازه دهد تا روی سناریوها و داده‌های منحصربه‌فرد و سفارشی تمرکز کنند که می‌تواند بر تجارت شرکت تأثیر بگذارد. گاتمن به VentureBeat گفت.

گاتمن گفت که مرکز خدمات هوش مصنوعی اساساً برون سپاری استعدادها است، یعنی داشتن یک فروشنده خارجی زیرساخت هوش مصنوعی داخلی شرکت را بسازد و آن را مطابق با نیازهای خود سفارشی کند.

او گفت: «مشکل همیشه تعمیر و نگهداری است، جایی که دانش هنوز در اختیار ارائه‌دهنده خدمات هوش مصنوعی است و به ندرت به خود شرکت نشت می‌کند.

برعکس، AIaaS یک پلتفرم خدماتی با APIهای ساده و گردش‌های کاری دسترسی ارائه می‌کند که به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت مدل‌های کاری خارج از قفسه را تطبیق دهند و به سرعت آنها را در منطق تجاری و محصولات شرکت ادغام کنند.»

گاتمن می‌گوید که AIaaS می‌تواند برای سازمان‌های فناوری عالی باشد، چه مدل‌های از پیش آموزش دیده یا موارد استفاده از داده‌های بلادرنگ دارند، و معماری‌های علمی داده قدیمی را بهبود بخشد.

گاتمن گفت: “من معتقدم که ارزش واقعی در ML برای یک شرکت همیشه ترکیبی منحصر به فرد از محدودیت ها، موارد استفاده و داده های آن است و به همین دلیل است که شرکت ها باید برخی از دانشمندان داده خود را در داخل خود داشته باشند.”

“برای تحقق پتانسیل این دانشمندان داده، یک زیرساخت نرم افزاری خوب باید ایجاد شود، که کارهای سنگین را در عملیات انجام دهد و به تیم علم داده اجازه دهد تا بر ارزش واقعی که برای شرکت به ارمغان می آورد تمرکز کند.”

یک نوآوری ناب برای نیازهای تجاری

AIaaS یک رویکرد اثبات شده است که تمام جنبه های نوآوری هوش مصنوعی را تسهیل می کند.

این پلتفرم یک راه حل همه کاره برای نیازهای تجاری مدرن ارائه می دهد، از ایده پردازی در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی می تواند ارزش ارائه کند تا واقعی، با یک پیاده سازی مقیاس شده در سراسر یک کسب و کار به عنوان یک هدف – تا نتایج ملموس در عرض چند هفته ارائه آن است.

AIaaS روشی ساختاریافته و سودمند را برای متعادل کردن شایستگی‌های علم داده، فناوری اطلاعات و مشاوره کسب‌وکار، و همچنین متعادل کردن تحویل فنی با نقش مدیریت تغییر مداوم که با هوش مصنوعی همراه است، امکان‌پذیر می‌سازد.

همچنین خطر نوآوری هوش مصنوعی، بهبود زمان ورود به بازار، نتایج محصول و ارزش برای کسب و کار را کاهش می دهد. در عین حال، AIaaS طرحی برای سازمان‌ها برای آینده آینده فراهم می‌کند، در نتیجه دانش داخلی و توانایی اجرا را تسریع می‌کند، از همسویی چارچوب تحویل چابک و شفافیت در ایجاد هوش مصنوعی اطمینان می‌دهد.

یاشار بهزادی، مدیر عامل و بنیانگذار هوش مصنوعی سنتز، به VentureBeat گفت:

«پلت‌فرم‌های AIaaS می‌توانند به سرعت در صورت نیاز برای برآوردن نیازهای در حال تغییر کسب‌وکار، افزایش یا کاهش پیدا کنند و به سازمان‌ها انعطاف‌پذیری برای تنظیم قابلیت‌های هوش مصنوعی خود در صورت نیاز ارائه دهند.»

بهزادی گفت که پلتفرم‌های AIaaS می‌توانند با طیف گسترده‌ای از فناوری‌های دیگر مانند ذخیره‌سازی ابری و ابزارهای تحلیلی ادغام شوند و استفاده از هوش مصنوعی را برای سازمان‌ها در ارتباط با ابزارها و پلتفرم‌ها آسان‌تر می‌کنند.

پلتفرم‌های AIaaS اغلب به سازمان‌ها دسترسی به جدیدترین و پیشرفته‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله الگوریتم‌ها و ابزارهای یادگیری ماشینی را فراهم می‌کنند.

بهزادی گفت: این می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا مدل‌های یادگیری ماشینی دقیق‌تر و مؤثرتری بسازند زیرا پلتفرم‌های AIaaS اغلب به حجم زیادی از داده‌ها دسترسی دارند. این می تواند به ویژه برای سازمان هایی با داده های محدود در دسترس برای آموزش مدل های خود مفید باشد.

پذیرش و چالش های فعلی بازار

پلتفرم‌های AIaaS می‌توانند حجم زیادی از داده‌های متنی، مانند بررسی‌های مشتریان یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند تا به رایانه‌ها و انسان‌ها در برقراری ارتباط واضح‌تر کمک کنند.

این پلتفرم‌ها همچنین می‌توانند برای ساخت ربات‌های چت مورد استفاده قرار گیرند که می‌توانند سؤالات و درخواست‌های مشتری را مدیریت کنند و راه مناسبی را برای سازمان‌ها برای تعامل با مشتریان و بهبود خدمات مشتری فراهم کنند.

آموزش بینایی رایانه یکی دیگر از موارد استفاده بزرگ است، زیرا پلتفرم‌های AIaaS می‌توانند تصاویر و داده‌های ویدیویی مانند تشخیص چهره یا تشخیص اشیا را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند. این را می توان در کاربردهای مختلف، از جمله امنیت و نظارت، بازاریابی و ساخت، تلقین کرد.

بهزادی گفت:« اخیراً شاهد رونق محبوبیت هوش مصنوعی مولد بودیم که یکی دیگر از موارد استفاده از AIaaS برای تولید محتوا است. این سرویس‌ها می‌توانند محتوای متنی یا تصویری را در مقیاس با هزینه‌های متغیر نزدیک به صفر ایجاد کنند. سازمان‌ها هنوز در حال کشف چگونگی استفاده عملی از هوش مصنوعی مولد در مقیاس هستند، اما پایه‌ها وجود دارد.»

بهزادی در مورد چالش‌های فعلی AIaaS توضیح داد که موارد استفاده شرکت اغلب ظریف و تخصصی هستند و سیستم‌های AIaaS تعمیم‌یافته ممکن است برای موارد استفاده منحصر به فرد نیاز به بازنگری داشته باشند.

ناتوانی در تنظیم دقیق مدل‌ها برای داده‌های خاص شرکت ممکن است منجر به عملکرد و بازگشت سرمایه کمتر از حد انتظار شود.

با این حال، این همچنین به فقدان کنترلی که سازمان‌هایی که از AIaaS استفاده می‌کنند بر روی سیستم‌ها و فناوری‌های خود که می‌تواند نگران‌کننده باشد مرتبط است.

بهزادی گفت:”در حالی که یکپارچه سازی می تواند به نفع فناوری باشد، ادغام با سیستم ها و فرآیندهای موجود سازمان نیز می تواند پیچیده و زمان بر باشد.

علاوه بر این، قابلیت‌ها و سوگیری‌های ذاتی در سیستم‌های AIaaS ناشناخته هستند و ممکن است منجر به نتایج غیرمنتظره شوند. فقدان دید در جعبه سیاه همچنین می‌تواند به نگرانی‌های اخلاقی مربوط به سوگیری و حفظ حریم خصوصی منجر شود و سازمان‌ها بینش فنی و دید کافی برای درک و توصیف کامل عملکرد را ندارند.”

او پیشنهاد می کند که CTOها ابتدا باید نیازها و اهداف تجاری خاص سازمان را در نظر بگیرند و اینکه آیا راه حل AIaaS می تواند به رفع این نیازها کمک کند یا خیر. این ممکن است شامل ارزیابی منابع داده سازمان و مزایا و هزینه های بالقوه گنجاندن هوش مصنوعی در عملیات آنها باشد.

با استفاده از AIaaS، یک شرکت در ساخت قابلیت های اصلی در طول زمان سرمایه گذاری نمی کند. کارایی و صرفه جویی در هزینه در کوتاه مدت باید با قابلیت در دراز مدت سنجیده شود.

علاوه بر این، یک مدیر ارشد فناوری باید توانایی پیشنهاد تعمیم‌یافته‌تر AIaaS را برای برآورده کردن نیازهای بالقوه سفارشی شرکت ارزیابی کند.

از هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس در سال ۲۰۲۳ چه انتظاری داریم؟

بهزادی می‌گوید که سیستم‌های AIaaS در حال بلوغ هستند و به مشتریان این امکان را می‌دهند که مدل‌ها را با داده‌های خاص شرکت تنظیم کنند و این قابلیت گسترش‌یافته شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا مدل‌های هدفمندتری را برای موارد استفاده خاص خود ایجاد کنند.

ارائه دهندگان به احتمال زیاد به تخصص در صنایع و بخش های مختلف ادامه خواهند داد و راه حل های مناسب برای نیازهای تجاری خاص ارائه می دهند. این ممکن است شامل توسعه ابزارها و فناوری‌های هوش مصنوعی خاص صنعت باشد.

از آنجایی که مدل‌های NLP و بینایی کامپیوتری به سرعت در حال تکامل هستند، به طور فزاینده‌ای به پیشنهادات AIaaS قدرت خواهند داد. این منجر به توسعه سریع‌تر قابلیت، هزینه کمتر توسعه و توانایی بیشتر می‌شود.

به همین ترتیب، گاتمن پیش‌بینی می‌کند که بسیاری از مدل‌های مبتنی بر NLP را با APIهای ساده مشاهده خواهیم کرد که شرکت‌ها می‌توانند مستقیماً در محصولات خود ادغام کنند.

 فکر می‌کنیم که به‌طور شگفت‌آوری، بسیاری از شرکت‌ها متوجه خواهند شد که می‌توانند با تیم‌های علم داده فعلی‌شان کارهای بیشتری انجام دهند و از AIaaS برای «وظایف ساده» استفاده کنند. سال آینده زمانی است که شرکت ها از این پیشنهادات جدید سرمایه گذاری می کنند.