AI as a Service (AIaaS): intelligenza artificiale come servizio

Se vorresti lavorare con l’intelligenza artificiale senza creare un’infrastruttura apposita, puoi usufruire dell’AI as a Service (AIaaS) per ottenere facilmente applicazioni IA in abbonamento da fornitori di servizi tramite cloud.

Che cos’è AIaaS?

AI as a Service (AIaaS), in italiano: IA come servizio, si riferisce alla fornitura di intelligenza artificiale come servizio tramite piattaforme basate sul cloud. In questo modo, le aziende possono accedere all’IA nel cloud senza dover fornire il proprio hardware o sviluppare il proprio software. I fornitori di AIaaS forniscono vari modelli di IA e algoritmi, che possono essere utilizzati online. Questo servizio consente alle aziende di integrare le funzioni di IA nelle loro applicazioni senza dover fornire una propria infrastruttura. In questo modo è possibile automatizzare i processi e analizzare grandi volumi di dati.

AIaaS è simile al concetto di altri modelli “as a service” come Software as a Service (SaaS) e Infrastructure as a Service (IaaS) ed è un modo efficiente e facilmente scalabile per beneficiare dei vantaggi dell’IA senza la necessità di competenze tecniche approfondite.

Tipologie di AIaaS

Esistono vari tipi di AI as a Service che coprono quasi tutte le aree dell’intelligenza artificiale, dall’elaborazione del linguaggio naturale fino all’IA generativa. La scelta del modello più adatto alle esigenze della tua attività dipende dal singolo caso d’uso.

Machine Learning as a Service (MLaaS)

MLaaS prevede la fornitura di algoritmi e modelli per l’apprendimento automatico via cloud. Fornitori come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure offrono servizi di MLaaS che consentono alle aziende di addestrare, convalidare e implementare modelli senza bisogno di costruire infrastrutture estese.

Deep Learning as a Service (DLaaS)

DLaaS è una forma specializzata di MLaaS che si concentra sul deep learning (apprendimento profondo). Si tratta di una sottocategoria dell’apprendimento automatico che si avvale di reti neurali con più strati. Servizi come questo sono particolarmente utili per applicazioni come il riconoscimento vocale e delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi di dati complessi. Le librerie più utilizzate sono TensorFlow e PyTorch.

Computer Vision as a Service (CVaaS)

CVaaS comprende la fornitura di servizi che consentono l’analisi e l’interpretazione dei dati visivi. I casi d’uso vanno dal classico riconoscimento e dalla classificazione delle immagini al riconoscimento degli oggetti e all’analisi dei video. Rientrano in questa categoria servizi come Amazon Rekognition e l’API Google Cloud Vision.

Natural Language Processing as a Service (NLPaaS)

NLPaaS fornisce strumenti e modelli per l’elaborazione e l’analisi del linguaggio naturale. Questi servizi vengono utilizzati per comprendere, generare e analizzare il testo. I casi d’uso tipici sono i chatbot, l’analisi del testo e le traduzioni automatiche.

AIaaS: vantaggi e svantaggi

Il ricorso all’AI as a Service offre alle aziende una serie di vantaggi. Tuttavia, esistono anche situazioni in cui l’uso di AIaaS può risultare svantaggioso.

Vantaggi

• Risparmio sui costi: non è necessario alcun investimento iniziale. Grazie ai modelli di prezzo flessibili e alla possibilità di pagare solo quanto effettivamente utilizzato, paghi solo per i servizi e le risorse di cui hai effettivamente bisogno.
• Scalabilità: le aziende possono scalare le risorse necessarie in base alle loro esigenze. La disponibilità globale dei servizi AIaaS consente di utilizzarli per applicazioni internazionali. Anche l’integrazione di nuove funzioni è facilmente realizzabile grazie all’elevata scalabilità dell’AI as a Service.
• Facilità d’uso: la maggior parte dei servizi AIaaS offre interfacce facili da usare che possono essere utilizzate senza conoscenze tecniche approfondite. Chi si occupa di programmazione può facilmente disporre delle API messe a disposizione.
• Velocità: poiché non è necessario creare una propria infrastruttura o creare e addestrare un proprio modello, l’AI as a Service consente di introdurre e utilizzare più rapidamente le nuove tecnologie IA.
• Sviluppo ulteriore: le società fornitrici di AIaaS migliorano e aggiornano continuamente i loro servizi, in modo che le aziende possano beneficiare sempre delle massime prestazioni e non debbano occuparsi autonomamente della manutenzione.

Svantaggi

• Dipendenza: a causa dei possibili effetti di lock-in, cambiare provider di servizi AIaaS può rivelarsi difficile e costoso. Le aziende devono affidarsi all’infrastruttura del servizio e nella maggior parte dei casi non hanno la possibilità di influenzarla.
• Costi: a lungo termine, i costi possono essere più elevati rispetto a quelli di un’infrastruttura di proprietà, soprattutto nel caso in cui si debbano sostenere costi aggiuntivi per la trasmissione o l’archiviazione dei dati.
• Sicurezza: la sicurezza dei tuoi dati e dei tuoi sistemi dipende dagli standard di sicurezza del fornitore del servizio.
• Protezione dei dati: il trasferimento di dati sensibili nel cloud può comportare rischi per la protezione dei dati. Le linee guida sulla protezione dei dati dei provider internazionali spesso non sono conformi al GDPR.
• Problemi di prestazioni: una connessione internet insufficiente può causare tempi di latenza che limitano le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale.

Aree di applicazione dell’AI as a Service

I campi di applicazione di AIaaS sono molteplici. Fondamentalmente, l’AI as a Service può essere utilizzato ovunque abbia senso l’uso dell’intelligenza artificiale in generale. Ciò avviene in particolare quando è necessario analizzare ed esaminare grandi quantità di dati alla ricerca di modelli, ma l’utilizzo di un server dedicato per l’intelligenza artificiale risulterebbe troppo complesso o costoso, ad esempio a causa delle dimensioni dell’azienda. Di seguito sono riportati alcuni esempi di utilizzo dell’AI as a Service:

• Intrattenimento: AIaaS può essere utilizzata per creare, consigliare e personalizzare i contenuti finalizzati al settore dell’intrattenimento. I servizi di streaming utilizzano modelli di intelligenza artificiale per fornire all’utente suggerimenti personalizzati e migliorarne l’esperienza. L’IA viene spesso utilizzata anche per l’editing di video e film.
• Marketing: utilizzando AIaaS, i dati e i comportamenti dell’utente possono essere analizzati in modo efficiente per pubblicare annunci personalizzati e misurare l’efficacia delle strategie di marketing.
• Finanza: AIaaS svolge un ruolo centrale nel rilevamento delle frodi nel settore finanziario. Analizzando grandi quantità di dati, è in grado di rilevare attività sospette in tempo reale. Inoltre, i sistemi supportati dall’IA sono utili per l’automatizzazione del servizio clienti.