AI as a Service (AIaaS): Definition, Arten und Anbieter

Was Artificial Intelligence (AI), sprich Künstliche Intelligenz ist, muss inzwischen fast nicht mehr erklärt werden. Sie ist überall im Einsatz und längst kein Thema der Zukunft mehr. Doch die immensen Datenmengen erweisen sich für Firmen oftmals als Problem. Hier kommt Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) ins Spiel.

Das Konzept bietet Unternehmen eine effiziente Möglichkeit, die Komplexität zu beseitigen und die Leistungsfähigkeit der KI zu bündeln. Wir erklären Ihnen, was hinter dem Trend steckt sowie welche Arten und Anbieter für AIaaS es gibt.

Wie und wo kommt AIaaS zum Einsatz?

Unternehmen bekommen durch das Konzept die Möglichkeit, KI-gestützte Lösungen von anderen Anbietern in Anspruch zu nehmen. Auf diese Weise können Firmen nur so viele Daten sammeln, wie sie es möchten.

Denken Sie zum Beispiel an extern entwickelte Chatbots oder andere Überwachungsanwendungen. Zugängliche Codes, sogenannte Low-Codes, machen es mithilfe von Tools und APIs möglich, eigene KI-Systeme zu entwickeln, ohne über große Vorkenntnisse zu verfügen.

Mit dem wachsenden Interesse an KI-Technologien entwickeln sich immer mehr Lösungen, die für Unternehmen relevant sind. Insbesondere im Sinne des Outsourcings haben Firmen Interesse daran, bestimmte Systementwicklungen auszulagern, sodass sie kein einziges KI-Projekt entwickeln oder pflegen müssen. Die unterschiedlichen Arten von AIaaS sind dabei für verschiedene Interessengruppen attraktiv.

Welche Arten von AI as a Service gibt es?

Es gibt zahlreiche Arten von AI as a Service, daher geben wir Ihnen einen Überblick über die gängigsten Formen:

Maschinelles Lernen

Bei diesem Teilbereich von Künstlicher Intelligenz wird das Modell mit Daten trainiert. Diese werden unter anderem für Vorhersagen und Prognosen, Bild- und Spracherkennung sowie Empfehlungen genutzt. Auch Natural Language Processing (NLP) nutzt maschinelles Lernen zur Sprachverarbeitung, die bei Chatbots, Textklassifikation und Übersetzungsdiensten zum Einsatz kommen.

Bots

Diese Art der Künstlichen Intelligenz wird in vielen Unternehmen für den effizienten Kundenservice genutzt. Firmen sparen Zeit und Ressourcen, da der Chatbot rund um die Uhr erreichbar ist.

APIs

APIs, also Anwendungsprogrammierschnittstellen, in AIaaS-Lösungen sind Schnittstellen, die eine Einbettung von KI-Technologien in eine Software ermöglichen. Durch sie können Unternehmen auf Daten oder Funktionen eines KI-Dienstes zurückgreifen, ohne den gesamten Code kennen zu müssen.

Entwicklerinnen und Entwickler können so die KI-Funktionen in den eigenen Anwendungen integrieren, selbst wenn sie keine technischen Kenntnisse bezüglich Künstlicher Intelligenz haben. Denken Sie zum Beispiel an Drittanbieter-Seiten wie Expedia, die Informationen aus verschiedenen Datenbanken sammeln und bündeln, um eine Schnittstelle zu formen.

Datenkennzeichnung

Riesige Datenmengen wollen gekennzeichnet und kategorisiert werden. Für eine gleichbleibende Datenqualität muss dieser Prozess regelmäßig durchgeführt werden. Eine AIaaS-Lösung kann helfen, um die Daten nach ihrer Größe zu sortieren. Im Sinne des Human-in-the-Loop-Maschinenlernens interagieren Softwares und Mensch stetig miteinander, wodurch die KI lernt.

No-Code und Low-Code

Dieser Typ von AI as a Service ist vor allem für nicht-technologische Unternehmen geeignet, die keine individuellen Anpassungen vornehmen wollen. Nutzerinnen und Nutzer können sich an Vorlagen und KI-Modellen bedienen, um eigene Modelle bereitzustellen oder zu nutzen.

Weitere Anwendungsgebiete von AIaaS

Neben den oben genannten Beispielen für AI as a Service gibt es weitere Anwendungsmöglichkeiten, darunter:

• Leadgenerierung
• Analyse von Big Data
• Zielgruppentargeting
• Personalisierung
• Segmentierung von Zielgruppen
• Mustererkennung (unter anderem zur Betrugserkennung)
• automatisiertes Marketing
• KI-gesteuerte Workflows

AIaaS: Vor- und Nachteile im Überblick

Immer mehr Unternehmen nutzen AI as a Service und können so mit geringem Risiko KI-Technologien für unterschiedliche Anwendungsgebiete testen. AiaaS-Plattformen sind für Unternehmen wertvoll, da die KI-Dienste anpassungsfähig, skalierbar und schnell implementierbar sind. Welche Vor- und Nachteile sich mit dem Einsatz von AIaaS ergeben, erfahren Sie im Folgenden.

Vorteile von AI as a Service

Wer überlegt, einen AI-as-a-Service-Dienst in Anspruch zu nehmen, wird durch folgende Vorteile möglicherweise überzeugt:

• Skalierbar: Durch das outsourcen der KI-Leistungen können Sie die Ressourcen je nach Bedarf skalieren, was Ihnen mehr Flexibilität und Skalierbarkeit gibt.
• Kosteneffizient: Da keine eigene Infrastruktur aufgebaut werden muss, sparen Sie Kosten und zahlen nur für jene Lizenzen und Dienste, die sie nutzen. Gleichzeitig bleiben die finanziellen Ausgaben für Sie transparent und messbar.
• Benutzerfreundlich: Fast alle AIaaS-Dienste sind bewusst benutzerfreundlich gestaltet, sodass keine fachlichen Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz erforderlich sind. Hierdurch können gesamte Teams von den KI-Modellen profitieren beziehungsweise mit diesen arbeiten, da selbst die Implementierung von AI as a Service technisch einfach ist.
• Verfügbar: AIaaS-Lösungen können in der Regel sofort installiert werden, sodass Unternehmen bei Bedarf schnell und zeitnah eine neue KI-Technologie einführen können. Flexible AI as a Service-Dienste ermöglichen es zudem, eigene Anpassungen am KI-Modell vorzunehmen.

Nachteile von AI as a Service

Wie viele KI-Tools, stecken auch Unternehmen, die AiaaS-Systeme anbieten, in den Kinderschuhen. Dadurch entstehen derzeit folgende Nachteile:

• Datenschutz: Durch die Bereitstellung der AIaaS-Dienste über Drittanbieter müssen sich Unternehmen vorab mit den Datenschutzbestimmungen der KI-Modelle auseinandersetzen. Besonders wenn die Dienste extern eingesetzt werden, um Daten von Kundinnen und Kunden zu erhalten, spielt Datensicherheit eine übergeordnete Rolle.
• Abhängigkeit: Unternehmen, die sich mehr Flexibilität innerhalb der AIaaS-Modelle wünschen, fühlen sich unter Umständen zu abhängig von den AIaaS-Anbietern. Vor allem bei fehlenden technischen Kenntnissen ist die Abhängigkeit von No-Code-Lösungen entsprechend hoch.
• Kosten-Nutzen: Zwar ist AIaaS generell kosteneffizient, eine schlechte Planung oder intensive Nutzung kann aber dazu führen, dass die Kosten den Nutzen übersteigen.
• Regularien: In einigen Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitssektor stößt AIaaS an seine Grenzen, da es Vorgaben bezüglich der Datenspeicherung und -nutzung gibt.

AI as a Service: Anbieter im Überblick

Der weltweite Markt von AIaaS wurde 2020 auf 3,91 Milliarden US-Dollar geschätzt. Bis 2026 wird laut Prognosen eine Steigerung auf bis zu rund 44 Milliarden US-Dollar erwartet. Mittlerweile gibt es zahlreiche Plattformen, die AI as a Service anbieten und die Zahlen steigen stetig. Wir haben für Sie die wichtigsten AIaaS-Anbieter herausgesucht und genauer unter die Lupe genommen.

1. Google AI

Google bietet verschiedene KI-Produkte für Unternehmen sowie Tools, die das Training von KI-Modellen vorantreiben. Die AIaaS-Produkte von Google lassen sich in verschiedene Kategorien unterteilen:

• Maschinelles Lernen: Die Vertex AI ist eine zentrale Plattform zum Erstellen, Trainieren, Überwachen, Optimieren und Testen von KI-Modellen sowie Modellen für maschinelles Lernen. Es handelt sich bei ihr um einen voll gemanagten Cloud-Service der gesamten Google Cloud Platform. Für die Nutzung ist ein minimales Fachwissen zum Maschinellen Lernen notwendig.
• Generative KI: Im Generative AI Studio von Google können Sie Prototypen für generative KI-Modelle anfertigen und testen, darunter Beispiel-Prompts oder eigene Prompts. Daneben können Sie Grundlagenmodelle optimieren und zwischen Sprache und Text konvertieren.
• APIs: Google bietet Schnittstellen für Sprache und Text, Bild und Video sowie Dokumente und Daten, darunter Natural Language AI, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Translation AI, Vision AI, Video AI und Document AI.
• Sonstiges: Google bietet zahlreiche weitere AIaaS-Dienste, darunter Dialogflow, eine KI-Technologie für Kundenservice mit Chatbots und Voicebots.

2. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services bietet mehr als 200 Dienste an, darunter auch verschiedene Cloud-Produkte, von denen wir Ihnen eine Auswahl vorstellen:

• Amazon SageMaker: Mit diesem AIaaS können Sie schnell und einfach KI-Modelle in Ihre Anwendungen integrieren, die auf maschinellem Lernen beruhen.
• Amazon Connect, Lex, Polly: Diese drei AIaas-Dienste ermöglichen es, große Datenmengen auszuwerten. GE Appliances, ein Hersteller von Elektrogeräten, nutzt AIaaS von Amazon zum Beispiel, um jeden Monat Millionen Kundenanrufe zu verarbeiten und Kundendaten zu erfassen. Daneben können FAQs automatisiert beantwortet werden.
• Amazon Transcribe: Diese Anwendung hilft Unternehmen dabei, Anrufprotokolle für die automatisierte Analyse zu erstellen. Auf diese Weise können sie wichtige Informationen aus Kundenanrufen, Videogesprächen oder klinischen Gesprächen extrahieren.

3. Anolytics

Als AIaaS-Plattform bietet Anolytics Datenannotation an, um Bilder, Videos, Texte, Audiodateien, Produkte und Gesundheitsdaten zu beschreiben. Unternehmen können zum Beispiel den Content Moderation-Dienst nutzen und schädliche Inhalte auf den eigenen Kanälen und Seiten identifizieren.

4. Microsoft Azure AI

Microsoft bietet mit Azure AI einen AIaaS an, mit denen Unternehmen ihre eigenen KI-Lösungen bauen können. Mit Azure Cognitive Search erhalten Sie eine KI-getriebene Suchfunktion für Ihre Anwendungen, während Sie Ihrer Kundschaft mit Azure AI Speech verschiedene KI-Sprach-Dienste anbieten.

Daneben hat Azure AI auch einen Chatbot sowie einen Video-Indexer im Repertoire, der Inhalte aus Video- und Audiodateien extrahiert.

5. ServiceNow

Mit einer zentralen Cloud-Plattform bietet ServiceNow einen AiaaS-Dienst an, mit dem Workflows in Unternehmen optimiert werden. Neben internen Workflows für IT, Mitarbeitende und Creator bietet ServiceNow auch Lösungen für Kunden-Wokflows an.

6. SAS

Der Anbieter SAS nutzt unter anderem Computervision und maschinelles Lernen, um Arten von AI as a Service anzubieten. Bei der Computervision ziehen Systeme mithilfe Künstlicher Intelligenz aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos oder anderen visuellen Produkten.

Darüber hinaus bietet SAS die Anwendung Composite AI an, mit der Unternehmen ein Low-Code-Interface erhalten, das für umfassende Datenanalyse eingesetzt wird. SAS bietet zahlreiche weitere KI-Services rund um Analyse und Data Mining an.

7. IBM watsonx

IBM bietet Unternehmen mit watsonx eine KI- und Datenplattform mit verschiedenen AIaaS-Produkten. Watson Code Assistant ermöglicht auch Entwicklerinnen und Entwicklern mit wenig Erfahrung über KI-Empfehlungen Codes zu schreiben. Der Watson Assistant ist eine dialogroientierte KI, die für Kundenservice auf verschiedenen Kanälen genutzt werden kann.

Watson Orchastrate schlägt sich auf die Seite der Mitarbeitenden und bietet automatisierte Arbeitsschritte sowie Prozesse für Arbeitnehmer und Arbeitnehmerinnen an. Als letztes KI-basiertes System ermöglicht Watson Discovery durch bestimmte Modelle, komplizierte Geschäftsdokumente zu analysieren, sodass dabei relevante Informationen in natürlicher Sprache herauskommen.

Fazit: AI as a Service als Alleskönner

Obwohl starke Künstliche Intelligenz noch Zukunftsmusik ist und die Systeme fortlaufend in der Entwicklung sind, nehmen KI-Technologien immer mehr Bedeutung in Unternehmen ein. Sie unterstützen bei der Automatisierung von Workflows, aber ermöglichen auch die Bereitstellung zahlreicher Dienste.

Für Unternehmen ergeben sich durch AIaaS vor allem Vorteile, da wenig technische Kenntnisse erforderlich sind, um die KI-Modelle zu integrieren und sie im Gegenzug in vielen Bereichen flexibel eingesetzt werden können.

 

Titelbild: Hispanolistic / iStock / Getty Images Plus