APIs de computação cognitiva – as APIs permitem que os desenvolvedores incorporem serviços de IA em aplicativos com chamadas de API. Os serviços populares incluem processamento de linguagem natural (PNL), mapeamento de conhecimento, visão computacional, pesquisa inteligente e tradução.
Frameworks de aprendizado de máquina (ML) – os frameworks permitem que os desenvolvedores desenvolvam rapidamente modelos de ML sem big data. Isso permite que as organizações criem modelos personalizados apropriados para quantidades menores de dados.
Serviços de ML totalmente gerenciados – serviços totalmente gerenciados podem fornecer modelos predefinidos, modelos personalizados e interfaces sem código. Esses serviços aumentam a acessibilidade dos recursos de Aprendizado de Máquina para empresas e organizações não tecnológicas que não desejam investir no desenvolvimento interno de ferramentas.
Bots e assistência digital – incluindo chatbots, assistentes digitais e serviços de e-mail automatizados. Essas ferramentas são populares para atendimento ao cliente e marketing e atualmente são o tipo mais populares de AIaaS.
Além de ser um sinal de quão longe a Inteligência Artificial avançou nos últimos anos, a AIaaS tem várias implicações mais amplas para projetos e tecnologias de IA, entre elas podemos destacar:
O desenvolvimento robusto de IA requer um sistema complexo de integrações e suporte. Se as equipes só puderem usar ferramentas de desenvolvimento de IA em uma pequena variedade de plataformas, os avanços demoram mais para serem alcançados porque menos organizações estão trabalhando em tecnologias compatíveis.
No entanto, quando os fornecedores oferecem AIaaS, eles ajudam as equipes de desenvolvimento a superar esses desafios e acelerar os avanços.
Vários fornecedores de AIaaS importantes já incentivaram o crescimento. Por exemplo, a AWS em parceria com a NVIDIA fornece acesso às GPUs usadas para AIaaS. Ou Siemens e SAS, que se associaram para incluir análises baseadas em IA no software Industrial Internet of Things (IIoT) da Siemens.
O AIaaS elimina grande parte da experiência e dos recursos necessários para desenvolver e realizar cálculos de IA. Essa eliminação pode diminuir o custo geral e aumentar a acessibilidade da IA ​​para organizações menores. Essa maior acessibilidade pode impulsionar a inovação, pois as equipes que antes eram impedidas de usar ferramentas avançadas de IA agora podem competir com empresas maiores.
Além disso, quando as pequenas empresas estão mais bem equipadas para incorporar recursos de Inteligência Artificial, é mais provável que seja adotado em setores que antes não tinham. Isso abre mercados para IA que antes eram inacessíveis ou pouco atraentes e pode impulsionar o desenvolvimento de novas ofertas.
A curva de custo natural das tecnologias diminui à medida que os recursos se tornam mais amplamente disponíveis e a demanda aumenta. Conforme aumenta a demanda por AIaaS, os fornecedores podem investir de forma confiável para expandir suas operações, reduzindo o custo para os consumidores.