La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente en la última década y ha sido capaz de resolver diversos problemas gracias a una amplia investigación. Desde autos que se conducen solos hasta chatbots intuitivos como ChatGPT de OpenAI.
Las soluciones de IA se están convirtiendo en una norma para las empresas que desean obtener información de sus valiosos datos empresariales. Las empresas buscan implementar un amplio espectro de aplicaciones de IA, desde software de análisis de texto hasta herramientas de análisis predictivo más complejas. Pero crear una solución de IA interna sólo tiene sentido para algunas empresas, ya que se trata de un proceso largo y complejo.
Con los nuevos casos de uso de la ciencia de datos, las organizaciones necesitan ahora una experimentación continua de la IA y probar algoritmos de aprendizaje automático en varias plataformas en la nube simultáneamente. El procesamiento de datos a través de tales métodos requiere enormes costos iniciales, por lo que las empresas están recurriendo ahora a AIaaS (AI-as-a-service), soluciones de terceros que proporcionan plataformas listas para usar.
La plataforma para la analítica moderna
AIaaS se está convirtiendo en una opción ideal para cualquiera que desee acceder a la IA sin necesidad de establecer una infraestructura ultra costosa para sí mismo. Con una solución tan rentable al alcance de cualquiera, no es de extrañar que la AIaaS esté empezando a convertirse en un estándar en la mayoría de los sectores. Un análisis de Research and Markets estimó que se espera que el mercado mundial de AIaaS crezca alrededor de 11.600 millones de dólares para 2024.
AIaaS permite a las empresas acceder a software de IA de un proveedor externo en lugar de contratar a un equipo de expertos para desarrollarlo internamente. Esto permite a las empresas obtener los beneficios de la IA y el análisis de datos con una inversión inicial menor, y también pueden personalizar el software para satisfacer sus necesidades específicas. La AIaaS es similar a otras ofertas «como servicio», como la infraestructura como servicio (IaaS), la plataforma como servicio (PaaS) y el software como servicio (SaaS), todos ellos alojados por proveedores externos.
Además, los modelos AIaaS engloban tecnologías dispares, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por ordenador, el aprendizaje automático y la robótica; puede pagar por los servicios que necesite y actualizar a planes superiores cuando sus datos y su negocio escalen.
AIaaS es una solución óptima para que las pequeñas y medianas empresas accedan a las capacidades de IA sin tener que construir e implantar sus propios sistemas desde cero. Esto permite a estas empresas centrarse en su actividad principal y seguir beneficiándose del valor de la IA, sin convertirse en expertos en datos y aprendizaje automático. El uso de AIaaS puede ayudar a las empresas a aumentar sus beneficios al tiempo que reduce el riesgo de la inversión en IA. En el pasado, las empresas a menudo tenían que hacer importantes inversiones financieras en IA para ver el retorno de su inversión.
Moses Guttmann, CEO y cofundador de ClearML, dice que AIaaS permite a las empresas centrar sus equipos de ciencia de datos en los desafíos únicos de su producto, caso de uso, clientes y otros requisitos esenciales.
«Esencialmente, el uso de AIaaS puede eliminar toda la solución de problemas off-the-shelf con la que la IA puede ayudar, permitiendo a los equipos de ciencia de datos concentrarse en los escenarios y datos únicos y personalizados que pueden tener un impacto en el negocio de la empresa», Guttmann.
Guttmann dijo que el quid de los servicios de IA es esencialmente externalizar el talento, es decir, hacer que un proveedor externo construya la infraestructura de IA de la empresa interna y la personalice según sus necesidades.
«El problema es siempre el mantenimiento, donde el know-how sigue en manos del proveedor de servicios de IA y rara vez se filtra a la propia empresa», dijo. «AIaaS, por el contrario, proporciona una plataforma de servicios, con APIs y flujos de trabajo de acceso sencillos, que permite a las empresas adaptar rápidamente modelos de trabajo off-the-shelf e integrarlos rápidamente en la lógica de negocio y los productos de la empresa.»
Guttmann dice que AIaaS puede ser genial para las organizaciones tecnológicas que tienen modelos preentrenados o casos de uso de datos en tiempo real, mejorando las arquitecturas de ciencia de datos heredadas.
«Creo que el valor real en ML para una empresa es siempre una combinación única de sus limitaciones, casos de uso y datos, y es por eso que las empresas deben tener algunos de sus científicos de datos en la empresa», dijo Guttmann. «Para materializar el potencial de esos científicos de datos, es necesario poner en marcha una buena infraestructura de software, que haga el trabajo pesado en las operaciones y deje que el equipo de científicos de datos se concentre en el valor real que aportan a la empresa.»
Una innovación ajustada a las necesidades empresariales
AIaaS es un enfoque probado que facilita todos los aspectos de la innovación en IA. La plataforma ofrece una solución todo en uno para los requisitos empresariales modernos, desde idear cómo la IA puede aportar valor a la realidad, con una implementación a escala en toda una empresa como objetivo, hasta obtener resultados tangibles en cuestión de semanas.
AIaaS permite una forma estructurada y beneficiosa de equilibrar la ciencia de datos, la TI y las competencias de consultoría empresarial, así como equilibrar la entrega técnica con el papel de gestión del cambio continuo que conlleva la IA. También disminuye el riesgo de la innovación en IA, mejorando el tiempo de comercialización, los resultados del producto y el valor para el negocio. Al mismo tiempo, AIaaS proporciona a las organizaciones un plan para la IA en el futuro, acelerando así los conocimientos internos y la capacidad de ejecución, garantizando una alineación ágil del marco de entrega y transparencia en la creación de la IA.
«Las plataformas AIaaS pueden ampliarse o reducirse rápidamente según sea necesario para satisfacer las cambiantes necesidades empresariales, proporcionando a las organizaciones la flexibilidad para ajustar sus capacidades de IA según sea necesario», declaró Yashar Behzadi, CEO y fundador de Synthesis AI.
Behzadi dijo que las plataformas AIaaS pueden integrarse con una amplia gama de otras tecnologías, como el almacenamiento en la nube y las herramientas de análisis, lo que facilita a las organizaciones aprovechar la IA junto con otras herramientas y plataformas.
«Las plataformas AIaaS a menudo proporcionan a las organizaciones acceso a las últimas y más avanzadas tecnologías de IA, incluidos algoritmos y herramientas de aprendizaje automático. Esto puede ayudar a las organizaciones a construir modelos de aprendizaje automático más precisos y efectivos porque las plataformas AIaaS a menudo tienen acceso a grandes cantidades de datos», dijo Behzadi. «Esto puede ser particularmente beneficioso para las organizaciones con datos limitados disponibles para entrenar sus modelos».
Adopción y retos actuales del mercado
Las plataformas AIaaS pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos de texto, como reseñas de clientes o publicaciones en redes sociales, para ayudar a los ordenadores y a los humanos a comunicarse con mayor claridad. Estas plataformas también pueden utilizarse para crear chatbots capaces de gestionar las consultas y peticiones de los clientes, lo que ofrece a las empresas una forma cómoda de interactuar con ellos y mejorar el servicio al cliente. La formación en visión por ordenador es otro gran caso de uso, ya que las plataformas AIaaS pueden analizar e interpretar imágenes y datos de vídeo, como el reconocimiento facial o la detección de objetos; esto puede inculcarse en diversas aplicaciones, como la seguridad y la vigilancia, el marketing y la fabricación.
«Recientemente, hemos visto un auge en la popularidad de la IA generativa, que es otro caso de AIaaS que se utiliza para crear contenido», dijo Behzadi. «Estos servicios pueden crear contenido de texto o imágenes a escala con costes variables cercanos a cero. Las organizaciones todavía están averiguando cómo utilizar en la práctica la IA generativa a escala, pero las bases están ahí.»
Hablando de los desafíos actuales de AIaaS, Behzadi explicó que los casos de uso de las empresas suelen ser matizados y especializados, y los sistemas generalizados de AIaaS pueden necesitar ser revisados para casos de uso únicos.
«La incapacidad de ajustar los modelos a los datos específicos de la empresa puede dar lugar a un rendimiento y un retorno de la inversión inferiores a los esperados. Sin embargo, esto también se relaciona con la falta de control que las organizaciones que utilizan AIaaS pueden tener sobre sus sistemas y tecnologías, lo que puede ser preocupante», dijo.
Behzadi dijo que, si bien la integración puede beneficiar a la tecnología, también puede ser compleja y llevar mucho tiempo integrarla con los sistemas y procesos existentes de una organización.
«Además, las capacidades y sesgos inherentes a los sistemas AIaaS son desconocidos y pueden conducir a resultados inesperados. La falta de visibilidad en la ‘caja negra’ también puede llevar a preocupaciones éticas de sesgo y privacidad, y las organizaciones no tienen la visión técnica y la visibilidad para comprender y caracterizar completamente el rendimiento», dijo Behzadi.
Sugiere que los directores de tecnología consideren primero las necesidades y objetivos empresariales específicos de la organización y si una solución AIaaS puede ayudar a satisfacer estas necesidades. Esto puede implicar evaluar los recursos de datos de la organización y los beneficios y costes potenciales de incorporar la IA a sus operaciones.
«Al aprovechar AIaaS, una empresa no está invirtiendo en la creación de capacidades básicas a lo largo del tiempo. La eficiencia y el ahorro de costes a corto plazo deben sopesarse con la capacidad a largo plazo. Además, un CTO debe evaluar la capacidad de la oferta más generalizada de AIaaS para satisfacer las necesidades potencialmente personalizadas de la empresa», dijo.
Qué esperar de la IA como servicio en 2023
Behzadi dice que los sistemas AIaaS están madurando y permitiendo a los clientes ajustar los modelos con datos específicos de la empresa, y esta capacidad ampliada permitirá a las empresas crear modelos más específicos para sus casos de uso específicos.
«Es probable que los proveedores sigan especializándose en diversas industrias y sectores, ofreciendo soluciones a medida para necesidades empresariales específicas. Esto puede incluir el desarrollo de herramientas y tecnologías de IA específicas para cada sector», afirma. «A medida que los modelos fundacionales de PLN y visión por ordenador sigan evolucionando rápidamente, potenciarán cada vez más las ofertas de AIaaS. Esto conducirá a un desarrollo de capacidades más rápido, un menor coste de desarrollo y una mayor capacidad.»
Asimismo, Guttmann predice que veremos muchos más modelos basados en NLP con API sencillas que las empresas podrán integrar directamente en sus productos.
«Creo que, sorprendentemente, muchas empresas se darán cuenta de que pueden hacer más con sus actuales equipos de sScience de datos y aprovecharán AIaaS para las ‘tareas sencillas’. Hemos sido testigos de un enorme salto en las capacidades durante el último año, y creo que el año que viene será cuando las empresas capitalicen esas nuevas ofertas», afirmó.
Fuente WEB I Editado por CambioDigital OnLine
