¿Qué es la IA como servicio (AIaaS) y cómo funciona?

La Inteligencia Artificial como Servicio (IAaaS) ofrece a las empresas una forma eficaz de aprovechar la IA y su potencia, ventajas, herramientas y tecnologías para eliminar las complejidades y superar los costes de desarrollar soluciones internas.

Utilizando las herramientas y tecnologías de la IA, puede mejorar sus productos y servicios, automatizar las tareas que consumen mucho tiempo y mejorar el servicio al cliente.

Si quiere crear soluciones internas utilizando sistemas tradicionales, puede incurrir en enormes costes iniciales, y el proceso también es complejo y largo. Por eso muchas empresas no prefieren crear soluciones de software internas.

Ante esto, AIaaS puede ser su salvador. Le ayudará a superar estos retos y a crear aplicaciones avanzadas de IA, desde chatbots y herramientas de supervisión hasta complejos programas de análisis, con rentabilidad y sin necesidad de que usted codifique.

En este artículo, hablaré sobre AIaaS, cómo funciona, sus ventajas y algunos de los mejores proveedores de AIaaS.

Allá vamos

¿Qué es la IAaaS?

La Inteligencia Artificial como Servicio (IAaaS) es un concepto de «todo como servicio» (XaaS) que permite a terceras empresas y proveedores en la nube crear soluciones basadas en IA y subcontratarlas a empresas.

Las empresas pueden utilizar estas soluciones basadas en AIaaS para implementar técnicas y soluciones de IA con el fin de crear aplicaciones avanzadas sin codificación manual ni grandes inversiones.

AIaaS funciona como otros servicios basados en la nube, proporcionando productos y servicios de IA a través de un modelo «como servicio». Puede ayudarle a recopilar y almacenar eficazmente tantos datos como desee. AIaaS es fácil de implementar, lo que permite a empresas y particulares experimentar con diversas plataformas de nube pública, algoritmos de aprendizaje automático y servicios.

A través de herramientas y API intuitivas y de bajo código, los usuarios pueden aprovechar el poder de la inteligencia artificial sin tener conocimientos de codificación.

AIaaS es una gran solución para las empresas que desean desarrollar, probar y utilizar sus propios sistemas de IA. Así, sin una inversión masiva en recursos y talento, pueden obtener valiosos conocimientos y oportunidades para escalar y crecer.

Tipos de soluciones AIaaS

Los diferentes tipos de servicios de IA que puede elegir incluyen:

Bots

Un chatbot atractivo puede simular conversaciones con humanos cuando se empolva con algoritmos de IA. Funciona utilizando el concepto de ML y NLP, que ayuda a entender las consultas de los usuarios y proporcionarles soluciones adecuadas.

Esto requiere un gran esfuerzo y una codificación avanzada por parte de los desarrolladores para crear chatbots de éxito.

Las soluciones AIaaS le ayudan a crear potentes chatbots para interactuar con los clientes de forma inteligente y proporcionar una resolución de problemas más rápida y eficaz. También ayuda a reducir las tasas de respuesta y a mejorar la satisfacción del cliente.

Interfaz de programación de aplicaciones (API)

Las soluciones AIaaS proporcionan API increíbles. Por definición, las API son como un puente o intermediario en el que dos aplicaciones pueden interactuar entre sí y compartir datos.

Por ejemplo, un sitio web de reservas hoteleras como Airbnb extrae datos de los sitios web de diferentes hoteles y muestra las mejores ofertas y precios en un único y cómodo lugar.

Hoy en día, las API se utilizan en aplicaciones de viajes PNL, voz por ordenador, visión por ordenador, mapeo de conocimientos, traducción, búsqueda, detección de emociones, etc.

Por lo tanto, si desea crear API, puede aprovechar las soluciones AIaaS sin necesidad de escribir ningún código. Todo el proceso será automatizado y más sencillo, por lo que podrá producir aplicaciones más rápidamente.

Aprendizaje automático

Utilizando modelos de IA y ML, los desarrolladores pueden crear software útil, encontrar patrones en los datos, agilizar los procesos y hacer predicciones.

AIaaS facilita a las empresas la adopción de ML e IA. Puede crear modelos preentrenados para uso general o modelos entrenados para adaptarse a su caso de uso específico. Todo esto es posible sin necesidad de conocimientos de ML, lo que supone una gran ventaja para muchas empresas.

Etiquetado de datos

El etiquetado de datos consiste en anotar un gran volumen de datos para organizarlos eficazmente. Tiene múltiples casos de uso, como categorizar los datos por tamaño, asegurar la calidad de los datos y entrenar la IA.

El etiquetado de datos se realiza con la ayuda de ML human-in-the-loop para permitir que tanto las máquinas como los humanos interactúen continuamente entre sí. De este modo, la IA puede evaluar fácilmente los datos y obtener mejores resultados en el futuro.

Clasificación de datos

La clasificación de datos se utiliza cuando es necesario etiquetar diferentes conjuntos de datos bajo algunas categorías. Suele incluir la clasificación de datos basada en el usuario, en el contexto y en el contenido.

Puede realizar fácilmente la clasificación de datos con el uso de IA, siempre que el esquema y los criterios de clasificación de datos estén claramente definidos. AIaaS puede ayudarle con esto.

¿Cómo funciona AIaaS?

A diferencia de otros modelos «como servicio» como IaaS, PaaS o SaaS, AIaaS proporciona soluciones basadas en IA a través de un proveedor externo.

La arquitectura es bastante sencilla e incluye hardware avanzado, software y sistemas de IA construidos para trabajar con aprendizaje automático, PNL, visión por ordenador, robótica y mucho más. También implica modelos ML, marcos, bots, etc.

Además, la AIaaS funciona en plataformas de computación en nube que permiten a las empresas ofrecer mejores servicios a sus clientes. Esto permite a los particulares y a las empresas acceder fácilmente a las funciones de la IA sin necesidad de mantener o desplegar una infraestructura costosa.

Los algoritmos de IA pueden ser en su mayoría de dos tipos:

• Algoritmos de ML que incluyen regresión y clasificación
• Algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) que emplean redes neuronales

Cuando los algoritmos se aplican a un sistema informático de una forma determinada, éste puede actuar como un humano determinando objetos, manteniendo conversaciones, respondiendo a obstáculos, chateando con humanos y mucho más.

Las empresas utilizan el modelo AIaaS para obtener información valiosa a partir de los datos recopilados y analizados. Así, la AIaaS ayuda a las empresas a

• Comprender a sus valiosos clientes
• Encontrar puntos cruciales en la prestación de servicios y la producción
• Comprender por qué algunos compran un producto/servicio y otros no

Componentes de AIaaS

#1. Infraestructura de IA

La infraestructura de IA depende de los modelos de IA y ML. La computación y los datos son los dos pilares de ambos modelos.

• Computación de IA: La computación de IA incluye la computación sin servidor, el procesamiento por lotes y las máquinas virtuales (VM). Estos métodos se utilizan para automatizar las tareas de ML y mejorar el procesamiento paralelo. Por ejemplo, el software XYZ tiene un motor de procesamiento de datos en tiempo real que contiene una biblioteca de ML. Una vez entrenados los modelos ML, pueden utilizarse en contenedores y VM para realizar cálculos.
• Datos de IA: Cuando se introduce un gran conjunto de datos en algoritmos estadísticos, se denomina modelo ML funcional. En general, estos modelos están diseñados para comprender patrones en los datos existentes. El volumen de estos datos decide el porcentaje exacto de las predicciones. Por ejemplo, múltiples informes médicos entrenan redes de DL para su posterior uso en la detección de emergencias médicas como tumores o cánceres.

El ML se basa en datos de entrada que puede recopilar de varias fuentes. Los datos procedentes de datos no estructurados, bases de datos relacionales, un conjunto de datos sin procesar, anotaciones almacenadas, etc. son las entradas para los modelos de IA y ML.

Las técnicas avanzadas de aprendizaje automático requieren la realización de cálculos complejos que necesitan una mezcla de CPU y GPU, y redes neuronales. Tanto las CPU como las GPU permiten un procesamiento más rápido al complementarse entre sí.

Los proveedores de la nube proporcionan un clúster de combinaciones CPU-GPU respaldado con máquinas virtuales y contenedores en la configuración AIaaS. Los usuarios pueden utilizar esta disposición para entrenar modelos.

#2. Servicios de IA

Los proveedores de nubes públicas ofrecen API disponibles que no requieren modelos ML personalizados. Estos servicios extraen ventajas de la infraestructura que poseen los proveedores de la nube.

• Computación personalizada: Aunque las API sirven al propósito principal en los casos generales, los proveedores de la nube cambian hacia métodos de computación personalizada y permiten a los usuarios cumplir con la computación cognitiva a través de conjuntos de datos personalizados. Aquí, los usuarios entrenan los servicios cognitivos utilizando sus datos. Este enfoque personalizado minimiza el estrés de elegir los algoritmos adecuados y entrenar modelos personalizados.
• Computación cognitiva: Esta informática incluye el análisis de texto, el análisis de voz, la búsqueda y la traducción de voz. Estos servicios se utilizan como puntos finales REST y se integran con diferentes aplicaciones con la ayuda de una llamada API.
• IA conversacional: Los proveedores de la nube ayudan a los desarrolladores a integrar bots en todas las plataformas utilizando servicios de bots. Con este servicio, los desarrolladores móviles y web pueden añadir fácilmente asistentes digitales a sus aplicaciones.

#3. Herramientas de IA

Aparte de la infraestructura y las API, los proveedores de la nube ofrecen herramientas para ayudar a los desarrolladores y a los científicos de datos a utilizar eficazmente el almacenamiento, las bases de datos y las máquinas virtuales, ya que están sincronizados con las plataformas de cálculo y datos.

• Asistentes: Los científicos de datos pueden utilizar asistentes para eliminar o minimizar la complejidad de la formación.
• Herramientas de preparación de datos: El rendimiento de las herramientas de IA depende en gran medida de la calidad de los datos. Y para disponer de datos y modelos ML de calidad, se necesitan herramientas de preparación de datos de proveedores en la nube para transformar, cargar y extraer datos con facilidad. A continuación, los resultados se envían a la canalización de ML para su evaluación y entrenamiento.
• Marcos de trabajo: Los proveedores en nube pueden ofrecer plantillas prefabricadas con varios marcos de trabajo, como Apache MXNet, Torch, TensorFlow, etc., ya que establecer y configurar el entorno de la ciencia de datos es complicado.

Características de AIaaS

• Modelos preentrenados: AIaaS incluye una amplia gama de modelos preentrenados que se entrenan en una gran variedad de conjuntos de datos y se optimizan para los dominios o tareas requeridos.
• Desarrollo de modelos personalizados: AIaaS ofrece opciones de desarrollo de modelos personalizados que agilizan el despliegue y la integración de las capacidades de IA.

• Procesamiento y análisis de datos: Con AIaaS, puede almacenar y procesar datos que permitan a su empresa procesar y analizar grandes conjuntos de datos.
• Despliegue y alojamiento de modelos: AIaaS le ayuda a desarrollar y desplegar su modelo de IA y ML fácilmente sin conocimientos de codificación.
• Integración API: AIaaS puede integrarse fácilmente con los sistemas, flujos de trabajo y aplicaciones existentes. Los proveedores de servicios ofrecen API y SDK para facilitar la integración con marcos y lenguajes de programación famosos.
• Servicios de visión por ordenador: AIaaS ofrece servicios de visión por ordenador que ayudan a la IA a analizar vídeos e imágenes.
• Análisis predictivo: El análisis predictivo es una función vital para todas las empresas. AIaaS permite que los modelos de IA pronostiquen resultados futuros a partir de grandes conjuntos de datos.
• Aprendizaje automático automatizado: AIaaS ofrece funciones automatizadas de ML para que un modelo de IA pueda encargarse de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo.
• Supervisión y gestión de modelos: Con AIaaS, puede supervisar y gestionar fácilmente sus modelos de IA y ML de forma eficaz. Esto también le permite realizar un seguimiento del rendimiento de estos modelos.

AIaaS frente a AIPaaS

AIaaS y AIPaaS son soluciones basadas en la nube que puede utilizar mientras desarrolla e implanta soluciones basadas en IA. Sin embargo, ambas son diferentes en términos de alcance y funcionalidad.

La IA como servicio (AIaaS) es una solución basada en la nube que ofrece aplicaciones y modelos de IA preconstruidos que pueden integrarse fácilmente en las aplicaciones y procesos empresariales existentes.

Proporciona modelos preconstruidos para diferentes operaciones, como el reconocimiento de imágenes, el análisis predictivo y el procesamiento del lenguaje natural. Se puede acceder a ellos a través de API para que los desarrolladores puedan integrarlos fácilmente en sus aplicaciones.

Por otro lado, la plataforma de IA como servicio (AIPaaS) es una solución basada en la nube que permite a los científicos de datos y a los desarrolladores utilizar los recursos y las herramientas para diseñar, entrenar, analizar y desplegar modelos de IA. Incluye kits de desarrollo de software, marcos de aprendizaje automático, API y otras herramientas de desarrollo.

Ventajas de AIaaS

• Infraestructura avanzada: El éxito de la IA y el ML necesita GPU y máquinas paralelas. Sin AIaaS, una empresa podría tener que realizar fuertes inversiones iniciales. AIaaS ayuda a las empresas a aprovechar la potencia del ML con menores costes y riesgos.
• Facilidad de uso: La implementación de AIaaS es fácil; puede crear soluciones listas para usar para beneficiarse de la potencia de la IA sin tener profundos conocimientos técnicos.
• Requiere poca o ninguna codificación: Puede utilizar AIaaS incluso si su organización carece de un equipo interno de expertos en codificación. Todo lo que necesita es una infraestructura sin código en su empresa, sin necesidad de codificación durante la configuración o el uso.
• Escalabilidad: Con AIaaS, puede empezar con proyectos sencillos para entender y aprender si se adapta a sus necesidades individuales. A medida que adquiera experiencia con sus propios datos, podrá ampliar y reducir la escala según cambien las exigencias de su proyecto.
• Rentable: La implantación de AIaaS aporta rentabilidad. Sólo tendrá que pagar por las funcionalidades que utilice, sin inversiones iniciales ni ocultas.

Casos de uso de AIaaS

• Reconocimiento de imágenes: Los sistemas de reconocimiento de imágenes detectan imágenes e identifican lugares, objetos y personas para sacar conclusiones. Con AIaaS, puede crear fácilmente aplicaciones de reconocimiento de imágenes impulsadas por IA.
• Detección del fraude: Los sistemas de IA ayudan a detectar actividades no autorizadas y a prevenir el fraude.
• Vehículos autónomos: Los vehículos autónomos mejoran la seguridad. Puede utilizar esta tecnología en los vehículos y permitirles ver, sentir y averiguar su entorno.
• Procesamiento del lenguaje natural: Este sistema utiliza texto y voz generados por ordenador. Pueden interactuar con los clientes para mejorar su experiencia en tiempo real.
• Motor de recomendación : Sugiere los artículos relevantes según las necesidades del cliente basándose en preferencias y patrones.
• Analítica: La AIaaS es muy útil en la analítica, ya que puede ayudarle a analizar enormes volúmenes de datos, encontrar patrones, hacer afirmaciones y predecir el futuro.

Proveedores de IA como servicio

#1. Aprendizaje automático de Amazon Web Services (AWS)

Obtenga un conjunto completo de servicios de AL y ML con AWS Machine Learning e innove más rápido. Obtenga información a partir de los datos que tiene al tiempo que reduce los costos. AWS ML le ayuda en su viaje de adopción de ML con recursos de implementación e infraestructura.

AWS ML le permite resolver sus problemas empresariales, crear nuevas aplicaciones con la ayuda de la IA generativa, abordar problemas empresariales, mejorar la experiencia del cliente, acelerar la innovación, optimizar los procesos empresariales y mucho más.

#2. Aprendizaje automático de Microsoft Azure

Experimente los servicios de IA de nivel empresarial para su ciclo de vida de ML de extremo a extremo con Microsoft Azure Machine Learning. Le ayuda a construir, desplegar y gestionar modelos críticos de ML empresarial a escala con confianza. Acelera el tiempo de obtención de valor con operaciones de ML, herramientas integradas e interoperabilidad de código abierto.

Esta plataforma de aprendizaje de IA está diseñada específicamente para aplicaciones de IA responsables en ML. Microsoft Azure ML le ayuda a desplegar modelos ML rápidos, gestionarlos y compartirlos para MLOps y cross-workspace. Cuenta con seguridad, conformidad y gobernanza integradas. También ofrece orquestación del flujo de trabajo de IA, rendimiento de primera clase, marcos y herramientas flexibles y una plataforma integral gestionada.

#3. Plataforma de IA de Google Cloud Platform (GCP)

Google CloudPlatform ofrece productos, servicios y soluciones innovadores de IA y ML impulsados por la tecnología y la investigación de Google. Puede crear aplicaciones de IA generativa de forma eficiente, generar perspectivas y descubrir marcos y herramientas.

Con la plataforma de IA de GCP, puede crear aplicaciones de IA de forma responsable y rápida. Además, obtenga información de los datos con todo su conjunto de herramientas de análisis de datos, gestión y ML. Le permite comprender e interpretar sus modelos de ML.

#4. IBM Watson

Desbloquee nuevos niveles de éxito y productividad con IBM Watson e infunda automatización e IA a sus flujos de trabajo empresariales. Es la plataforma de IA de nueva generación preparada para la empresa y diseñada para mejorar la eficacia de la IA en su negocio.

Ofrece:

• watsonx.ai: Le ayuda a entrenar, ajustar, validar y desplegar modelos ML con facilidad.
• watsonx.data: Le ayuda a escalar las cargas de trabajo de IA en cualquier lugar para todos los datos.
• watsonx.governance: Le permite acelerar flujos de trabajo de IA responsables, explicables y transparentes.

Conclusión

La AIaaS, al ser una tecnología en rápido crecimiento, tiene numerosos beneficios para los primeros en adoptarla. AIaaS optimiza sus procesos empresariales y le permite desarrollar e implantar modelos de IA y ML con facilidad sin necesidad de conocimientos previos de codificación.

Por lo tanto, si desea crear y desplegar una solución de bajo coste basada en la nube, puede utilizar una buena solución AIaaS como la anterior. Le ayudará a diseñar un modelo de IA avanzado para realizar diversas tareas y agilizar el proceso global con eficacia y rentabilidad.

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