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.