Panduan Lengkap AIaaS: Memahami AI sebagai Layanan
AI terus mencapai terobosan baru setiap hari, dan masa depan pengalaman pelanggan atau optimisasi proses bisnis akan didorong oleh AI. Dengan revolusi AI yang menawarkan harta karun data, tidak heran jika para pemimpin bisnis ingin memanfaatkan kekuatan AI untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Berita bagus—Artificial Intelligence-as-a-Service (AIaaS), gabungan antara model bisnis SaaS dengan layanan AI, dapat membawa efisiensi lebih besar dengan biaya terjangkau.
AIaaS dapat membantu pengembang aplikasi memanfaatkan kekuatan solusi berbasis cloud. Apakah Anda siap melangkah maju dengan AIaaS? Kami telah merangkum aspek-aspek penting dalam panduan AI sebagai Layanan yang menarik ini.
Apa itu AIaaS?
Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) adalah berbagai macam alat AI, seringkali berupa API. Di sini, vendor pihak ketiga menawarkan alat-alat tersebut melalui solusi siap pakai. AIaaS memungkinkan perusahaan mengadopsi dan menerapkan solusi AI tanpa investasi besar dan dengan risiko lebih rendah.
Ya, itu benar. Solusi AI dulu mahal karena:
- Mesin yang besar dan mahal
- Kekurangan pengembang, yang berarti permintaan gaji tinggi
- Perusahaan memiliki data yang tidak mencukupi untuk penelitian dan analitik
Dengan hadirnya AI-as-a-Service dan layanan cloud, AI kini lebih mudah diakses. Perusahaan dapat mengumpulkan serta menyimpan data tanpa batas.
Hari ini, platform penyedia AI menawarkan berbagai gaya pembelajaran mesin (ML) dan AI. Penyedia menyediakan berbagai solusi yang sesuai dengan kebutuhan AI organisasi. Oleh karena itu, organisasi perlu mengevaluasi fitur dan harga, lalu memilih solusi yang paling cocok.
Selain itu, tawaran AI cloud, termasuk Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services, dan Google Cloud Machine Learning, membantu organisasi dengan solusi data yang tepat.
Bisnis memiliki kesempatan bagus untuk mencoba algoritma dan layanan dari berbagai penyedia, yang memungkinkan mereka mengevaluasi dan menemukan yang bekerja untuk perusahaan, sehingga dapat membuat keputusan penskalan.
Jika Anda juga bertanya-tanya tentang penskalan, berikut adalah beberapa statistik menarik yang dapat membantu:
Kesimpulan utama: Jelas bahwa AI dan ML ada di radar sebagian besar organisasi saat ini. Kesimpulannya, sekitar setengah dari semua perusahaan diharapkan akan menggunakan teknologi ini dalam beberapa tahun ke depan.
Berbagai Jenis AIaaS
Dengan berbagai jenis layanan AI, seseorang dapat memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis. Ide yang baik adalah melihat titik nyeri dan solusi yang memungkinkan integrasi mudah.
Selain itu, selalu akan membantu untuk mengadopsi solusi yang tidak memerlukan pengetahuan mendalam untuk mulai menggunakan AIaaS. Mari kita segera melihat beberapa jenis solusi AIaaS populer.
1. Bots
Pengembang perlu mengeluarkan banyak upaya untuk membuat chatbot menjadi cerita sukses. Antarmuka percakapan dengan mudah dapat menjadi kegagalan; namun, chatbot yang menarik dengan algoritma AI dapat mensimulasikan percakapan manusia. Campuran yang halus antara kemampuan NLP dan ML dapat membantu memahami kueri pengguna dan memberikan respons yang dibutuhkan.
Saat ini, bots sedang menciptakan ombak di layanan pelanggan. Mereka membantu mengurangi waktu respons pertama kali dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, dengan otomatisasi, tugas rutin dapat dihindari, sehingga menghemat waktu agen yang berharga dan memungkinkan mereka mengalihkan fokus pada tugas yang lebih kompleks.
Perusahaan pengiriman paket yang tumbuh paling cepat di Eropa, InPost, baru-baru ini melaporkan bahwa mereka mengotomatisasi hingga 92 persen dari jutaan percakapan pelanggan yang ditangani setiap tahunnya melalui pemanfaatan chatbot.
Contoh lainnya adalah XiaoIce Microsoft, kisah sukses chatbot AI (bersamaan dengan GPT-3); ini adalah salah satu bot terdepan. Selain itu, dengan kehadiran pasarnya, pada 2021, ia mencapai valuasi satu miliar dolar.
2. Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API)
Solusi AIaaS menawarkan API yang menarik, yang merupakan cara bagi layanan untuk berkomunikasi satu sama lain. API bertindak sebagai perantara, memungkinkan dua bagian perangkat lunak untuk berinteraksi.
Saat ini, API untuk Natural Language Processing memungkinkan analisis sentimen. Selain itu, mereka dapat mengekstrak entitas dari teks, di antara tugas lainnya. Ketika ditawarkan sebagai bagian dari 'as a service', API dapat diadopsi dan diterapkan segera, dan pengembang hanya perlu menulis beberapa baris kode. Beberapa opsi API meliputi:
- Pidato komputer dan visi komputer
- NLP
- Pemetaan pengetahuan
- Deteksi emosi
- Penerjemahan
- Pencarian
3. Pembelajaran Mesin
Kerangka kerja ML dan AI adalah alat populer yang digunakan pengembang untuk membangun model. Selain itu, menemukan pola dalam jumlah data yang besar, membuat prediksi, dan menyederhanakan proses.
ML terkait dengan big data tetapi seringkali memiliki penggunaan lain, karena kerangka kerja ini membantu membangun tugas pembelajaran mesin tanpa memerlukan lingkungan big data.
Dengan AIaaS, bisnis akan menemukan mudah untuk mengadopsi teknologi ML. Seseorang dapat menggunakan model yang telah dilatih atau menyesuaikan alat untuk mencocokkan kebutuhan bisnis spesifik mereka. Dan semuanya, juga, tanpa keahlian ML sebelumnya.
Manfaat AIaaS
Bisnis perlu memanfaatkan revolusi AI sebaik mungkin, dan satu langkahnya adalah berinvestasi dalam teknologi yang mengganggu, termasuk AI, untuk menikmati keunggulan kompetitif tersebut.
Jadi, apakah pengembangan AI adalah jawaban untuk semua bisnis? Anda benar! Bukan!
Meskipun 79 persen eksekutif di seluruh dunia mengamati bahwa AI dapat memiliki efek transformatif yang membuat pekerjaan lebih mudah dan lebih efisien, masih ada tantangan dalam implementasi AI. Terus baca karena kami akan membahas tantangan kritis segera. Namun, pertama, mari kita lihat beberapa manfaat.
1. Kebutuhan yang Lebih Rendah terhadap Keterampilan Coding yang Canggih
Ahli AI sangat banyak dicari satu sisi, dan di sisi lain, ada kekurangan juga, dan dalam skenario seperti itu, AIaaS dapat sangat berguna.
AIaaS menawarkan platform tempat seseorang tidak perlu pengembang yang terampil di sekitar AI. Yang perlu Anda lakukan adalah memperkenalkan lapisan infrastruktur no-code. Aspek ini menawarkan balasan yang luar biasa untuk bisnis.
2. Pengurangan Biaya
Salah satu keuntungan signifikan Artificial Intelligence as a Service adalah bahwa itu mengurangi biaya, termasuk pengembangan solusi AI. Selain itu, seseorang dapat menikmati transparansi dalam harga, jadi bisnis akan membayar hanya untuk yang mereka butuhkan, karena AIaaS memungkinkan Anda membayar per penggunaan.
3. Kecepatan
Dengan keuntungan tambahan pengurangan biaya, AIaaS membantu menghemat waktu yang dihabiskan untuk mengembangkan solusi AI. Pendekatan inovatif ini membantu mempercepat proyek AI.
4. Infrastruktur High-tech Tersedia
Dengan AIaaS, kini lebih mudah untuk mengakses GPU yang kuat dan cepat yang diperlukan untuk menerapkan model AI dan ML. Akses ke infrastruktur high-tech dipersilakan, terutama karena sebagian besar UKM tidak memiliki sumber daya dan waktu yang diperlukan untuk mengembangkan solusi secara internal.
Selain itu, dengan AIaaS yang dapat disesuaikan, bisnis mendapatkan kesempatan untuk membangun model yang difokuskan pada tugas tertentu.
5. Kemudahan Penggunaan
Hebat untuk mendapatkan platform open-source yang dapat dimodifikasi dengan mudah. Namun, jika ada tantangan dalam instalasi dan pengembangan, itu mengalahkan seluruh tujuan. AIaaS adalah solusi yang bagus yang menawarkan aspek yang siap pakai sepenuhnya. Selain itu, pemilik proses dapat mengadopsi dan menerapkan perangkat lunak AI tanpa pelatihan formal.
Pengembang dapat menjelajahi layanan ML ujung-ke-ujung, termasuk model siap pakai dan model yang dibuat khusus. Selain itu, ada antarmuka seret-dan-lepas untuk mengurangi kompleksitas. Hal terbaik adalah para pemimpin bisnis kini dapat memulai proyek ML mereka dalam hitungan jam tanpa ahli.
6. Skalabilitas
AIaaS adalah opsi yang bagus untuk bisnis yang ingin menskala. Ini sempurna untuk tugas yang memerlukan beberapa tingkat penilaian kognitif dan di mana pekerjaan itu sendiri tidak memiliki banyak penambahan nilai.
7. Kustomisasi
Kami belum pernah mendengar tentang bisnis dengan tujuan yang identik! Ya, Anda benar; tujuan selalu spesifik untuk bisnis. Jadi, dengan tujuan alami yang bervariasi, AIaaS dapat disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan bisnis, data, atau proyek.
Tantangan Umum AIaaS
Beberapa tantangan AIaaS adalah:
1. Privasi dan Keamanan Data
Dengan model bekerja dari mana saja akibat pandemi COVID, bisnis perlu waspada terhadap penggunaan data dan mekanisme keamanan.
Ada juga aspek kritis seperti legislasi privasi data seperti GDPR dan CCPA serta kedaluwarsa perlindungan privasi data AS/EU, yang memaksa bisnis untuk berhati-hati dengan data mereka.
Dalam skenario seperti itu, menggunakan mekanisme dan teknologi yang meningkatkan privasi seperti enkripsi dan masking data dapat membantu menjaga data perusahaan tetap aman.
2. Vendor Lock-in
Bayangkan Anda menggunakan API yang berbeda, yang menggunakan format respons yang berbeda. Anda mungkin berpikir mudah untuk beralih; namun, berbagai format respons dan API yang berubah memerlukan beberapa upaya.
Selain itu, layanan ML ujung-ke-ujung atau bahkan komponen ML lebih sulit untuk beralih alat karena tim pengembang perlu menyesuaikan diri dengan mereka. Semua aspek ini mengarah pada vendor lock-in, di mana perusahaan perlu memahami titik nyeri dari beralih antara produk yang bersaing.
3. Tata Kelola Data
Sangat penting bagi perusahaan di industri yang terregulasi sangat ketat untuk membatasi penyimpanan data di cloud. Perusahaan di perbankan dan kesehatan mungkin menghadapi keterbatasan dalam memanfaatkan AIaaS.
4. Biaya Jangka Panjang
Salah satu sisi, solusi AIaaS memungkinkan perusahaan untuk menyiapkan dengan cepat dengan biaya terjangkau. Namun, biaya jangka panjang bisa tinggi, dan perusahaan perlu menimbang baik biaya pendek maupun jangka panjang sebelum melakukan investasi AIaaS yang besar.
5. Upaya untuk Implementasi Tanpa Bug
Khawatir lain adalah menerapkan perangkat lunak AIaaS, yang mungkin tidak bebas bug. Dan implementasi memerlukan banyak upaya untuk transisi yang lancar dan sukses.
Contoh AIaaS yang Terkini
Mari kita lihat beberapa contoh yang relevan.
1. MonkeyLearn
MonkeyLearn menawarkan platform AIaaS yang menarik dengan alat analisis sentimen siap pakai. Platform AI membuat analisis teks menjadi sederhana melalui alat no-code yang intuitif.
Bisnis yang mencari model khusus dapat memulai perjalanan mereka dengan versi yang telah dilatih, di mana seseorang dapat menyertakan analyzer survei untuk mengklasifikasikan umpan balik pelanggan berdasarkan topik. Selain itu, mudah untuk membangun model pembelajaran mesin khusus untuk mendeteksi sentimen, kata kunci, dan lainnya dalam antarmuka titik dan klik sederhana. Model juga dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam aplikasi lain.
Terakhir, bisnis dapat menantikan 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)
2. IBM Watson
IBM memiliki pendekatan yang teruji dengan tawaran AIaaS-nya. Dan IBM Watson menumpuk Suite alat AI yang membantu perusahaan dengan pendekatan holistik untuk mencapai keunggulan kompetitif yang radikal.
Bisnis dapat memilih dari beberapa aplikasi siap pakai, seperti Watson Assistant (untuk membangun asisten virtual) dan Watson Natural Language Understand (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 membangun, melatih, dan menuturkan model pembelajaran mesin di seluruh cloud.
Gambar 2: IBM Watson Assistant Plus (Sumber)
3. Microsoft Azure
Contoh menarik lainnya adalah Azure AI, platform komputasi cloud publik Microsoft. Platform ini menawarkan berbagai macam solusi AI dan ML untuk pengembang.
Pengembang akan suka menjelajahi Azure Cognitive Services untuk menemukan berbagai kemampuan AI (seperti visi komputer atau ekstraksi teks) dan menambahkannya ke aplikasi menggunakan API. Seseorang juga dapat menjelajahi Azure Bot Service, yang memungkinkan Anda membangun bot secara intuitif, dari bot tanya jawab hingga asisten virtual buatan sendiri.
4. Google Cloud ML
Bisnis dapat mencari Google Cloud ML Engine untuk produk dan layanan ML inovatif, yang merupakan platform AI Google. Platform ini membantu perusahaan membuat dan menuturkan proyek pembelajaran mesin.
Pengembang dapat meluangkan waktu untuk menjelajahi AutoML, yang dapat melatih model pembelajaran mesin khusus untuk analisis teks, klasifikasi gambar, penerjemahan, dan lainnya. Ini memungkinkan visualisasi yang mudah dari dataset untuk melihat bagaimana model Anda bekerja menggunakan "what-if tool" dan metrik untuk menilai kinerja.
Keuntungan menarik dari menggunakan platform ini adalah seseorang dapat dengan mudah mengintegrasikan model dengan semua ekosistem Google Cloud.
Penutup
Akhirnya, AI sebagai Layanan dapat mengoptimalkan proses bisnis Anda dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Selain itu, bisnis Anda memiliki peluang lebih besar untuk memberikan dampak yang bermakna dengan AIaaS.
Jika Anda belum memikirkan untuk mempercepat adopsi digital, metrik pasca-pandemi tepat untuk menerapkan solusi digital dan AI. Apakah bisnis Anda siap untuk hasil yang dapat dihasilkan AIaaS? Pikir dan bertindak.
Menerapkan Solusi AIaaS dengan Imaginovation
Industri sangat mengagumi AIaaS, dan jika Anda ingin memanfaatkan solusi sebaik mungkin, Anda harus memiliki implementasi yang sukses. Artificial Intelligence as a Service akan lebih besar dari yang Anda pikir, dan Anda dapat bermitra dengan kami untuk performa yang lancar.
Kami adalah perusahaan pengembangan aplikasi seluler yang menghargai di Raleigh dengan pengalaman luar biasa dalam mengembangkan cerita digital yang luar biasa. Mari kita bicara.
