A Inteligência Artificial como Serviço (AlaaS) ajuda as organizações a incorporar a funcionalidade de inteligência artificial (IA) sem o conhecimento associado. Normalmente, os serviços AIaaS são construídos em provedores baseados em nuvem, como Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure e IMB Cloud, usados como IaaS. O serviço, a estrutura e os fluxos de trabalho de IA criados nessas infraestruturas são oferecidos aos clientes finais para vários casos de uso (por exemplo, inventário serviços de gerenciamento, otimizações de fabricação, geração de texto).
Entendendo a Inteligência Artificial como um Serviço
A Inteligência Artificial como Serviço permite que as empresas experimentem a inteligência artificial em um ambiente de baixo risco e sem um investimento inicial significativo.
AlaaS é uma adição mais recente a um conjunto de produtos “como serviço” que ajudam as empresas a manter o foco em suas operações principais. Está se tornando cada vez mais popular, com a International Data Corporation prevendo que 75% dos aplicativos corporativos comerciais usarão IA nos próximos anos. Como resultado, grandes organizações como Amazon, Google, IBM e Microsoft agora oferecem AlaaS aos clientes.
Para entender essa indústria, é importante entender suas várias camadas. Assim como SaaS, construído em cima de IaaS, PaaS, também AIaaS, é construído em cima da infraestrutura de nuvem que funciona como base para o próprio serviço.
Os modelos “como serviço” são típicos da segunda onda da Web 2.0, construída sobre a computação em nuvem. De fato, a premissa básica desses modelos é oferecer uma solução ao cliente final sem ter que hospedá-la on-premise, com implementações complexas e grande sobrecarga. No entanto, enquanto PaaS e IaaS são direcionados para equipes de desenvolvimento. SaaS tem aplicações mais amplas para usuários finais, também em departamentos não técnicos.
Os vários tipos de AlaaS
AlaaS é um termo relativamente amplo que pode ser dividido em tipos distintos:
APIs de computação cognitiva – onde um desenvolvedor de interface de programação de aplicativos (API) pode utilizar chamadas de API para incorporar inteligência artificial em aplicativos. Isso engloba uma gama de serviços, incluindo computadores visão, mapeamento de conhecimento e processamento de linguagem natural (PNL). Cada um tem a capacidade de gerar negóciovalor a partir de informações não estruturadas.
Bots e assistência digital – uma forma muito popular de AlaaS, incluindo serviços de e-mail automatizados, chatbots e agentes digitais de atendimento ao cliente.
Serviços de aprendizado de máquina totalmente gerenciados – ideal para organizações não tecnológicas que desejam uma abordagem totalmente gerenciada. Esses serviços invariavelmente oferecem modelos de clientes e modelos pré-construídos. Para os mais desafiados tecnologicamente, eles também oferecem interfaces sem código.
Estruturas de aprendizado de máquina – ou estruturas que permitem que as organizações criem modelos personalizados que lidarão apenas com uma pequena quantidade de dados.
Vantagens da Inteligência Artificial como Serviço
Em um mundo digital cada vez mais automatizado, há uma infinidade de benefícios para o AlaaS.
Aqui estão apenas alguns deles:
Custo reduzido. AlaaS ajuda as pequenas e médias empresas, em particular, a se tornarem mais lucrativas, minimizando os gastos. A lucratividade aumenta à medida que as empresas conseguem evitar contratar programadores ou investir em maquinário caro. Em outras palavras, eles não precisam construir, testar e implementar sistemas de inteligência artificial do zero.
Fácil de usar. A grande maioria das empresas AlaaS oferece produtos empacotados que não exigem experiência para serem implementados. Dito isto, os desenvolvedores do negócio usar o AlaaS pode facilmente ajustar o produto, se desejado.
Escalabilidade e flexibilidade. Algumas empresas não terão certeza se a Inteligência Artificial como Serviço é adequada para elas. Essa incerteza pode ser aliviada começando pequeno e, em seguida, escalando mais tarde à medida que o conhecimento e a confiança aumentam ou os requisitos corporativos mudam. Para ajudar a facilitar a integração do AlaaS, muitos provedores oferecem seus serviços a uma taxa fixa. Isso aumenta a flexibilidade porque os clientes são livres para pagar pelo que usam, e nada mais.
Ecossistema crescimento e integração. Os sistemas mais robustos são totalmente integrados, mas a integração é dificultada quando a inteligência artificial só pode ser usada em um pequeno subconjunto de negócio operações. Empresas como NVIDIA e Siemens fizeram parceria com fornecedores de AlaaS para superar tecnologias incompatíveis – permitindo assim que as equipes de produtos aumentem a integração, a velocidade e a eficiência.
Como o AIaaS é monetizado?
Como o próprio mundo explica, o AIaaS é monetizado na forma de tudo incluso/retainer que compreende o gerenciamento, execução e monitoramento dos Modelos AI/ML que são usados como base para o serviço prestado.
Imagine o caso específico de uma empresa que fornece modelos de IA para melhorar os processos de fabricação. A empresa AIaaS trabalhará na limpeza dos dados do cliente, conectando-os aos seus modelos de IA para gerar relatórios, monitoramento e fluxos de trabalho para otimização de processos.
Imagine também o caso de uma empresa que fornece NLG (geração de linguagem natural ou geração automática de texto usando os modelos de linguagem mais recentes), que estará em execução e operando esses modelos enquanto o cliente obtém como saída páginas ou fluxos de trabalho gerados, pagos na forma de retenção .
Parte dos serviços de IA também exigirá manutenção, ou novos projetos experimentais podem ser realizados. Nesses casos, estes podem ser parte da retenção ou cobrados separadamente em uma base de pagamento por consumo conforme MLOps.
O Machine Learning Ops (MLOps) descreve um conjunto de práticas recomendadas que ajudam com sucesso um negócio executar inteligência artificial. Consiste nas habilidades, fluxos de trabalho e processos para criar, executar e manter modelos de aprendizado de máquina para ajudar vários processos operacionais dentro das organizações.
Principais takeaways
A Inteligência Artificial como Serviço permite que as empresas incorporem a funcionalidade de IA sem o conhecimento ou a experiência necessários.
A Inteligência Artificial como Serviço pode ser dividida em quatro categorias distintas: APIs de computação cognitiva, bots e assistência digital, estruturas de aprendizado de máquina e serviços de aprendizado de máquina totalmente gerenciados.
A Inteligência Artificial como Serviço oferece uma série de benefícios aos clientes. AlaaS é um serviço flexível e escalável que reduz os custos operacionais e é relativamente simples de usar. À medida que mais organizações trabalham para a integração total, o próprio serviço se tornará mais eficiente.
principais destaques
Introdução ao AiaaS:
A AIaaS permite que as organizações integrem a funcionalidade de IA sem exigir conhecimentos profundos de IA.
Provedores baseados em nuvem, como Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure e IBM Cloud, servem como base para ofertas de AIaaS.
Benefícios e Casos de Uso:
A AiaaS permite que as empresas experimentem a IA em um ambiente de baixo risco sem investimentos iniciais significativos.
Ele se enquadra no conjunto de produtos “como serviço”, semelhante a SaaS, PaaS e IaaS.
Oferece vários casos de uso, incluindo inventário gerenciamento, otimização de fabricação e geração de texto.
Camadas de AIaaS:
A AiaaS é construída sobre a infraestrutura de nuvem, semelhante a como SaaS e PaaS são construídos em IaaS.
Os modelos “as-a-service” oferecem soluções aos clientes sem complexas implementações no local.
Tipos de AIaaS:
As APIs de computação cognitiva permitem que os desenvolvedores incorporem IA por meio de chamadas de API para tarefas como computador visão e processamento de linguagem natural.
Bots e assistência digital, como chatbots, aprimoram o atendimento ao cliente e as interações automatizadas.
Os serviços de aprendizado de máquina totalmente gerenciados fornecem modelos e modelos pré-construídos, adequados para organizações não técnicas.
As estruturas de aprendizado de máquina permitem criar modelos personalizados para tarefas específicas.
Vantagens do AIaaS:
Custos reduzidos, especialmente para pequenas e médias empresas, ao evitar a necessidade de extensa experiência e infraestrutura de IA.
Facilidade de uso com produtos embalados que podem ser facilmente implementados e personalizados.
Escalabilidade e flexibilidade, permitindo que as empresas comecem pequenas e expandam conforme necessário.
Ecossistema crescimento e integração, permitindo que a IA seja perfeitamente integrada em vários negócio operações.
Monetização de AIaaS:
AIAaS é monetizado por meio de tudo incluso/retainer models, abrangendo gerenciamento, operação e monitoramento de modelos AI/ML.
As empresas de AiaaS limpam e processam dados de clientes para gerar relatórios, monitoramento e fluxos de trabalho de otimização.
Manutenção, novos projetos e MLOps (Machine Learning Ops) podem fazer parte do tudo incluso ou cobrado separadamente.
MLOps:
O MLOps inclui práticas recomendadas, fluxos de trabalho e processos para criar, executar e manter modelos de aprendizado de máquina para processos operacionais.
Key Takeaways:
A AiaaS permite que as empresas incorporem a IA sem muita experiência.
Abrange várias categorias, como APIs de computação cognitiva, bots, estruturas de aprendizado de máquina e serviços gerenciados.
Os benefícios incluem redução de custos, facilidade de uso, escalabilidade, flexibilidade e integração com o ecossistema.
Modelos de linguagem grande (LLMs) são ferramentas de IA que podem ler, resumir e traduzir texto. Isso permite que eles prevejam palavras e criem frases que reflitam como os humanos escrevem e falam.
A engenharia de prompt é um conceito de processamento de linguagem natural (NLP) que envolve a descoberta de entradas que produzem resultados desejáveis ou úteis. Como a maioria dos processos, a qualidade das entradas determina a qualidade das saídas na engenharia imediata. Projetar prompts eficazes aumenta a probabilidade de que o modelo retornará uma resposta favorável e contextual. Desenvolvido pela OpenAI, o CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) modelo é um exemplo de modelo que utiliza prompts para classificar imagens e legendas de mais de 400 milhões de pares de legendas de imagem.
AIOps é a aplicação de inteligência artificial às operações de TI. Tornou-se particularmente útil para o gerenciamento de TI moderno em ambientes híbridos, distribuídos e dinâmicos. AIOps tornou-se um componente operacional chave de organizações modernas baseadas em digital, construídas em torno de software e algoritmos.
O Agile começou como um método de desenvolvimento leve em comparação com o desenvolvimento de software pesado, que é o paradigma central das décadas anteriores de desenvolvimento de software. Em 2001, o Manifesto para o Desenvolvimento Ágil de Software nasceu como um conjunto de princípios que definiram o novo paradigma para o desenvolvimento de software como uma iteração contínua. Isso também influenciaria a maneira de fazer negócio.
O gerenciamento ágil de projetos (APM) é um estratégia que divide grandes projetos em tarefas menores e mais gerenciáveis. Na metodologia APM, cada projeto é concluído em pequenas seções – muitas vezes chamadas de iterações. Cada iteração é concluída de acordo com o ciclo de vida do projeto, começando com o design e progredindo para testes e, em seguida, garantia de qualidade.
A Modelagem Ágil (AM) é uma metodologia para modelar e documentar sistemas baseados em software. A modelagem ágil é fundamental para a entrega rápida e contínua de software. É uma coleção de valores, princípios e práticas que orientam a modelagem de software leve e eficaz.
Agile Business Analysis (AgileBA) é uma certificação na forma de orientação e treinamento para negócio analistas que buscam trabalhar em ambientes ágeis. Para apoiar essa mudança, a AgileBA também ajuda o negócio analista relacionam projetos ágeis a uma organização mais ampla missão or estratégia. Para garantir que os analistas tenham as habilidades e conhecimentos necessários, a certificação AgileBA foi desenvolvida.
O negócio modeloinovação é aumentar o sucesso de uma organização com produtos e tecnologias existentes, criando um proposição de valor capaz de impulsionar um novo modelo de negócio aumentar os clientes e criar uma vantagem competitiva duradoura. E tudo começa com o domínio dos principais clientes.
Esse é um processo que requer um ciclo de feedback contínuo para desenvolver um produto valioso e construir um negóciomodelo. Contínuo inovação é uma mentalidade em que produtos e serviços são projetados e entregues para ajustá-los ao problema dos clientes e não à solução técnica de seus fundadores.
A design O sprint é um processo comprovado de cinco dias em que negócio as perguntas são respondidas através de rápido design e prototipagem, com foco no usuário final. UMA design O sprint começa com um desafio semanal que deve terminar com um protótipo, teste no final e, portanto, uma lição aprendida para ser iterada.
Tim Brown, presidente executivo da IDEO, definiu design pensamento como “uma abordagem centrada no ser humano para inovação que se baseia no kit de ferramentas do designer para integrar as necessidades das pessoas, as possibilidades da tecnologia e os requisitos para negócio sucesso." Portanto, desejabilidade, viabilidade e viabilidade são equilibradas para resolver problemas críticos.
DevOps refere-se a uma série de práticas realizadas para realizar processos automatizados de desenvolvimento de software. É uma conjugação do termo “desenvolvimento” e “operações” para enfatizar como as funções se integram entre as equipes de TI. As estratégias de DevOps promovem a construção, teste e implantação de produtos sem problemas. Ele visa preencher uma lacuna entre as equipes de desenvolvimento e operações para agilizar completamente o desenvolvimento.
A descoberta de produtos é uma parte crítica das metodologias ágeis, pois seu objetivo é garantir que os produtos que os clientes adoram sejam criados. A descoberta de produtos envolve o aprendizado por meio de uma série de métodos, incluindo design pensamento, startup enxuta e testes A/B para citar alguns. Dual Track Agile é uma metodologia ágil contendo duas trilhas separadas: a trilha de “descoberta” e a trilha de “entrega”.
O desenvolvimento orientado a recursos é um processo de software pragmático que é centrado no cliente e na arquitetura. O Feature-Driven Development (FDD) é um desenvolvimento ágil de software modelo que organiza o fluxo de trabalho de acordo com quais recursos precisam ser desenvolvidos em seguida.
A eXtreme Programming foi desenvolvida no final dos anos 1990 por Ken Beck, Ron Jeffries e Ward Cunningham. Durante este tempo, o trio estava trabalhando no Chrysler Comprehensive Compensation System (C3) para ajudar a gerenciar o sistema de folha de pagamento da empresa. eXtreme Programming (XP) é uma metodologia de desenvolvimento de software. Ele é projetado para melhorar a qualidade do software e a capacidade do software de se adaptar às mudanças nas necessidades dos clientes.
A metodologia Agile foi pensada principalmente para o desenvolvimento de software (e outras disciplinas de negócios também a adotaram). O pensamento enxuto é uma técnica de melhoria de processos onde as equipes priorizam o valor fluxos para melhorá-lo continuamente. Ambas as metodologias olham para o cliente como o principal impulsionador da melhoria e redução de desperdícios. Ambas as metodologias encaram a melhoria como algo contínuo.
Uma startup é um negócio de alta tecnologia que tenta construir um negócio escalável. modelo de negócio em indústrias orientadas para a tecnologia. Uma empresa startup geralmente segue uma metodologia enxuta, onde inovação, impulsionado por loops virais embutidos é a regra. Assim, dirigir crescimento e construção efeitos de rede como consequência disso estratégia.
Kanban é uma estrutura de manufatura enxuta desenvolvida pela Toyota no final da década de 1940. A estrutura Kanban é um meio de visualizar o trabalho à medida que ele se move através da identificação de possíveis gargalos. Ele faz isso por meio de um processo chamado fabricação just-in-time (JIT) para otimizar processos de engenharia, acelerar produtos de fabricação e melhorar o go-to-market estratégia.
O RAD foi introduzido pela primeira vez pelo autor e consultor James Martin em 1991. Martin reconheceu e depois aproveitou a infinita maleabilidade do software no projeto de modelos de desenvolvimento. O Rapid Application Development (RAD) é uma metodologia com foco na entrega rápida por meio de feedback contínuo e iterações frequentes.
O Scaled Agile Lean Development (ScALeD) ajuda as empresas a descobrir uma abordagem equilibrada para questões de transição ágil e dimensionamento. A abordagem ScALed ajuda as empresas a responder com sucesso às mudanças. Inspirado por uma combinação de valores enxutos e ágeis, o ScALed é baseado em profissionais e pode ser concluído por meio de várias estruturas e práticas ágeis.
O modelo Spotify é uma abordagem autônoma para escalar ágil, com foco na comunicação cultural, responsabilidade e qualidade. O Spotify modelo foi reconhecido pela primeira vez em 2012 depois de Henrik Kniberg, e Anders Ivarsson divulgou um white paper detalhando como a empresa de streaming Spotify abordou a agilidade. Assim, o Spotify modelo representa uma evolução do ágil.
Como o nome sugere, o TDD é uma técnica orientada a testes para fornecer software de alta qualidade de forma rápida e sustentável. É uma abordagem iterativa baseada na ideia de que um teste com falha deve ser escrito antes que qualquer código para um recurso ou função seja escrito. Test-Driven Development (TDD) é uma abordagem de desenvolvimento de software que se baseia em ciclos de desenvolvimento muito curtos.
Timeboxing é uma técnica de gerenciamento de tempo simples, porém poderosa, para melhorar a produtividade. Timeboxing descreve o processo de agendamento proativo de um bloco de tempo para gastar em uma tarefa no futuro. Foi descrito pela primeira vez pelo autor James Martin em um livro sobre desenvolvimento ágil de software.
Scrum é uma metodologia co-criada por Ken Schwaber e Jeff Sutherland para colaboração eficaz em equipe em produtos complexos. O Scrum foi pensado principalmente para projetos de desenvolvimento de software para fornecer novos recursos de software a cada 2-4 semanas. É um subgrupo de ágil também utilizado na gestão de projetos para melhorar a produtividade das startups.
Os antipadrões do Scrum descrevem qualquer solução atraente e fácil de implementar que, em última análise, piora um problema. Portanto, esta é a prática a não seguir para evitar que problemas surjam. Alguns exemplos clássicos de antipadrões de scrum incluem proprietários de produtos ausentes, tickets pré-atribuídos (fazendo com que os indivíduos trabalhem isoladamente) e retrospectivas com desconto (onde as reuniões de revisão não são úteis para realmente fazer melhorias).
Scrum at Scale (Scrum@Scale) é uma estrutura que as equipes Scrum usam para resolver problemas complexos e entregar produtos de alto valor. Scrum at Scale foi criado através de uma joint venture entre a Scrum Alliance e a Scrum Inc. A joint venture foi supervisionada por Jeff Sutherland, co-criador do Scrum e um dos principais autores do Agile Manifesto.
Gennaro é o criador de FourWeekMBA, que atingiu cerca de quatro milhões de empresários, incluindo executivos de nível C, investidores, analistas, gerentes de produto e aspirantes a empreendedores digitais somente em 2022 | Ele também é diretor de vendas para uma expansão de alta tecnologia na indústria de IA | Em 2012, Gennaro obteve um MBA Internacional com ênfase em Finanças Corporativas e Estratégia Empresarial.
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