AI membuat terobosan baru setiap hari, dan masa depan pengalaman pelanggan atau mengoptimalkan proses bisnis akan didukung oleh AI. Jadi, dengan revolusi AI yang menyimpan harta karun data, tidak diragukan lagi bahwa para pemimpin bisnis ingin memanfaatkan kekuatan AI untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Kabar baik—Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS), perpaduan model bisnis SaaS dengan layanan AI, dapat menghadirkan efisiensi yang lebih besar dengan biaya yang terjangkau.
AIaaS dapat membantu pengusaha aplikasi memanfaatkan kekuatan solusi berbasis cloud. Apakah Anda siap untuk maju dengan AIaaS? Kami telah mengumpulkan aspek penting dalam AI yang berwawasan luas ini sebagai panduan Layanan.
Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) adalah berbagai alat AI (seringkali API). Di sini, vendor pihak ketiga menawarkan alat tersebut melalui solusi siap pakai. AIaaS memungkinkan perusahaan untuk mengadopsi dan mengimplementasikan solusi AI tanpa investasi yang signifikan dan dengan risiko yang lebih rendah.
Ya, benar, solusi AI mahal di masa lalu karena:
Masukkan AI sebagai Layanan; dengan layanan cloud, AI tidak lagi dapat diakses, dan perusahaan dapat mengumpulkan dan menyimpan data tanpa batas.
Saat ini, platform penyedia AI menawarkan beberapa gaya pembelajaran mesin (ML) dan AI. Penyedia menyediakan berbagai solusi yang sesuai dengan kebutuhan AI organisasi. Jadi, organisasi perlu mengevaluasi fitur dan harga serta memilih yang paling sesuai.
Selain itu, penawaran cloud AI, termasuk Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services, dan Google Cloud Machine Learning, membantu organisasi dengan kemungkinan solusi untuk data mereka.
Bisnis memiliki peluang bagus untuk mencoba algoritme dan layanan dari berbagai penyedia, yang memungkinkan mereka mengevaluasi dan menemukan apa yang berhasil bagi perusahaan, sehingga memungkinkan mereka membuat keputusan penskalaan.
Jika Anda juga bertanya-tanya tentang penskalaan, berikut beberapa statistik menarik yang dapat membantu:
Apalagi semua pengeluaran ini berasal dari banyak tempat, termasuk perusahaan besar. Flexera baru-baru ini menyoroti adopsi AI skala luas:
Hasil utama: Jelas bahwa AI dan ML ada di sebagian besar radar organisasi saat ini. Intinya adalah sekitar setengah dari semua perusahaan diperkirakan akan menggunakan teknologi ini dalam beberapa tahun ke depan.
Dengan berbagai jenis layanan AI, seseorang dapat memilih salah satu yang sesuai dengan kebutuhan bisnis dengan baik. Ini akan menjadi ide bagus untuk melihat titik-titik nyeri dan solusi yang memungkinkan integrasi yang mudah.
Plus, itu akan selalu membantu mengadopsi solusi yang tidak memerlukan pengetahuan mendalam sebelumnya untuk mulai menggunakan AIaaS. Mari kita lihat beberapa jenis solusi AIaaS yang populer.
Pengembang perlu melakukan banyak upaya untuk membuat chatbots menjadi kisah sukses. Antarmuka percakapan dapat dengan mudah menjadi kegagalan; namun, chatbot yang menarik dengan algoritme AI dapat mensimulasikan percakapan manusia. Perpaduan halus antara kemampuan NLP dan ML dapat membantu memahami kueri pengguna dan menawarkan respons yang sangat dibutuhkan.
Saat ini, bot menciptakan gelombang dalam layanan pelanggan. Mereka membantu mengurangi tingkat respons pertama kali dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, dengan otomatisasi, tugas rutin dapat dihindari, menghemat waktu berharga agen dan kemampuan untuk mengalihkan fokus mereka pada tugas yang lebih kompleks.
Perusahaan parsel dengan pertumbuhan tercepat di Eropa, InPost, baru-baru ini melaporkan bahwa mereka mengotomatiskan sebanyak 92% dari jutaan percakapan pelanggan yang mereka tangani setiap tahun dengan memanfaatkan chatbot.
Contoh lain adalah Microsoft XiaoIce, kisah sukses chatbot AI (bersama dengan GPT-3); ini adalah salah satu bot terdepan. Selain itu, dengan kehadirannya di pasar, pada tahun 2021, ia menyentuh valuasi $1 miliar.
Solusi AIaaS menawarkan API yang menarik, yang merupakan cara bagi layanan untuk berkomunikasi satu sama lain. API bertindak sebagai perantara, memungkinkan dua perangkat lunak berinteraksi.
Saat ini, API untuk Pemrosesan Bahasa Alami memungkinkan analisis sentimen. Plus, mereka dapat mengekstrak entitas dari teks, di antara tugas-tugas lainnya. Ketika ditawarkan sebagai bagian dari 'sebagai layanan', API dapat langsung diadopsi dan diimplementasikan, dan pengembang hanya perlu menulis beberapa baris kode. Beberapa opsi untuk API meliputi:
Kerangka kerja ML dan AI adalah alat populer yang digunakan pengembang untuk membangun model. Selain itu, temukan pola dalam data dalam jumlah besar, buat prediksi, dan sederhanakan proses.
ML dikaitkan dengan data besar tetapi sering kali memiliki kegunaan lain, karena kerangka kerja ini membantu membangun tugas pembelajaran mesin tanpa memerlukan lingkungan data besar.
Dengan AIaaS, bisnis akan mudah mengadopsi teknologi ML. Seseorang dapat menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya atau menyesuaikan alat agar sesuai dengan kebutuhan bisnis spesifik mereka. Dan semua itu juga, tanpa keahlian ML sebelumnya.
Bisnis perlu memanfaatkan revolusi AI sebaik-baiknya, dan satu langkah adalah berinvestasi dalam teknologi yang mengganggu, termasuk AI, untuk menikmati keunggulan kompetitif itu.
Jadi, apakah pengembangan AI adalah jawaban untuk semua bisnis? Kamu benar! Tidak!
Meskipun 79% eksekutif di seluruh dunia mengamati bahwa AI dapat memiliki efek transformatif yang membuat pekerjaan lebih mudah diakses dan lebih efisien, masih ada tantangan dalam penerapan AI. Teruslah membaca karena kami akan segera membahas tantangan kritis. Namun, pertama-tama, mari kita lihat beberapa manfaatnya.
Pakar AI sangat dibutuhkan di satu sisi, dan di sisi lain, ada kekurangan juga, dan dalam skenario seperti itu, AIaaS bisa sangat berguna.
AIaaS menawarkan platform di mana seseorang tidak membutuhkan pengembang ahli AI. Yang perlu Anda lakukan hanyalah memperkenalkan lapisan infrastruktur tanpa kode. Faset ini menawarkan perubahan haluan yang menakjubkan untuk bisnis.
Salah satu keuntungan signifikan dari Artificial Intelligence as a Service adalah pengurangan biaya, termasuk pengembangan solusi AI. Selain itu, seseorang dapat menikmati transparansi harga, sehingga bisnis hanya akan membayar sesuai kebutuhan, karena AIaaS memungkinkan Anda membayar per penggunaan.
Dengan keuntungan tambahan berupa pengurangan biaya, AIaaS membantu menghemat waktu yang dihabiskan untuk mengembangkan solusi AI. Pendekatan inovatif membantu mempercepat proyek AI.
Dengan AIaaS, sekarang lebih mudah untuk mengakses GPU yang kuat dan cepat yang diperlukan untuk mengimplementasikan model AI dan ML. Akses ke infrastruktur berteknologi tinggi disambut baik, terutama karena sebagian besar UKM tidak memiliki sumber daya dan waktu yang diperlukan untuk mengembangkan solusi internal.
Selain itu, dengan AIaaS yang dapat disesuaikan, bisnis mendapatkan kesempatan untuk membangun model berorientasi tugas tertentu.
Sangat bagus untuk mendapatkan platform open-source yang dapat dimodifikasi dengan mudah. Namun, jika ada tantangan untuk instalasi dan pengembangan, itu mengalahkan seluruh tujuan. AIaaS adalah solusi luar biasa yang menawarkan aspek yang sepenuhnya siap digunakan. Selain itu, pemilik proses dapat mengadopsi dan mengimplementasikan perangkat lunak AI tanpa pelatihan formal.
Pengembang dapat menjelajahi layanan ML ujung ke ujung, termasuk model yang dibuat sebelumnya dan model yang dibuat khusus. Plus, ada antarmuka drag-and-drop untuk mengurangi kompleksitas. Bagian terbaiknya adalah para pemimpin bisnis sekarang dapat memulai proyek ML mereka dalam beberapa jam tanpa ahli.
AIaaS adalah pilihan yang sangat baik untuk bisnis yang ingin berkembang. Ini sempurna untuk tugas-tugas yang memerlukan beberapa tingkat penilaian kognitif dan di mana pekerjaan itu sendiri tidak memiliki banyak nilai tambah.
Kami belum pernah mendengar bisnis dengan tujuan yang sama! Ya kau benar; tujuan selalu spesifik bisnis. Jadi, dengan berbagai tujuan alami, AIaaS dapat disesuaikan untuk memetakan kebutuhan bisnis, data, atau proyek.
Beberapa tantangan AIaaS adalah:
Dengan model kerja dari mana saja karena pandemi COVID, bisnis perlu berhati-hati terhadap penggunaan data dan mekanisme keamanan.
Ada juga aspek penting seperti undang-undang privasi data seperti GDPR dan CCPA dan berakhirnya perlindungan privasi data AS/UE, yang memaksa bisnis untuk berhati-hati dengan data mereka.
Dalam skenario seperti itu, menggunakan mekanisme dan teknologi peningkatan privasi seperti enkripsi dan penyembunyian data dapat membantu menjaga keamanan data perusahaan.
Bayangkan Anda menggunakan API berbeda, yang menggunakan format respons lain. Anda mungkin berpikir mudah untuk beralih; namun, berbagai format respons dan perubahan API memerlukan upaya.
Selain itu, layanan ML ujung ke ujung atau bahkan komponen ML lebih sulit untuk beralih alat karena tim pengembang perlu membiasakan diri dengan mereka. Semua aspek ini mengarah pada penguncian vendor, di mana perusahaan perlu memahami titik-titik sulit dari beralih di antara produk-produk yang bersaing.
Sangat penting bagi perusahaan di industri yang sangat diatur untuk membatasi penyimpanan data di cloud. Perusahaan di bidang perbankan dan perawatan kesehatan mungkin menghadapi keterbatasan dalam memanfaatkan AIaaS.
Di satu sisi, solusi AIaaS memungkinkan bisnis untuk menyiapkan dengan cepat dengan biaya yang terjangkau. Namun, biaya jangka panjang bisa tinggi, dan perusahaan perlu mempertimbangkan biaya jangka pendek dan panjang sebelum melakukan investasi AIaaS yang signifikan.
Namun kekhawatiran lain adalah mengimplementasikan perangkat lunak AIaaS, yang mungkin tidak bebas bug. Dan implementasinya membutuhkan banyak upaya untuk transisi yang mulus dan sukses.
Mari kita lihat beberapa contoh terkait.
MonkeyLearn menawarkan platform AIaaS yang menarik dengan alat analisis sentimen yang siap pakai. Platform AI membuat analisis teks menjadi sederhana melalui alat tanpa kode yang intuitif.
Bisnis yang mencari model yang disesuaikan dapat memulai perjalanan mereka dengan versi yang telah dilatih sebelumnya, di mana seseorang dapat menyertakan penganalisis survei untuk mengklasifikasikan umpan balik pelanggan berdasarkan topik. Selain itu, mudah untuk membuat model pembelajaran mesin yang disesuaikan untuk mendeteksi sentimen, kata kunci, dan lainnya dalam antarmuka tunjuk dan klik yang sederhana. Model juga dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam aplikasi lain.
Akhirnya, bisnis dapat berharap untuk menjalankan model di MonkeyLearn Studio untuk membuat dasbor yang kuat dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Berikut adalah contoh Dasbor Analisis Survei.
Gambar 1:Dasbor Analisis Survei MonkeyLearn (Sumber)
IBM memiliki pendekatan yang terbukti dengan penawaran AIaaS-nya. Dan IBM Watson menyelenggarakan serangkaian alat AI yang membantu perusahaan dengan pendekatan holistik untuk mencapai keunggulan kompetitif yang radikal.
Bisnis dapat memilih dari beberapa aplikasi bawaan, seperti Watson Assistant (untuk membuat asisten virtual) dan Watson Natural Language Understanding (untuk melakukan tugas analisis teks lanjutan).
Selain itu, tidak diperlukan keahlian sebelumnya dalam pembelajaran mesin atau ilmu data. Dan pengembang dapat menggunakan IBM Watson Studio untuk membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin di semua cloud.
Gambar 2:IBM Watson Assistant Plus (Sumber)
Yet another exciting example is Azure AI, Microsoft’s public cloud computing platform. The platform offers a trove of AI and ML solutions for developers.
Developers would love to explore Azure Cognitive Services to discover different AI capabilities (such as computer vision or text extraction) and add to the apps using APIs. One can also explore the Azure Bot Service, which allows you to intuitively build any bot, from a Q&A bot to your own branded virtual assistant.
Businesses can look out for Google Cloud ML Engine for innovative ML products and services, which is Google’s AI platform. The platform helps companies to create and deploy machine learning projects.
Developers can take out time to explore AutoML, which can train custom machine learning models for text analysis, image classification, translation, and more. It allows easy visualization of the datasets to see how your model works using a “what-if tool” and metrics to assess performance.
An exciting advantage of using this platform is that one can easily integrate models with all the Google Cloud ecosystems.
Ultimately, AI as a Service can optimize your business processes and boost customer experiences. Plus, your business has a higher chance of delivering meaningful impact with AIaaS.
If you haven't thought of accelerating digital adoption, the metrics post-pandemic are just right to implement digital and AI solutions. Is your business ready for the outcomes AIaaS can deliver? Think and act.
The industry is in awe of AIaaS, and if you want to make the most of the solutions, you must have a successful implementation. Artificial Intelligence as a Service will be bigger than you think, and you can partner with us for a seamless performance.
We are an award-winning mobile app development company in Raleigh with incredible experience in developing mind-blowing digital stories. Let’s talk .
Teknologi Industri
Sensor Sidik Jari Sirkuit sensor sidik jari adalah ide proyek yang sempurna bagi seorang insinyur atau desainer untuk membuat aplikasi keamanan. Karena sidik jari unik untuk setiap individu, sensor menambahkan lapisan keamanan ekstra untuk sistem keamanan apa pun yang Anda rencanakan untuk diban
Apakah Anda seorang insinyur atau desainer yang mencari SBC yang sempurna untuk aplikasi komputer mini Anda? Kemudian, Khadas VIM3 adalah pilihan ideal yang Anda butuhkan. Komputer Papan Tunggal (SBC) VIM 3 SBC adalah SBC berukuran kecil dengan perangkat keras canggih yang memastikan kinerja mak
Akrilik, juga dikenal sebagai Polymethyl Methacrylate, atau PMMA, adalah polimer bening alami yang tidak berwarna yang diterima secara luas sebagai alternatif untuk kaca. Ini ringan dan tahan lama, memiliki ketahanan terhadap pecah, goresan, pelapukan, sinar UV, dan keausan lingkungan. Akrilik juga
Pemesinan Computer Numerical Control (CNC) adalah proses manufaktur subtraktif modern, efisien, dan otomatis yang memungkinkan produsen membuat komponen berulang dengan kualitas konsisten dari berbagai bahan, termasuk plastik, logam, dan komposit. Saat ini, suku cadang mesin CNC dapat ditemukan di b
