Wat is AI als een dienst?

Als u met kunst­ma­ti­ge in­tel­li­gen­tie wilt werken zonder uw eigen AI-in­fra­struc­tuur te bouwen, is AI as a service (AIaaS) wellicht iets voor u. Met AIaaS kunt u vanuit de cloud met AI-toe­pas­sin­gen werken via een abon­ne­ment dat door ser­vi­ce­pro­vi­ders wordt aan­ge­bo­den.

Wat is AIaaS?

AI as a service (AIaaS) verwijst naar het aanbieden van kunst­ma­ti­ge in­tel­li­gen­tie als een dienst via cloud­ge­ba­seer­de platforms. Op die manier hebben bedrijven toegang tot AI in de cloud zonder dat ze hun eigen hardware hoeven aan te schaffen of hun eigen software hoeven te ont­wik­ke­len. AIaaS-aan­bie­ders bieden ver­schil­len­de AI-modellen en al­go­rit­men aan die via internet kunnen worden gebruikt. Dankzij deze dienst kunnen bedrijven AI-functies in hun apps in­te­gre­ren zonder dat ze hun eigen in­fra­struc­tuur hoeven op te zetten, waardoor ze processen kunnen au­to­ma­ti­se­ren en grote datasets kunnen ana­ly­se­ren.

AIaaS is ver­ge­lijk­baar met andere ‘as a service’-modellen, zoals software as a service (SaaS) en in­fra­struc­tu­re as a service (IaaS). Het biedt een kos­ten­ef­fec­tie­ve en eenvoudig schaal­ba­re optie om te pro­fi­te­ren van de voordelen van AI, zonder dat daarvoor tech­ni­sche expertise vereist is.

Welke soorten AIaaS zijn er?

Er zijn ver­schil­len­de soorten AI als dienst die bijna alle gebieden van AI be­strij­ken, van na­tuur­lij­ke taal­ver­wer­king tot ge­ne­ra­tie­ve AI. Welk model het beste bij u en uw bedrijf past, hangt af van uw in­di­vi­du­e­le ge­bruiks­si­tu­a­tie.

Machine Learning als een Service (MLaaS)

MLaaS omvat het aanbieden van machine learning-modellen en al­go­rit­men in de cloud. Providers zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) en Microsoft Azure bieden MLaaS-diensten aan waarmee bedrijven modellen kunnen trainen, valideren en im­ple­men­te­ren zonder dat ze daarvoor een uit­ge­brei­de in­fra­struc­tuur hoeven op te zetten.

Deep Learning as a Service (DLaaS)

DLaaS is een ge­spe­ci­a­li­seer­de vorm van MLaaS die zich richt op deep learning. Deep learning is een sub­ca­te­go­rie van machine learning die ge­bruik­maakt van neurale netwerken met meerdere lagen. De dienst is met name nuttig voor toe­pas­sin­gen zoals beeld- en spraak­her­ken­ning, na­tuur­lij­ke taal­ver­wer­king (NLP) en complexe data-analyse. Veel­ge­bruik­te bi­bli­o­the­ken zijn onder andere Ten­sor­Flow en PyTorch.

Computer Vision as a Service (CVaaS)

CVaaS omvat diensten die de analyse en in­ter­pre­ta­tie van visuele gegevens mogelijk maken. Toe­pas­sin­gen variëren van klassieke beeld­her­ken­ning en clas­si­fi­ca­tie tot ob­jecther­ken­ning en vi­deo­ana­ly­se. Diensten zoals Amazon Rekog­ni­ti­on en Google Cloud Vision API vallen onder CVaaS.

Na­tuur­lij­ke taal­ver­wer­king als dienst (NLPaaS)

NLPaaS biedt tools en modellen voor het verwerken en ana­ly­se­ren van na­tuur­lij­ke taal. Deze diensten worden gebruikt om tekst te begrijpen, te genereren en te ana­ly­se­ren. Typische ge­bruiks­si­tu­a­ties zijn chatbots, tekst­ana­ly­se en au­to­ma­ti­sche vertaling.

Wat zijn de voor- en nadelen van AIaaS?

Het gebruik van AI als een dienst biedt uw bedrijf tal van voordelen. Maar er zijn ook situaties waarin AIaaS nadelen kan hebben.

Voordelen van AIaaS

• Kos­ten­be­spa­rin­gen: u hoeft geen initiële in­ves­te­ring te doen. Dankzij de flexibele prijs­mo­del­len en pay-as-you-go-be­ta­lings­pak­ket­ten betaalt u alleen voor de diensten en middelen die u daad­wer­ke­lijk nodig hebt.
• Schaal­baar­heid: Bedrijven kunnen hun gebruik afstemmen op hun behoeften. AIaaS is we­reld­wijd be­schik­baar, wat betekent dat het ook voor in­ter­na­ti­o­na­le toe­pas­sin­gen kan worden gebruikt. Dankzij de hoge schaal­baar­heid van AI as a service is het ook eenvoudig om nieuwe functies te in­te­gre­ren.
• Ge­bruiks­vrien­de­lijk­heid: De meeste AIaaS-diensten bieden ge­bruiks­vrien­de­lij­ke in­ter­fa­ces die zonder uit­ge­brei­de ach­ter­grond­ken­nis kunnen worden gebruikt. Voor pro­gram­meurs zijn doorgaans API’s be­schik­baar.
• Snelheid: Aangezien u geen eigen in­fra­struc­tuur hoeft te bouwen of uw eigen model hoeft te creëren en te trainen, kan AIaaS u helpen om sneller aan de slag te gaan met nieuwe AI-tech­no­lo­gie.
• Voort­du­ren­de ver­be­te­ring: AIaaS-providers werken voort­du­rend aan het updaten en ver­be­te­ren van hun diensten, zodat bedrijven kunnen pro­fi­te­ren van maximale pres­ta­ties zonder zelf voor het onderhoud te hoeven zorgen.

Nadelen van AIaaS

• Af­han­ke­lijk­heid: Lock-in-effecten kunnen het moeilijk of duur maken om van AIaaS-dienst­ver­le­ner te ver­an­de­ren. Bedrijven zijn af­han­ke­lijk van de in­fra­struc­tuur van de dienst, maar hebben daar geen invloed op.
• Kosten: Op de lange termijn kunnen de kosten voor AIaaS hoger uitvallen dan die voor een interne in­fra­struc­tuur, vooral als er extra kosten zijn voor ge­ge­vens­over­dracht of opslag.
• Be­vei­li­ging: De be­vei­li­ging van uw gegevens en systemen is af­han­ke­lijk van de be­vei­li­gings­nor­men van de dienst­ver­le­ner.
• Ge­ge­vens­be­scher­ming: Het over­bren­gen van gevoelige gegevens naar de cloud kan risico’s voor de ge­ge­vens­pri­va­cy met zich mee­bren­gen.
• Pres­ta­tie­pro­ble­men: Als u een zwakke in­ter­net­ver­bin­ding heeft, kunt u te maken krijgen met ver­tra­gin­gen die de pres­ta­ties van AI-modellen beperken.

Waarvoor wordt AI as a service gebruikt?

Er zijn tal van toe­pas­sin­gen voor AIaaS. In principe kan AIaaS overal worden gebruikt waar het gebruik van AI zinvol is. Stel dat u grote datasets moet ana­ly­se­ren en daar patronen in moet zoeken, maar dat uw bedrijf te klein is om een eigen AI-server aan te schaffen. Hier volgen enkele voor­beel­den van toe­pas­sin­gen voor AI as a service:

• En­ter­tain­ment: AIaaS kan in de en­ter­tain­ment­in­du­strie worden gebruikt om content te creëren, aan te bevelen en te per­so­na­li­se­ren. Strea­ming­dien­sten gebruiken AI-modellen om ge­brui­kers ge­per­so­na­li­seer­de aan­be­ve­lin­gen te doen en de ge­brui­ker­s­er­va­ring te ver­be­te­ren. AI wordt ook gebruikt voor het bewerken van video’s en films.
• Marketing: U kunt AIaaS gebruiken om ge­brui­kers­ge­ge­vens en -gedrag efficiënt te ana­ly­se­ren, waardoor u ge­per­so­na­li­seer­de ad­ver­ten­ties kunt weergeven of de ef­fec­ti­vi­teit van mar­ke­ting­stra­te­gie­ën kunt meten.
• Financiën: AIaaS speelt een be­lang­rij­ke rol bij het opsporen van fraude in de fi­nan­ci­ë­le sector. Door grote datasets te ana­ly­se­ren, kunnen verdachte ac­ti­vi­tei­ten in realtime worden op­ge­spoord. AI-on­der­steun­de systemen kunnen ook helpen bij het au­to­ma­ti­se­ren van de klan­ten­ser­vi­ce.