Artificial Intelligence as a Service (AlaaS) hilft Unternehmen, Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) ohne das damit verbundene Fachwissen zu integrieren. Normalerweise werden AIaaS-Dienste auf Cloud-basierten Anbietern wie Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und IMB Cloud aufgebaut, die als verwendet werden IaaS. Der KI-Dienst, das Framework und die auf diesen Infrastrukturen aufbauenden Arbeitsabläufe werden Endkunden für verschiedene Anwendungsfälle angeboten (z. Inventar Managementdienstleistungen, Fertigungsoptimierungen, Textgenerierung).
Künstliche Intelligenz als Service ermöglicht es Unternehmen, mit künstlicher Intelligenz in einer Umgebung mit geringem Risiko und ohne erhebliche Vorabinvestitionen zu experimentieren.
AlaaS ist eine neuere Ergänzung einer Reihe von „as a Service“-Produkten, die Unternehmen dabei unterstützen, sich auf ihre Kerngeschäfte zu konzentrieren. Es wird immer beliebter, wobei die International Data Corporation prognostiziert, dass 75 % der kommerziellen Unternehmensanwendungen in den kommenden Jahren KI verwenden werden. Infolgedessen bieten große Organisationen wie Amazon, Google, IBM und Microsoft ihren Kunden jetzt AlaaS an.
Um diese Branche zu verstehen, ist es wichtig, ihre verschiedenen Schichten zu verstehen. So wie SaaS, gebaut auf IaaS, PaaS, auch AIaaS, baut auf einer Cloud-Infrastruktur auf, die als Grundlage für den Dienst selbst fungiert.
Die „as-a-Service“-Modelle sind typisch für die zweite Welle von Web 2.0, die auf Cloud Computing aufbauen. Tatsächlich besteht die grundlegende Prämisse dieser Modelle darin, dem Endkunden eine Lösung anzubieten, ohne sie vor Ort hosten zu müssen, mit komplexen Implementierungen und großem Overhead. Doch während PaaS und IaaS auf Entwicklungsteams ausgerichtet sind. SaaS hat breitere Anwendungen für Endbenutzer, auch in nicht-technischen Abteilungen.
Die verschiedenen Arten von AlaaS
AlaaS ist ein relativ weit gefasster Begriff, der in verschiedene Typen unterteilt werden kann:
Cognitive-Computing-APIs – wo ein Entwickler von Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) API-Aufrufe verwenden kann, um künstliche Intelligenz in Anwendungen zu integrieren. Dies umfasst eine Reihe von Dienstleistungen einschließlich Computer Seh-, Knowledge Mapping und Natural Language Processing (NLP). Jeder hat die Fähigkeit zu erzeugen GeschäftWert aus unstrukturierten Informationen.
Bots und digitale Assistenz – eine sehr beliebte Form von AlaaS, einschließlich automatisierter E-Mail-Dienste, Chatbots und digitaler Kundendienstmitarbeiter.
Vollständig verwaltete Dienste für maschinelles Lernen – ideal geeignet für nicht-technologische Organisationen, die einen vollständig verwalteten Ansatz wünschen. Diese Dienste bieten ausnahmslos Kundenvorlagen und vorgefertigte Modelle. Für die technisch anspruchsvollsten bieten sie auch codefreie Schnittstellen.
Frameworks für maschinelles Lernen – oder Frameworks, die es Unternehmen ermöglichen, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, die nur eine kleine Datenmenge verarbeiten.
Vorteile von Künstlicher Intelligenz als Service
In einer zunehmend automatisierten digitalen Welt bietet AlaaS eine Vielzahl von Vorteilen.
Hier sind nur einige davon:
Reduzierte Kosten. AlaaS hilft insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen, durch Minimierung des Aufwands profitabler zu werden. Die Rentabilität steigt, da Unternehmen die Einstellung von Programmierern oder die Investition in teure Maschinen vermeiden können. Anders ausgedrückt, sie müssen künstliche Intelligenzsysteme nicht von Grund auf neu entwickeln, testen und implementieren.
Benutzerfreundlichkeit. Die überwiegende Mehrheit der AlaaS-Unternehmen bietet Produktpakete an, für deren Implementierung kein Fachwissen erforderlich ist. Allerdings haben Entwickler von der Geschäft Die Verwendung von AlaaS kann das Produkt bei Bedarf leicht optimieren.
Skalierbarkeit und Flexibilität. Einige Unternehmen werden unsicher sein, ob Artificial Intelligence as a Service das Richtige für sie ist. Diese Unsicherheit kann verringert werden, indem man klein anfängt und dann später skaliert, wenn das Wissen und das Vertrauen zunehmen oder sich die Unternehmensanforderungen ändern. Um das Onboarding von AlaaS zu erleichtern, bieten viele Anbieter ihre Dienste zu einem Festpreis an. Dies erhöht die Flexibilität, da Kunden für das bezahlen können, was sie nutzen, und nicht mehr.
Ökosystem Wachstum und Integration. Die robustesten Systeme sind vollständig integriert, aber die Integration wird behindert, wenn künstliche Intelligenz nur in einem kleinen Teil davon verwendet werden kann Geschäft Operationen. Unternehmen wie NVIDIA und Siemens haben sich mit AlaaS-Anbietern zusammengetan, um inkompatible Technologien zu überwinden – wodurch Produktteams die Integration, Geschwindigkeit und Effizienz steigern können.
Wie wird AIaaS monetarisiert?
Wie die Welt selbst erklärt, wird AIaaS in Form von monetarisiert Abonnement/retainer, der die Verwaltung, Ausführung und Überwachung der KI/ML-Modelle umfasst, die als Grundlage für den bereitgestellten Dienst verwendet werden.
Stellen Sie sich den speziellen Fall eines Unternehmens vor, das KI-Modelle zur Verbesserung von Fertigungsprozessen anbietet. Das AIaaS-Unternehmen wird daran arbeiten, die Daten des Kunden zu bereinigen und diese in seine KI-Modelle einzubinden, um Berichte, Überwachung und Workflows zur Prozessoptimierung zu generieren.
Stellen Sie sich auch den Fall eines Unternehmens vor, das NLG (Generierung natürlicher Sprache oder automatische Textgenerierung unter Verwendung der neuesten Sprachmodelle) bereitstellt, das ausgeführt wird und diese Modelle betreibt, während der Kunde als Ausgabe generierte Seiten oder Workflows erhält, die in Form einer Vergütung bezahlt werden .
Ein Teil der KI-Dienste muss auch gewartet werden, oder es können neue experimentelle Projekte durchgeführt werden. In diesen Fällen können diese Teil des Selbstbehalts sein oder separat auf einer Pay-per-Consumer-Basis berechnet werden MLOps.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
Die zentralen Thesen
Künstliche Intelligenz als Service ermöglicht es Unternehmen, KI-Funktionen ohne die erforderlichen Kenntnisse oder Erfahrungen zu integrieren.
Artificial Intelligence as a Service kann in vier verschiedene Kategorien unterteilt werden: Cognitive Computing APIs, Bots und digitale Unterstützung, Frameworks für maschinelles Lernen und vollständig verwaltete Dienste für maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz als Service bietet Kunden eine Reihe von Vorteilen. AlaaS ist ein flexibler und skalierbarer Dienst, der die Betriebskosten senkt und relativ einfach zu bedienen ist. Je mehr Organisationen auf eine vollständige Integration hinarbeiten, desto effizienter wird der Service selbst.
Schlüssel-Kompetenzen
Einführung in AIaaS:
AIaaS ermöglicht es Unternehmen, KI-Funktionalität zu integrieren, ohne dass tiefgreifende KI-Kenntnisse erforderlich sind.
Cloudbasierte Anbieter wie Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und IBM Cloud dienen als Grundlage für AIaaS-Angebote.
Vorteile und Anwendungsfälle:
AIaaS ermöglicht es Unternehmen, in einer Umgebung mit geringem Risiko ohne erhebliche Vorabinvestitionen mit KI zu experimentieren.
Es fällt unter die „As-a-Service“-Produktreihe, ähnlich wie SaaS, PaaS und IaaS.
Bietet verschiedene Anwendungsfälle, darunter Inventar Management, Fertigungsoptimierung und Textgenerierung.
Schichten von AIaaS:
AIaaS baut auf der Cloud-Infrastruktur auf, ähnlich wie SaaS und PaaS auf IaaS aufbauen.
Die „As-a-Service“-Modelle bieten Kunden Lösungen ohne komplexe On-Premise-Implementierungen.
Arten von AIaaS:
Cognitive Computing-APIs ermöglichen es Entwicklern, KI über API-Aufrufe für Aufgaben wie Computer zu integrieren Seh- und Verarbeitung natürlicher Sprache.
Bots und digitale Assistenz wie Chatbots verbessern den Kundenservice und automatisierte Interaktionen.
Vollständig verwaltete Dienste für maschinelles Lernen stellen Vorlagen und vorgefertigte Modelle bereit, die für nicht-technische Organisationen geeignet sind.
Frameworks für maschinelles Lernen ermöglichen die Erstellung benutzerdefinierter Modelle für bestimmte Aufgaben.
Vorteile von AIaaS:
Reduzierte Kosten, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen, durch den Wegfall umfangreicher KI-Expertise und -Infrastruktur.
Benutzerfreundlichkeit durch verpackte Produkte, die einfach implementiert und angepasst werden können.
Skalierbarkeit und Flexibilität ermöglichen es Unternehmen, klein anzufangen und bei Bedarf zu expandieren.
Ökosystem Wachstum und Integration, sodass KI nahtlos in verschiedene integriert werden kann Geschäft Operationen.
Monetarisierung von AIaaS:
AIaaS wird monetarisiert durch Abonnement/Retainer-Modelle, die die Verwaltung, den Betrieb und die Überwachung von KI-/ML-Modellen umfassen.
AIaaS-Unternehmen bereinigen und verarbeiten Kundendaten, um Berichte, Überwachungs- und Optimierungsworkflows zu erstellen.
Wartung, neue Projekte und MLOps (Machine Learning Ops) können Teil davon sein Abonnement oder separat berechnet.
MLOps:
MLOps umfasst Best Practices, Workflows und Prozesse zum Erstellen, Ausführen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen für betriebliche Prozesse.
Die zentralen Thesen:
AIaaS ermöglicht es Unternehmen, KI ohne umfassendes Fachwissen zu integrieren.
Es umfasst verschiedene Kategorien wie APIs für kognitives Computing, Bots, Frameworks für maschinelles Lernen und verwaltete Dienste.
Zu den Vorteilen gehören Kostenreduzierung, Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Flexibilität und Ökosystemintegration.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Wie bei den meisten Prozessen bestimmt die Qualität der Eingaben die Qualität der Ausgaben im Prompt Engineering. Das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Modell wird eine Antwort zurückgeben, die sowohl günstig als auch kontextbezogen ist. Das von OpenAI entwickelte CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) Modell ist ein Beispiel für eine Modell die Eingabeaufforderungen verwendet, um Bilder und Bildunterschriften aus über 400 Millionen Bild-Bildunterschrift-Paaren zu klassifizieren.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist besonders nützlich für das moderne IT-Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente moderner digitalbasierter Organisationen geworden, die auf Software und Algorithmen basieren.
Agile begann als leichtgewichtige Entwicklungsmethode im Vergleich zur schwergewichtigen Softwareentwicklung, die das Kernparadigma der Softwareentwicklung der vergangenen Jahrzehnte war. Im Jahr 2001 wurde das Manifest für agile Softwareentwicklung als eine Reihe von Prinzipien geboren, die das neue Paradigma für Softwareentwicklung als kontinuierliche Iteration definierten. Dies würde auch die Vorgehensweise beeinflussen Geschäft.
Agiles Projektmanagement (APM) ist a Strategie das große Projekte in kleinere, überschaubarere Aufgaben aufteilt. In der APM-Methodik wird jedes Projekt in kleinen Abschnitten abgeschlossen – oft als Iterationen bezeichnet. Jede Iteration wird gemäß ihrem Projektlebenszyklus abgeschlossen, beginnend mit der ersten Design und weiter zum Testen und dann zur Qualitätssicherung.
Agile Modeling (AM) ist eine Methodik zur Modellierung und Dokumentation softwarebasierter Systeme. Agile Modellierung ist entscheidend für die schnelle und kontinuierliche Bereitstellung von Software. Es ist eine Sammlung von Werten, Prinzipien und Praktiken, die eine effektive, schlanke Softwaremodellierung leiten.
Agile Business Analysis (AgileBA) ist eine Zertifizierung in Form von Anleitung und Training für Geschäft Analysten, die in agilen Umgebungen arbeiten möchten. Um diesen Wandel zu unterstützen, hilft AgileBA auch dem Geschäft Analyst bezieht agile Projekte auf eine breitere Organisation Mission or Strategie. Um sicherzustellen, dass Analysten über die erforderlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügen, wurde die AgileBA-Zertifizierung entwickelt.
Geschäft ModellInnovation geht es darum, den Erfolg einer Organisation mit bestehenden Produkten und Technologien zu steigern, indem ein überzeugendes Produkt entwickelt wird Value Proposition in der Lage, ein neues anzutreiben Geschäftsmodell um Kunden zu vergrößern und einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Und alles beginnt mit der Beherrschung der Schlüsselkunden.
Das ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Feedback-Schleife erfordert, um ein wertvolles Produkt zu entwickeln und ein tragfähiges Produkt aufzubauen GeschäftModell. Kontinuierlich Innovation ist eine Denkweise, bei der Produkte und Dienstleistungen so konzipiert und geliefert werden, dass sie auf das Problem des Kunden abgestimmt sind und nicht auf die technische Lösung seiner Gründer.
A Design Sprint ist ein bewährter fünftägiger Prozess, wo es kritisch ist Geschäft Fragen werden durch schnelle beantwortet Design und Prototyping mit Fokus auf den Endverbraucher. EIN Design Der Sprint beginnt mit einer wöchentlichen Herausforderung, die mit einem Prototyp, einem Test am Ende und damit einer zu wiederholenden Lektion enden sollte.
Tim Brown, Executive Chair von IDEO, definiert Design Denken als „ein menschenzentrierter Ansatz zu Innovation die aus dem Werkzeugkasten des Designers schöpft, um die Bedürfnisse der Menschen, die Möglichkeiten der Technologie und die Anforderungen für zu integrieren Geschäft Erfolg." Daher werden Wünschbarkeit, Machbarkeit und Durchführbarkeit ausgewogen, um kritische Probleme zu lösen.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die durchgeführt werden, um automatisierte Softwareentwicklungsprozesse durchzuführen. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
Die Produktfindung ist ein wichtiger Bestandteil agiler Methoden, da ihr Ziel darin besteht, sicherzustellen, dass Produkte gebaut werden, die Kunden lieben. Die Produktfindung beinhaltet das Lernen durch eine Reihe von Methoden, einschließlich Design Thinking, Lean Startup und A/B-Testing, um nur einige zu nennen. Dual Track Agile ist eine agile Methodik, die zwei getrennte Tracks enthält: den „Discovery“-Track und den „Delivery“-Track.
Feature-Driven Development ist ein pragmatischer Softwareprozess, der kunden- und architekturzentriert ist. Feature-Driven Development (FDD) ist eine agile Softwareentwicklung Modell die den Workflow danach organisiert, welche Features als nächstes entwickelt werden müssen.
eXtreme Programming wurde Ende der 1990er Jahre von Ken Beck, Ron Jeffries und Ward Cunningham entwickelt. Während dieser Zeit arbeitete das Trio am Chrysler Comprehensive Compensation System (C3), um das Gehaltsabrechnungssystem des Unternehmens zu verwalten. eXtreme Programming (XP) ist eine Methode zur Softwareentwicklung. Es wurde entwickelt, um die Softwarequalität und die Anpassungsfähigkeit von Software an sich ändernde Kundenanforderungen zu verbessern.
Die agile Methodik ist in erster Linie für die Softwareentwicklung gedacht (und auch andere Geschäftsdisziplinen haben sie übernommen). Lean Thinking ist eine Technik zur Prozessverbesserung, bei der Teams Prioritäten setzen Wert Streams, um es kontinuierlich zu verbessern. Beide Methoden betrachten den Kunden als Hauptantriebskraft für Verbesserungen und Abfallreduzierung. Beide Methoden betrachten die Verbesserung als etwas Kontinuierliches.
Ein Startup-Unternehmen ist ein High-Tech-Unternehmen, das versucht, ein skalierbares Unternehmen aufzubauen Geschäftsmodell in technologiegetriebenen Branchen. Ein Startup-Unternehmen folgt in der Regel einer Lean-Methodik, sofern kontinuierlich Innovation, angetrieben durch eingebaute virale Schleifen, ist die Regel. Also Fahren Wachstum und Gebäude Netzwerkeffekte als Folge davon Strategie.
Kanban ist ein Lean-Manufacturing-Framework, das erstmals Ende der 1940er Jahre von Toyota entwickelt wurde. Das Kanban-Framework ist ein Mittel zur Visualisierung der Arbeit, während sie sich durch die Identifizierung potenzieller Engpässe bewegt. Dies geschieht durch einen Prozess namens Just-in-Time (JIT)-Fertigung, um Konstruktionsprozesse zu optimieren, die Herstellung von Produkten zu beschleunigen und die Markteinführung zu verbessern Strategie.
RAD wurde erstmals 1991 vom Autor und Berater James Martin eingeführt. Martin erkannte und nutzte die endlose Veränderbarkeit von Software beim Entwerfen von Entwicklungsmodellen. Rapid Application Development (RAD) ist eine Methodik, die sich auf schnelle Bereitstellung durch kontinuierliches Feedback und häufige Iterationen konzentriert.
Scaled Agile Lean Development (ScALeD) hilft Unternehmen, einen ausgewogenen Ansatz für agile Übergangs- und Skalierungsfragen zu finden. Der ScALed-Ansatz hilft Unternehmen, erfolgreich auf Veränderungen zu reagieren. Inspiriert von einer Kombination aus schlanken und agilen Werten ist ScALed praxisorientiert und kann durch verschiedene agile Frameworks und Praktiken vervollständigt werden.
Das Spotify-Modell ist ein autonomer Ansatz zur agilen Skalierung, der sich auf kulturelle Kommunikation, Verantwortlichkeit und Qualität konzentriert. Das Spotify Modell wurde erstmals 2012 anerkannt, nachdem Henrik Kniberg und Anders Ivarsson ein Whitepaper veröffentlichten, in dem detailliert beschrieben wird, wie das Streaming-Unternehmen Spotify Agilität angeht. Daher die Spotify Modell stellt eine Weiterentwicklung der Agilität dar.
Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei TDD um eine testgetriebene Technik zur schnellen und nachhaltigen Bereitstellung hochwertiger Software. Es ist ein iterativer Ansatz, der auf der Idee basiert, dass ein fehlgeschlagener Test geschrieben werden sollte, bevor Code für ein Feature oder eine Funktion geschrieben wird. Test-Driven Development (TDD) ist ein Ansatz zur Softwareentwicklung, der auf sehr kurze Entwicklungszyklen setzt.
Timeboxing ist eine einfache, aber leistungsstarke Zeitmanagementtechnik zur Verbesserung der Produktivität. Timeboxing beschreibt den Prozess der proaktiven Planung eines Zeitblocks für eine Aufgabe in der Zukunft. Es wurde erstmals vom Autor James Martin in einem Buch über agile Softwareentwicklung beschrieben.
Scrum ist eine von Ken Schwaber und Jeff Sutherland gemeinsam entwickelte Methodik für die effektive Teamzusammenarbeit bei komplexen Produkten. Scrum war in erster Linie für Softwareentwicklungsprojekte gedacht, um alle 2-4 Wochen neue Softwarefähigkeiten bereitzustellen. Es ist eine Untergruppe von Agile, die auch im Projektmanagement verwendet wird, um die Produktivität von Startups zu verbessern.
Scrum Anti-Patterns beschreiben jede attraktive, einfach zu implementierende Lösung, die ein Problem letztendlich verschlimmert. Daher sollten diese Praktiken nicht befolgt werden, um das Auftreten von Problemen zu vermeiden. Einige klassische Beispiele für Scrum-Anti-Patterns sind abwesende Product Owner, vorab zugewiesene Tickets (die Einzelpersonen dazu bringen, isoliert zu arbeiten) und das Herabsetzen von Retrospektiven (bei denen Review-Meetings nicht nützlich sind, um wirklich Verbesserungen vorzunehmen).
Scrum at Scale (Scrum@Scale) ist ein Framework, das Scrum-Teams verwenden, um komplexe Probleme anzugehen und hochwertige Produkte zu liefern. Scrum at Scale wurde durch ein Joint Venture zwischen der Scrum Alliance und Scrum Inc. ins Leben gerufen. Das Joint Venture wurde von Jeff Sutherland, einem Mitbegründer von Scrum und einem der Hauptautoren des Agilen Manifests, geleitet.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
