¿Qué es la IA como servicio? Explicación de la AI-SaaS
La tecnología con la que Quaxam revoluciona la infraestructura de productos inteligentes.
Todos hemos oído hablar de IaaS y SaaS antes. Estos términos se han convertido en omnipresentes para la infraestructura como servicio y el software como servicio. Otra variante es PaaS, abreviatura de plataforma como servicio.
Ahora los mismos métodos que hicieron tan populares a otras ofertas “como servicio” se están aplicando a un nuevo campo: la inteligencia artificial. AI-SaaS es la abreviatura de AI-Software-as-a-Service. El término y el producto están en alza, por lo que te explicamos en este artículo de Quaxam más acerca de nuestra tecnología.
Entendiendo la Inteligencia Artificial
Lo oímos repetir una y otra vez: la inteligencia artificial es una forma de conseguir que las máquinas hagan el mismo tipo de trabajo que los cerebros humanos pueden realizar. Esta definición es objeto de un importante debate, en el que los expertos en tecnología argumentan que comparar las máquinas con los cerebros humanos es el paradigma equivocado a utilizar. Puede promover el temor de que los humanos puedan ser dominados por las máquinas.
En cambio, tal vez, la inteligencia artificial debería entenderse como un término amplio bajo el cual se puede utilizar una gama de tecnologías para realizar tareas basadas en la comprensión de la probabilidad de una respuesta basada en una gama de datos. Por ejemplo, el aprendizaje automático, que es el principal tipo de IA en la actualidad, es una forma de conseguir que los ordenadores aprendan algo sin que un desarrollador programe explícitamente para la tarea.
La mayoría de la IA hace uso de algoritmos. Los algoritmos se definen como un conjunto de reglas o un proceso que es seguido, típicamente por una computadora, para calcular o resolver un problema. Los algoritmos de IA en particular se centran en que las computadoras resuelvan tareas específicas estudiando grandes cantidades de datos y haciendo generalizaciones o estimaciones estadísticas. Los algoritmos de IA suelen dividirse en dos tipos:
- ◙ Algoritmos clásicos de aprendizaje de la máquina: que incluye la clasificación y la regresión
- ◙ Algoritmos de aprendizaje profundo: que son algoritmos más modernos que emplean redes neuronales profundas
Cuando estos algoritmos se aplican de ciertas maneras, las computadoras pueden actuar como un cerebro humano: determinando los objetos de una imagen, manteniendo una conversación espontánea con un ser humano, respondiendo a los bloqueos de carretera de un coche sin conductor.
Las empresas quieren aprovechar toda la información que se puede obtener de los datos: comprender mejor a sus clientes, por qué algunos eligen comprar y otros no, qué puntos de producción y entrega pueden automatizarse, etc. Cualquier información aparentemente intangible puede resultar ser la ventaja competitiva.
Pero, durante mucho tiempo, la inteligencia artificial tuvo un costo prohibitivo para la mayoría de las empresas: las máquinas eran inasequibles, los programadores que trabajaban en ellas escaseaban y costaban mucho dinero, y las empresas ni siquiera tenían datos para estudiar.
A medida que el servicio en la nube se ha vuelto increíblemente accesible, la IA es más accesible: las empresas pueden recopilar y almacenar datos infinitos. Aquí es donde la IA como servicio entra en juego.
La IA como un servicio
El concepto de “todo como un servicio” se refiere a cualquier software que puede ser utilizado a través de una red porque utiliza la computación en nube. En la mayoría de los casos, el software está disponible en “out of the box“, lo que significa que se puede comprar, hacer algunos ajustes y comenzar a utilizarlo casi de inmediato, incluso si no ha sido totalmente personalizado para su sistema.
Para las empresas que no pueden o no están dispuestas a construir sus propias nubes y construir, probar y utilizar sus propios sistemas de inteligencia artificial, la IA como servicio es la solución. Al igual que otras opciones “como servicio”, el mismo enfoque se aplica a la inteligencia artificial:
- ◙ Permite que la compañía se concentre en su negocio principal, no convertirse en expertos en datos y aprendizaje de máquina.
- ◙ Mantiene los costos transparentes.
- ◙ Disminuye significativamente el riesgo de la inversión.
- ◙ Aumenta los beneficios de los datos.
- ◙ Aumenta la flexibilidad estratégica, porque la IA como servicio es flexible y dinámica.
Tipos de AI-SaaS
Si entendemos la AI-SaaS como inteligencia artificial empaquetada y lista para usar, ¿qué obtenemos cuando compramos un servicio?
Los tipos conocidos de AI-SaaS incluyen:
Bots y asistencia digital.
Estos pueden incluir, por ejemplo, bots de chat que utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PNL) para aprender de la conversación con los seres humanos e imitar los patrones de lenguaje mientras proporcionan respuestas. Esto libera a los empleados del servicio de atención al cliente para que se concentren en tareas más complicadas. Este es el tipo de AI-SaaS más utilizado en la actualidad.
API de computación cognitiva.
Abreviatura de Interfaz de Programación de Aplicaciones, las API son una forma de que los desarrolladores añadan una tecnología o servicio específico a la aplicación que están construyendo sin escribir el código desde cero. Las opciones comunes de las API incluyen PNL, voz y visión computarizada, traducción, mapeo de conocimientos, búsqueda y detección de emociones.
Marcos de aprendizaje automático.
Son herramientas que los desarrolladores pueden utilizar para construir su propio modelo que aprende con el tiempo a partir de los datos existentes de la empresa. El aprendizaje automático se asocia a menudo con grandes datos, pero puede tener otros usos, y estos marcos de trabajo proporcionan una manera de construir tareas de aprendizaje automático sin necesidad de un entorno de grandes datos.
Servicios de aprendizaje automático totalmente gestionados.
Si los marcos de trabajo de aprendizaje automático son el primer paso hacia el aprendizaje automático, esta opción es una forma de añadir capacidades de aprendizaje automático más ricas utilizando plantillas, modelos preconstruidos y herramientas de arrastrar y soltar para ayudar a los desarrolladores a construir un marco de trabajo de aprendizaje automático más personalizado.
Los beneficios del AI-SaaS
Al igual que otras ofertas de “como servicio”, la AI-SaaS ofrece muchos de los mismos beneficios, incluyendo:
Infraestructura avanzada a una fracción del costo.
El éxito de la IA y el aprendizaje de la máquina a menudo requiere muchas máquinas paralelas y GPU que deben ser rápidas. Antes de la AI-SaaS, una empresa puede decidir que la inversión inicial y el mantenimiento continuo de los equipos físicos y digitales es demasiado. Ahora, la AI-SaaS significa que las empresas pueden aprovechar el poder del aprendizaje automático a un costo significativamente menor utilizando la infraestructura de terceros. Esto significa que puede seguir trabajando en su negocio principal, no en la formación y el gasto en áreas que apoyan parcialmente la toma de decisiones.
Transparencia.
De la mano de los bajos costos, hay mucha transparencia en la AI-SaaS: pagas por lo que usas. Aunque el aprendizaje de la máquina requiere mucha energía para su funcionamiento, puede que sólo necesites esa energía una fracción del tiempo para lograr los resultados deseados.
Usabilidad.
Aunque muchas opciones de IA son actualmente de código abierto, no siempre son fáciles de usar. Esto significa que tus desarrolladores están dedicando tiempo a instalar y desarrollar la tecnología de aprendizaje automático. En cambio, la AI-SaaS está lista desde el principio, de modo que los desarrolladores pueden aprovechar el poder de la IA sin necesidad de convertirse en expertos primero.
Escalabilidad.
La AI-SaaS te permite empezar con proyectos más pequeños para saber si es la adecuada para ciertos proyectos. A medida que ganes experiencia con tus propios datos, puedes ajustar tu servicio y escalar hacia arriba o hacia abajo a medida que las demandas del proyecto cambien.
Como un campo que emerge rápidamente, la IA como servicio tiene muchos beneficios que pueden aprovecharse desde ya, y en Quaxam estamos comprometidos con su desarrollo.
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