L'intelligence artificielle en tant que service (AlaaS) aide les organisations à intégrer des fonctionnalités d'intelligence artificielle (IA) sans l'expertise associée. Habituellement, les services AIaaS sont basés sur des fournisseurs basés sur le cloud comme Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et IMB Cloud, utilisés comme IaaS. Le service, le cadre et les workflows d'IA basés sur ces infrastructures sont proposés aux clients finaux pour divers cas d'utilisation (par exemple, inventaire services de gestion, optimisations de fabrication, génération de texte).
Comprendre l'intelligence artificielle en tant que service
L'intelligence artificielle en tant que service permet aux entreprises d'expérimenter l'intelligence artificielle dans un environnement à faible risque et sans investissement initial important.
AlaaS est un ajout plus récent à une suite de produits « en tant que service » qui aident les entreprises à rester concentrées sur leurs activités principales. Il devient de plus en plus populaire, l'International Data Corporation prédisant que 75 % des applications d'entreprise commerciales utiliseront l'IA dans les années à venir. En conséquence, de grandes organisations telles qu'Amazon, Google, IBM et Microsoft proposent toutes désormais AlaaS à leurs clients.
Pour comprendre cette industrie, il est important de comprendre ses différentes couches. Juste comme SaaS., construit au-dessus de IaaS, PaaS, également AIaaS, est construit sur une infrastructure cloud qui sert de base au service lui-même.
Les modèles « as-a-service » sont typiques de la deuxième vague du Web 2.0, construite sur le cloud computing. En effet, le principe de base de ces modèles est d'offrir une solution au client final sans avoir à l'héberger sur site, avec des implémentations complexes et des frais généraux importants. Pourtant, alors que PaaS et IaaS sont biaisés vers les équipes de développement. SaaS a des applications plus larges vers les utilisateurs finaux, également dans les départements non techniques.
Les différents types d'AlaaS
AlaaS est un terme relativement large qui peut être divisé en types distincts :
API d'informatique cognitive – où un développeur d'interface de programmation d'application (API) peut utiliser des appels d'API pour incorporer l'intelligence artificielle dans les applications. Cela englobe une gamme de services, y compris l'informatique vision, la cartographie des connaissances et le traitement du langage naturel (TAL). Chacun a la capacité de générer la performance des entreprisesPlus-value à partir d'informations non structurées.
Bots et assistance numérique - une forme très populaire d'AlaaS comprenant des services de messagerie automatisés, des chatbots et des agents de service client numérique.
Services d'apprentissage automatique entièrement gérés – parfaitement adapté aux organisations non technologiques qui souhaitent une approche entièrement gérée. Ces services proposent invariablement des modèles clients et des modèles prédéfinis. Pour les plus à la pointe de la technologie, ils proposent également des interfaces sans code.
Cadres d'apprentissage automatique – ou des cadres qui permettent aux organisations de créer des modèles personnalisés qui ne traiteront qu'une petite quantité de données.
Avantages de l'intelligence artificielle en tant que service
Dans un monde numérique de plus en plus automatisé, AlaaS présente une multitude d'avantages.
Voici quelques-uns d'entre eux:
Coût réduit. AlaaS aide les petites et moyennes entreprises, en particulier, à devenir plus rentables en minimisant les dépenses. La rentabilité augmente à mesure que les entreprises sont en mesure d'éviter d'embaucher des programmeurs ou d'investir dans des machines coûteuses. En d'autres termes, ils n'ont pas besoin de créer, de tester et de mettre en œuvre des systèmes d'intelligence artificielle à partir de zéro.
Facilité d'utilisation. La grande majorité des entreprises AlaaS proposent des produits packagés qui ne nécessitent pas d'expertise pour être mis en œuvre. Cela dit, les développeurs du la performance des entreprises l'utilisation d'AlaaS peut facilement modifier le produit si vous le souhaitez.
Évolutivité et flexibilité. Certaines entreprises ne sauront pas si l'intelligence artificielle en tant que service leur convient. Cette incertitude peut être atténuée en commençant petit, puis en évoluant plus tard à mesure que les connaissances et la confiance augmentent ou que les exigences de l'entreprise changent. Pour faciliter l'intégration d'AlaaS, de nombreux fournisseurs proposent leurs services à un tarif fixe. Cela augmente la flexibilité car les clients sont libres de payer pour ce qu'ils utilisent, et pas plus.
Écosystème augmentation et l'intégration. Les systèmes les plus robustes sont entièrement intégrés, mais l'intégration est entravée lorsque l'intelligence artificielle ne peut être utilisée que dans un petit sous-ensemble de la performance des entreprises opérations. Des entreprises telles que NVIDIA et Siemens se sont associées à des fournisseurs AlaaS pour surmonter les technologies incompatibles, permettant ainsi aux équipes de produits d'augmenter l'intégration, la vitesse et l'efficacité.
Comment l'AIaaS est-il monétisé ?
Comme le monde l'explique lui-même, AIaaS est monétisé sous la forme de abonnement/retainer qui comprend la gestion, l'exécution et la surveillance des modèles AI/ML qui sont utilisés comme base du service fourni.
Imaginez le cas spécifique d'une entreprise fournissant des modèles d'IA pour améliorer les processus de fabrication. La société AIaaS travaillera sur le nettoyage des données du client, en les connectant à ses modèles d'IA pour générer des rapports, une surveillance et des flux de travail pour l'optimisation des processus.
Imaginez également le cas d'une entreprise fournissant NLG (génération de langage naturel ou génération automatique de texte à l'aide des derniers modèles de langage), qui exécutera et exploitera ces modèles pendant que le client obtient en sortie des pages ou des workflows générés, payés sous forme d'acompte .
Une partie des services d'IA nécessitera également une maintenance, ou de nouveaux projets expérimentaux pourront être entrepris. Dans ces cas, ceux-ci peuvent faire partie de la retenue ou être facturés séparément sur une base de paiement à la consommation comme MLOps.
Machine Learning Ops (MLOps) décrit une suite de meilleures pratiques qui aident avec succès un la performance des entreprises exécuter l'intelligence artificielle. Il comprend les compétences, les flux de travail et les processus permettant de créer, d'exécuter et de maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour aider divers processus opérationnels au sein des organisations.
Points clés
L'intelligence artificielle en tant que service permet aux entreprises d'intégrer des fonctionnalités d'IA sans les connaissances ou l'expérience requises.
L'intelligence artificielle en tant que service peut être divisée en quatre catégories distinctes : les API d'informatique cognitive, les bots et l'assistance numérique, les cadres d'apprentissage automatique et les services d'apprentissage automatique entièrement gérés.
L'intelligence artificielle en tant que service offre un certain nombre d'avantages aux clients. AlaaS est un service flexible et évolutif qui réduit les coûts d'exploitation et est relativement simple à utiliser. Au fur et à mesure que de plus en plus d'organisations travailleront à une intégration complète, le service lui-même deviendra plus efficace.
Faits saillants
Présentation de l'AIaaS :
L'AIaaS permet aux organisations d'intégrer des fonctionnalités d'IA sans avoir besoin d'une expertise approfondie en IA.
Les fournisseurs basés sur le cloud comme Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et IBM Cloud servent de base aux offres AIaaS.
Avantages et cas d'utilisation :
AIaaS permet aux entreprises d'expérimenter l'IA dans un environnement à faible risque sans investissements initiaux importants.
Il fait partie de la suite de produits "as-a-service", similaire à SaaS, PaaS et IaaS.
Offre divers cas d'utilisation, y compris inventaire gestion, optimisation de la fabrication et génération de texte.
Couches d'AIaaS :
AIaaS est construit au-dessus de l'infrastructure cloud, de la même manière que SaaS et PaaS sont construits sur IaaS.
Les modèles « en tant que service » offrent des solutions aux clients sans implémentations complexes sur site.
Types d'AIaaS :
Les API d'informatique cognitive permettent aux développeurs d'intégrer l'IA via des appels d'API pour des tâches telles que l'informatique vision et le traitement du langage naturel.
Les robots et l'assistance numérique, tels que les chatbots, améliorent le service client et les interactions automatisées.
Les services d'apprentissage automatique entièrement gérés fournissent des modèles et des modèles prédéfinis, adaptés aux organisations non techniques.
Les cadres d'apprentissage automatique permettent de créer des modèles personnalisés pour des tâches spécifiques.
Avantages de l'AIaaS :
Réduction des coûts, en particulier pour les petites et moyennes entreprises, en évitant le besoin d'une expertise et d'une infrastructure étendues en IA.
Facilité d'utilisation avec des produits packagés facilement implémentables et personnalisables.
Évolutivité et flexibilité, permettant aux entreprises de démarrer petit et de se développer selon leurs besoins.
AIaaS est monétisé via abonnement/retainer, englobant la gestion, l'exploitation et la surveillance des modèles AI/ML.
Les entreprises AIaaS nettoient et traitent les données des clients pour générer des rapports, des workflows de surveillance et d'optimisation.
La maintenance, les nouveaux projets et les MLOps (Machine Learning Ops) peuvent faire partie du abonnement ou facturés séparément.
MLOps :
MLOps inclut les meilleures pratiques, les flux de travail et les processus pour créer, exécuter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour les processus opérationnels.
Principaux plats à emporter:
AIaaS permet aux entreprises d'intégrer l'IA sans expertise approfondie.
Il englobe diverses catégories telles que les API d'informatique cognitive, les robots, les cadres d'apprentissage automatique et les services gérés.
Les avantages incluent la réduction des coûts, la facilité d'utilisation, l'évolutivité, la flexibilité et l'intégration de l'écosystème.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des outils d'IA qui peuvent lire, résumer et traduire du texte. Cela leur permet de prédire les mots et de créer des phrases qui reflètent la façon dont les humains écrivent et parlent.
L'ingénierie rapide est un concept de traitement du langage naturel (NLP) qui implique la découverte d'entrées qui produisent des résultats souhaitables ou utiles. Comme la plupart des processus, la qualité des entrées détermine la qualité des sorties dans l'ingénierie rapide. La conception d'invites efficaces augmente la probabilité que le modèle renverra une réponse à la fois favorable et contextuelle. Développé par OpenAI, le CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) modèle est un exemple de modèle qui utilise des invites pour classer les images et les légendes parmi plus de 400 millions de paires image-légende.
AIOps est l'application de l'intelligence artificielle aux opérations informatiques. Il est devenu particulièrement utile pour la gestion informatique moderne dans des environnements hybrides, distribués et dynamiques. L'AIOps est devenu un composant opérationnel clé des organisations modernes basées sur le numérique, construit autour de logiciels et d'algorithmes.
Agile a commencé comme une méthode de développement légère par rapport au développement de logiciels lourds, qui est le paradigme central des décennies précédentes de développement de logiciels. En 2001, le Manifeste pour le développement logiciel agile est né comme un ensemble de principes définissant le nouveau paradigme du développement logiciel comme une itération continue. Cela influencerait aussi la façon de faire la performance des entreprises.
La gestion de projet agile (APM) est une stratégie qui décompose les grands projets en tâches plus petites et plus gérables. Dans la méthodologie APM, chaque projet est réalisé en petites sections - souvent appelées itérations. Chaque itération est complétée selon son cycle de vie de projet, en commençant par le DESIGN et passer aux tests puis à l'assurance qualité.
La modélisation agile (AM) est une méthodologie de modélisation et de documentation de systèmes logiciels. La modélisation agile est essentielle à la livraison rapide et continue de logiciels. Il s'agit d'un ensemble de valeurs, de principes et de pratiques qui guident une modélisation logicielle efficace et légère.
Agile Business Analysis (AgileBA) est une certification sous forme d'accompagnement et de formation pour la performance des entreprises analystes cherchant à travailler dans des environnements agiles. Pour accompagner ce virage, AgileBA aide également les la performance des entreprises l'analyste relie les projets Agiles à une organisation plus large mission or stratégie. Pour s'assurer que les analystes disposent des compétences et de l'expertise nécessaires, la certification AgileBA a été développée.
La Brochure modèleinnovation consiste à accroître le succès d'une organisation avec des produits et des technologies existants en créant un proposition de valeur capable de propulser un nouveau modèle d'affaires pour augmenter la clientèle et créer un avantage concurrentiel durable. Et tout commence par la maîtrise des clients clés.
C'est un processus qui nécessite une boucle de rétroaction continue pour développer un produit de valeur et construire une solution viable la performance des entreprisesmodèle. Continu innovation est un état d'esprit où les produits et services sont conçus et livrés pour les ajuster autour du problème des clients et non de la solution technique de ses fondateurs.
A DESIGN sprint est un processus éprouvé de cinq jours où la performance des entreprises les questions sont répondues rapidement DESIGN et le prototypage, en se concentrant sur l'utilisateur final. UN DESIGN le sprint commence par un défi hebdomadaire qui devrait se terminer par un prototype, un test à la fin, et donc une leçon apprise à itérer.
Tim Brown, président exécutif d'IDEO, a défini DESIGN comme « une approche centrée sur l'humain innovation qui s'inspire de la boîte à outils du concepteur pour intégrer les besoins des personnes, les possibilités de la technologie et les exigences de la performance des entreprises Succès." Par conséquent, l'opportunité, la faisabilité et la viabilité sont équilibrées pour résoudre les problèmes critiques.
DevOps fait référence à une série de pratiques exécutées pour effectuer des processus de développement de logiciels automatisés. Il s'agit d'une conjugaison des termes « développement » et « opérations » pour souligner la manière dont les fonctions s'intègrent dans les équipes informatiques. Les stratégies DevOps favorisent la création, le test et le déploiement transparents des produits. Il vise à combler un fossé entre les équipes de développement et d'exploitation afin de rationaliser le développement dans son ensemble.
La découverte de produits est un élément essentiel des méthodologies agiles, car son objectif est de s'assurer que les produits que les clients adorent sont créés. La découverte de produits implique l'apprentissage à travers une série de méthodes, y compris DESIGN la réflexion, le lean start-up et les tests A/B pour n'en nommer que quelques-uns. Dual Track Agile est une méthodologie agile contenant deux pistes distinctes : la piste « découverte » et la piste « livraison ».
Le développement piloté par les fonctionnalités est un processus logiciel pragmatique centré sur le client et l'architecture. Le développement piloté par les fonctionnalités (FDD) est un développement logiciel agile modèle qui organise le flux de travail en fonction des fonctionnalités à développer ensuite.
eXtreme Programming a été développé à la fin des années 1990 par Ken Beck, Ron Jeffries et Ward Cunningham. Pendant ce temps, le trio travaillait sur le Chrysler Comprehensive Compensation System (C3) pour aider à gérer le système de paie de l'entreprise. eXtreme Programming (XP) est une méthodologie de développement logiciel. Il est conçu pour améliorer la qualité des logiciels et la capacité des logiciels à s'adapter aux besoins changeants des clients.
La méthodologie Agile a été principalement pensée pour le développement de logiciels (et d'autres disciplines commerciales l'ont également adoptée). La pensée Lean est une technique d'amélioration des processus où les équipes priorisent les Plus-value flux pour l'améliorer en permanence. Les deux méthodologies considèrent le client comme le principal moteur de l'amélioration et de la réduction des déchets. Les deux méthodologies considèrent l'amélioration comme quelque chose de continu.
Une start-up est une entreprise de haute technologie qui essaie de construire une entreprise évolutive modèle d'affaires dans les industries axées sur la technologie. Une start-up suit généralement une méthodologie Lean, où la innovation, entraîné par des boucles virales intégrées est la règle. Ainsi, la conduite augmentation et la construction effets de réseau en conséquence de cela stratégie.
Kanban est un cadre de fabrication allégée développé pour la première fois par Toyota à la fin des années 1940. Le cadre Kanban est un moyen de visualiser le travail au fur et à mesure qu'il progresse en identifiant les goulots d'étranglement potentiels. Il le fait grâce à un processus appelé fabrication juste à temps (JIT) pour optimiser les processus d'ingénierie, accélérer la fabrication des produits et améliorer la mise sur le marché. stratégie.
RAD a été introduit pour la première fois par l'auteur et consultant James Martin en 1991. Martin a reconnu et a ensuite profité de l'infinie malléabilité des logiciels dans la conception de modèles de développement. Le développement rapide d'applications (RAD) est une méthodologie axée sur la livraison rapide grâce à une rétroaction continue et à des itérations fréquentes.
Scaled Agile Lean Development (ScALeD) aide les entreprises à découvrir une approche équilibrée de la transition agile et des questions de mise à l'échelle. L'approche ScALed aide les entreprises à répondre avec succès au changement. Inspiré par une combinaison de valeurs lean et agiles, ScALed est basé sur les praticiens et peut être complété par divers cadres et pratiques agiles.
Le modèle Spotify est une approche autonome de mise à l'échelle agile, axée sur la communication culturelle, la responsabilité et la qualité. Le Spotify modèle a été reconnu pour la première fois en 2012 après Henrik Kniberg, et Anders Ivarsson a publié un livre blanc détaillant comment la société de streaming Spotify a abordé l'agilité. Par conséquent, le Spotify modèle représente une évolution de l'agile.
Comme son nom l'indique, TDD est une technique pilotée par les tests pour fournir rapidement et durablement des logiciels de haute qualité. Il s'agit d'une approche itérative basée sur l'idée qu'un test défaillant doit être écrit avant l'écriture de tout code pour une fonctionnalité ou une fonction. Le développement piloté par les tests (TDD) est une approche du développement logiciel qui s'appuie sur des cycles de développement très courts.
Le timeboxing est une technique de gestion du temps simple mais puissante pour améliorer la productivité. Timeboxing décrit le processus de planification proactive d'un bloc de temps à consacrer à une tâche dans le futur. Il a été décrit pour la première fois par l'auteur James Martin dans un livre sur le développement logiciel agile.
Scrum est une méthodologie co-créée par Ken Schwaber et Jeff Sutherland pour une collaboration d'équipe efficace sur des produits complexes. Scrum a été principalement pensé pour les projets de développement de logiciels afin de fournir de nouvelles capacités logicielles toutes les 2 à 4 semaines. C'est un sous-groupe d'agile également utilisé dans la gestion de projet pour améliorer la productivité des startups.
Les anti-modèles Scrum décrivent toute solution attrayante et facile à mettre en œuvre qui finit par aggraver un problème. Par conséquent, ce sont les pratiques à ne pas suivre pour éviter que des problèmes n'apparaissent. Certains exemples classiques d'anti-modèles Scrum comprennent les Product Owners absents, les tickets pré-assignés (faisant travailler les individus de manière isolée) et les rétrospectives à prix réduits (où les réunions de revue ne sont pas utiles pour vraiment apporter des améliorations).
Scrum à l'échelle (Scrum@Scale) est un cadre que les équipes Scrum utilisent pour résoudre des problèmes complexes et fournir des produits à haute valeur ajoutée. Scrum at Scale a été créé par le biais d'une joint-venture entre Scrum Alliance et Scrum Inc. La joint-venture était supervisée par Jeff Sutherland, co-créateur de Scrum et l'un des principaux auteurs du Manifeste Agile.
Gennaro est le créateur de FourWeekMBA, qui a atteint environ quatre millions d'hommes d'affaires, comprenant des cadres de niveau C, des investisseurs, des analystes, des chefs de produit et des entrepreneurs numériques en herbe rien qu'en 2022 | Il est également directeur des ventes pour une mise à l'échelle de haute technologie dans l'industrie de l'IA | En 2012, Gennaro a obtenu un MBA international avec un accent sur la finance d'entreprise et la stratégie commerciale.
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