Cos'è l'AI as a Service?

L'AI as a Service (AIaaS o Artificial Intelligence as a Service) è la fornitura di strumenti e prodotti AI agli utenti attraverso una piattaforma basata su cloud. Gli utenti possono accedere all'AI senza dover sviluppare i propri modelli AI, installare il software necessario o costruire infrastrutture AI locali. L'AIaaS può aiutare le aziende e i privati a utilizzare agenti AI, modelli e altri strumenti basati su AI, evitando investimenti costosi.

I fornitori di AIaaS forniscono modelli AI, strumenti e prodotti tramite una piattaforma cloud a cui gli utenti possono accedere tramite Internet. L'AIaaS funziona secondo lo stesso modello basato su cloud del Software as a Service (SaaS), in cui gli utenti accedono alle applicazioni senza dover ospitare tutto localmente. Google Workspace, Zoom e Slack sono tutti esempi di applicazioni SaaS.

I fornitori di AIaaS coprono gli investimenti infrastrutturali necessari per i workload di AI, come i data center, i processori specializzati e l'energia che richiedono. Quindi recuperano questi costi attraverso i pagamenti dei loro clienti. Gli utenti ottengono funzionalità di AI su richiesta, che possono aumentare o diminuire a seconda delle necessità.

Le soluzioni AIaaS sono in genere offerte con prezzi in abbonamento o pay-as-you-go, anziché con un singolo acquisto anticipato. Le piattaforme AIaaS offrono modelli pre-addestrati che gli utenti possono spesso personalizzare in base alle proprie esigenze specifiche. Gli utenti accedono a questi modelli tramite application programming interface (API) o kit di sviluppo software (SDK).

L'AIaaS si differenzia dal tradizionale Software as a Service (SaaS) grazie al suo focus sulle tecnologie AI. I provider SaaS offrono in genere strumenti che aiutano a gestire e semplificare determinati processi aziendali. Anche molti provider SaaS hanno iniziato a integrare le funzionalità di AI nei loro prodotti.

Mentre molti prodotti SaaS espongono API o incorporano caratteristiche di AI, AIaaS offre funzionalità di AI riutilizzabili, come modelli, endpoint di inferenza o pipeline di addestramento. Le organizzazioni possono integrare queste funzionalità di AI riutilizzabili direttamente nelle proprie applicazioni e servizi.

La differenza tra API e SDK è che le API definiscono come i sistemi software comunicano con i servizi di AI, mentre gli SDK raggruppano le API insieme a librerie, documentazione e strumenti per semplificare lo sviluppo. Entrambi permettono agli sviluppatori di creare prodotti basati su AI e workflow.

• Le API si connettono alle tecnologie AI e consentono la trasmissione dei dati. Gli utenti inviano input e ricevono output dalla soluzione di AI. Pensa a un'API come a una telefonata.
   

• Gli SDK permettono agli sviluppatori di integrare l'AI nelle loro app. Sono composti da librerie di codice, documentazione, debugger e altri strumenti affinché gli sviluppatori possano costruire le proprie applicazioni di AI. Pensa a un SDK come a un mobile pronto per il montaggio.

I cloud service funzionano ospitando siti web, strumenti, prodotti e applicazioni, come ad esempio software basati su AI, su server noti come "cloud". I fornitori di cloud computing offrono servizi basati su cloud, come il data storage e l'hosting web, tramite Internet da strutture di hosting remoto. Il servizio iCloud di Apple è un esempio di storage e accesso ai dati basato su cloud.

I principali fornitori di cloud service includono Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP). Tutte e tre le aziende hanno lanciato piattaforme AI basate su cloud: Amazon SageMaker e Bedrock, Azure AI e Google Cloud AI. La distribuzione del modello viene gestita sul cloud, con gli utenti che accedono ai servizi da remoto.

L'AIaaS copre un'ampia gamma di strumenti e funzionalità basati su AI, come:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• AI generativa
• Machine learning (ML)
• Analytics dei dati
• Computer vision

L'NLP è l'uso dell'AI per permettere ai computer di lavorare con il linguaggio umano. Al suo interno ci sono due sottocampi: natural language understanding (NLU) e generazione del linguaggio naturale (NLG). L'NLU permette ai computer di comprendere il linguaggio umano, mentre l'NLG consente loro di comunicare con gli utenti in lingua umana. L'AI conversazionale è l'implementazione tramite AI delle interazioni in linguaggio naturale.

I chatbot, come i bot del servizio clienti, e gli agenti virtuali sono due implementazioni comuni di NLP per l'AIaaS. Nei contesti AIaaS, gli agenti virtuali si riferiscono in genere a sistemi basati su AI, non ad assistenti umani. Ad esempio, le aziende possono utilizzare gli agenti AI nel servizio clienti per gestire interazioni con i clienti abbastanza semplici da non richiedere l'intervento umano.

L'NLP alimenta anche la tecnologia di riconoscimento vocale che permette agli assistenti vocali come Siri di Apple e Alexa di Amazon di gestire le interazioni verbali.

L'AI generativa è l'uso di AI per generare contenuti come testo, codice software, immagini e video. Tra i prodotti di AI generativa più popolari ci sono ChatGPT di OpenAI e Claude di Anthropic. Questi esempi, insieme a molti altri prodotti di AI generativa, sono spesso forniti attraverso il modello AIaaS.

I progressi nell'AI generativa hanno permesso ai fornitori di AIaaS di offrire prodotti in grado di fornire esperienze di conversazione simili a quelle umane e contenuti video e immagini realistici.

Il machine learning (ML) è un'ampia disciplina dell'informatica che si occupa dell'utilizzo di algoritmi di AI per individuare modelli o "apprendere" dai set di dati. Un framework ML fornisce librerie, strumenti e astrazioni per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning, talvolta con interfacce no-code o a uso limitato di codice.

L'ML costituisce la spina dorsale delle moderne applicazioni AI, con i modelli di ML al centro della maggior parte dei servizi AIaaS. Il deep learning è un tipo di ML focalizzato sull'uso di reti neurali, un tipo di architettura di modelli di ML che rispecchia la struttura del cervello umano. Queste reti neurali aiutano le macchine ad apprendere da grandi e complessi set di dati.

I fornitori di AIaaS forniscono modelli AI specializzati nel trattamento dei dati e nell'analisi dei dati. Gli analytics basati su AI alimentano molte applicazioni di data science, tra cui analytics predittiva e forecasting.

Il trattamento dei dati e gli analytics utilizzano l'AI e la modellizzazione statistica per scoprire schemi nei dati storici, applicarli al futuro e pianificare i possibili risultati. L'uso di modelli AI per analizzare dati storici e prevedere le tendenze future è noto come modellazione predittiva.

Le aziende possono applicare un'analisi avanzata dei dati basata sull'AI, come l'analisi del sentiment, per informare il processo decisionale basato sui dati e semplificare i processi aziendali.

La computer vision utilizza l'AI per aiutare i computer a "vedere" gli oggetti nel mondo reale. Le applicazioni comuni di computer vision includono il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti, la verifica dell'identità e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), che possono essere combinati con sistemi NLP per compiti come la traduzione linguistica basata su immagini.

L'AIaaS può migliorare l'efficienza, semplificare i workflow, migliorare il processo decisionale e altro ancora. I potenziali benefici dell'AIaaS includono:

• Convenienza nei costi
• Efficienza operativa
• Accessibilità
• Tempo di commercializzazione più basso
• Scalabilità

I prezzi degli abbonamenti e la distribuzione del cloud mantengono bassi gli investimenti iniziali. Le aziende possono sperimentare soluzioni di AI senza dover investire in infrastrutture costose o acquistare strumenti costosi che potrebbero non funzionare. L'AIaaS consente agli utenti di promuovere l'innovazione e semplificare le operazioni con un abbonamento mensile.

L'AIaaS può ottimizzare i processi aziendali attraverso l'automazione. I team di supporto clienti possono utilizzare i bot per rispondere a richieste più semplici, mentre i marketer beneficiano del trattamento dei dati per generare insight basati sui dati. Il rilevamento delle frodi basato su AI può migliorare la sicurezza delle transazioni e ridurre i tempi di elaborazione in aree come i pagamenti e la verifica dell'identità.

Gli strumenti AIaaS ampliano la potenziale base di utenti per gli strumenti AI eliminando la necessità di competenze tecniche. I modelli all'avanguardia possono essere resi disponibili a livello di organizzazione senza la necessità di competenze interne. L'utilizzo di piattaforme AIaaS che supportano modelli open source o standard interoperabili può migliorare ulteriormente l'accessibilità.

Molti fornitori di AIaaS offrono modelli pre-addestrati, strumenti predefiniti, ecosistemi autonomi, costruzione di strumenti modulari, interfacce drag and drop e altro ancora. Queste offerte AIaaS possono migliorare lo sviluppo dei prodotti e consentire alle organizzazioni di reagire rapidamente alle condizioni di mercato in evoluzione e alle richieste dei clienti.

L'AIaaS offre l'AI come servizio on-demand: le organizzazioni possono utilizzarne quanto ne serve. Man mano che le loro iniziative di AI crescono, le aziende possono scalare l'uso di AI in modo appropriato.

Le aziende che desiderano sfruttare l'AIaaS devono valutare le seguenti considerazioni quando scelgono un fornitore:

• Idoneità del caso d'uso
• Compatibilità dello stack tecnologico
• Capacità di scalare
• Prezzi
• Sicurezza, privacy e conformità
• Blocco da fornitore

Il primo passo per qualsiasi azienda che prenda in considerazione l'AI è determinare i casi d'uso. Perché l'azienda ha bisogno dell'AI e quali sono i risultati previsti per l'iniziativa? Un partner AIaaS adeguato offrirà un prodotto o una suite di prodotti che copra pienamente le esigenze aziendali. Questi prodotti possono includere agentic RAG, automazione end-to-end del workflow, analytics dei dati, aggiunta di AI all'esperienza del cliente e altro ancora.

Il prodotto AIaaS si integra con lo stack tecnologico preesistente dell'organizzazione? Ridurre al minimo i disallineamenti tra il fornitore di AIaaS e il resto dello stack può ridurre l'attrito nel processo di adozione.

Prima di scegliere un fornitore AIaaS, i leader di progetto dovrebbero aver assemblato una roadmap per l'iniziativa di AI, includendo i requisiti futuri. Il fornitore giusto sarà in grado di gestire la larghezza di banda, la latenza, le quantità di dati, il numero di utenti e altre variabili di crescita. Assemblare una supply chain AI in grado di supportare la crescita futura può aiutare a garantire il successo.

I prezzi dell'AI non sono standardizzati tra i fornitori. Alcuni danno priorità alle chiamate e ai token API, altri stabiliscono i prezzi per postazione e altri ancora esaminano l'uso del computer. Le imprese dovrebbero dare priorità alla trasparenza nei prezzi e confrontare i fornitori per determinare il sistema che meglio si adatta alle esigenze e ai budget del progetto.

I problemi relativi ai dati con l'AI sono duplici: le aziende devono salvaguardare i propri dati proprietari proteggendo al contempo i dati degli utenti, in particolare le informazioni di identificazione personale (PII) sia per i clienti che per i dipendenti. I fornitori di AIaaS devono assicurarsi che le loro politiche rispettino standard di settore o regione come il GDPR dell'Unione Europea o l'HIPAA per le applicazioni sanitarie coperte negli Stati Uniti.

Mentre la gestione del rischio dell'AI si basa molto su una forte protezione della privacy dei dati, l'uso equo dei dati è una preoccupazione etica significativa dell'AI. Una delle questioni centrali del dibattito in corso sull'AI è l'uso non autorizzato di materiali protetti da copyright nei set di dati per l'addestramento dei modelli di ML.

Il blocco da fornitore nell'AIaaS si verifica quando l'ecosistema di un fornitore rende proibitivamente difficile per gli utenti passare a, o addirittura utilizzare, prodotti e servizi concorrenti. Il blocco può ostacolare le iniziative di AI limitando la flessibilità o aumentando i costi quando un fornitore alza i prezzi.