AIaaS: искусственный интеллект для каждого

Развитие ИИ происходит стремительно: к 2030 году объем рынка достигнет $1339,1 млрд (сегодня — $214,6 млрд) при среднем годовом темпе роста около 35,7%.

Организации спешат внедрять ИИ — от генеративных моделей до интеграции мощных систем в ключевые бизнес-процессы. В этой погоне многие ищут решение, которое бы сочетало приемлемую цену и быструю интеграцию. Сегодня таким вариантом выступает AIaaS – «искусственный интеллект как услуга».

Что такое AIaaS: возможности, плюсы и минусы

AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) представляет собой коммерческую поставку ИИ-инструментов и моделей в формате готового сервиса, приспособленного под конкретные задачи. Это не просто эксперименты с бесплатными версиями ChatGPT, но и не полная перестройка бизнеса под роль AI-компании.

Благодаря AIaaS многие фирмы получают шанс внедрять ИИ без крупных капиталовложений и длительных подготовительных работ. Это экономичная модель с относительно низким риском: компания не тратит ресурсы на создание ИИ с нуля и в любой момент может прекратить использование услуг провайдера.

Крупнейшими игроками на рынке AIaaS традиционно являются Amazon Web Services (решения Amazon SageMaker, Amazon Rekognition, Amazon Lex, Amazon Polly) и Google Cloud (Google Cloud AI, Google Cloud Natural Language API, Google Cloud Vision AI, Google Dialogflow).

Сервисная форма потребления – ключевое преимущество AIaaS, но не единственное:

• Гибкость и масштабируемость: функции ИИ можно быстро уменьшать, увеличивать или менять (в рамках технических ограничений) в соответствии с потребностями бизнеса.
• Отсутствие необходимости владеть узкой экспертизой в ИИ: нет нужды в поиске дорогостоящих и редких специалистов.
• Оперативность: внедрение не требует долгой разработки, достаточно адаптировать готовое решение под конкретные задачи.
• Масштабирование: при росте бизнеса AIaaS позволяет оперативно реагировать на новые запросы.
• Рост эффективности без увеличения штата: внедрение ИИ может сократить нагрузку на текущие команды, перераспределяя задачи.
• Конкурентное преимущество: даже если не обогнать лидеров, с помощью AIaaS компания сможет не отставать от уровня «средних» игроков и быстрее удовлетворять запросы клиентов.

Никита Мельник, Business Analysis, Generative AI Consulting, Training & Coaching, отмечает:

«AIaaS полезен для любых организаций, которые стремятся сохранять конкурентоспособность, независимо от отрасли и размера. ИИ повышает эффективность процессов, улучшает качество и ускоряет циклы работы. В этом смысле можно говорить не просто о том, что ИИ "подходит", а о том, что он становится необходимым условием успешного развития компаний».

Однако у подхода есть и свои минусы. В первую очередь компании приходится передавать свои данные, которые являются ценным активом, внешнему провайдеру AIaaS, что влечет за собой риски информационной безопасности.

Во-вторых, клиент теряет прямой контроль над базовыми внутренними процессами: он не всегда знает, какие именно алгоритмы используются для решения задач и какие входные данные сильнее всего влияют на выдачу.

В-третьих, рост зависимости от доступности сервиса: сбои, технические ошибки или искажения в результатах со стороны провайдера могут негативно сказаться на работе бизнеса.

Никита Мельник также подчеркивает, что одной из главных трудностей сейчас и в ближайшие годы является интеграция ИИ-инструментов в повседневные рабочие процессы. Это вопрос организационного change-менеджмента, требующий четкой проработки и времени, чтобы технология действительно прижилась. При том что сами технологии продолжают быстро эволюционировать, процесс внедрения будет фактически непрерывным в ближайшие годы.

AIaaS: принцип работы

AIaaS опирается на три базовых слоя: сервисы, инструментарий и ИТ-инфраструктуру.

Сервисы ИИ представляют собой набор API и сервисов, которые легко подключить, масштабировать и использовать без глубоких технических знаний со стороны клиента.

Инструментарий включает программные средства, упрощающие работу с платформой, предоставляемой провайдером AIaaS.

Это могут быть помощники, интегрированные среды разработки, утилиты для подготовки данных и даже готовые образы виртуальных машин с предустановленными платформами для обучения на конкретных данных.

ИТ-инфраструктура, необходимая для моделей ИИ и машинного обучения, которые обрабатывают большие массивы данных, должна обеспечивать мощные вычисления. Для этого применяются современные центральные и графические процессоры, способные ускорять обработку информации.

Андрей Михайленко, COO at Colobridge, компании-эксперта по облачным решениям и ИИ:

«AIaaS предполагает предоставление необходимых программных решений и технической платформы. Систему можно развернуть на собственной IT-инфраструктуре клиента или в облаке. Второй вариант часто предпочтительнее: получить и масштабировать вычислительные ресурсы в облаке проще и быстрее, чем на внутренней инфраструктуре. Аналогично и с командой поддержки: при аренде ресурсов в облаке многие задачи по администрированию берет на себя поставщик. В итоге компания может сосредоточиться на основном бизнесе, не отвлекаясь на второстепенные, хотя и важные, ИТ-задачи».

Какие ИИ-продукты и сервисы доступны в формате AIaaS

Рассмотрим четыре наиболее распространённых категорий услуг.

Чат-боты и персональные ассистенты

Это самый популярный и понятный формат сервиса. Организация получает агентов — текстовых или голосовых ботов — которые умеют точно отвечать на вопросы, связанные с бизнесом клиента. В интернет-магазине это может быть виртуальный консультант по подбору размера, а у оператора связи — бот, заменяющий первую линию поддержки.

Благодаря подходам вроде RAG (Retrieval-Augmented Generation) такие боты быстро становятся отраслевыми экспертами. Они постоянно обучаются, и с каждым ответом их точность растёт. Знакомые примеры интеллектуальных ассистентов — Siri, Alexa и Google Assistant.

API (интерфейсы прикладного программирования)

AIaaS позволяет создавать мощные API, которые улучшают взаимодействие сервисов. Так, API для NLP (Natural Language Processing) способны анализировать эмоции, другие API строят «карты знаний» по большим данным или осуществляют распознавание лиц и объектов на изображениях.

Low-code и No-code для машинного обучения

Такие решения дают возможность внедрять ML-модели в рабочие процессы через визуальные и упрощённые интерфейсы. В комплект входят готовые модели, шаблоны и интерфейсы без необходимости писать код. Это отличный выбор для компаний, которые не готовы вкладываться в разработку и не располагают командой специалистов по данным.

Фреймворки для машинного обучения

Облачные библиотеки и наборы инструментов, предназначенные для создания собственных моделей. Провайдер AIaaS предоставляет ML-платформу для быстрых и доступных обучения и развёртывания моделей без больших затрат. Такие платформы помогают обнаруживать закономерности в данных и строить точные прогнозы — например, по загрузке склада, поведению пользователей, работоспособности оборудования и т.д. Для получения прогнозов не требуются гигантские объёмы данных, поэтому этот вид AIaaS подходит большинству малых и средних компаний.

Что тормозит массовое распространение AIaaS

По опросу Forbes, предприниматели в целом положительно оценивают потенциал ИИ: 64% считают, что он улучшит взаимодействие с клиентами и повысит производительность, а 60% верят, что ИИ станет важным драйвером роста продаж. Тем не менее, есть препятствия, замедляющие распространение модели.

Вот как комментирует ситуацию Кирилл Марченко, CEO at Beinf:

«Можно выделить два взаимосвязанных барьера, которые мешают внедрению AIaaS. Первый — неясность в понимании возможностей решения: где именно оно принесёт пользу, окупятся ли вложения и как измерить эффект. Второй — сложности на старте: как оценить готовность компании стать Data-Driven, с чего начать использование ИИ (если не считать повсеместного применения генеративных инструментов вроде ChatGPT), и какие ресурсы потребуются на начальном этапе».

Чего ждать от развития AIaaS дальше?

Рынок AIaaS обладает серьёзным потенциалом роста, но этот тренд носит общий характер. Более детально можно выделить несколько ожидаемых изменений в ближайшее время.

Увеличение числа микросервисов. Требуемую ИИ-систему можно будет собирать из отдельных «блоков» — множества сервисов, которые разрабатываются, развёртываются и поддерживаются независимо друг от друга. Такой подход даст возможность получить более легко масштабируемое и адаптивное решение.

Глубокая персонализация. Пользователи ожидают более захватывающего и персонализированного взаимодействия с брендами и готовы к тому, чтобы компании использовали данные о предыдущих контактах для улучшения опыта.

Андрій Волнянський, Head of Marketing at Beinf:

«AIaaS способен заметно повлиять на пользовательский опыт и на общую лояльность клиентов, поскольку с относительно небольшими усилиями позволяет вывести взаимодействие на уровень гиперперсонализации. В условиях широкого выбора потребители всё чаще будут предпочитать те предложения, которые максимально соответствуют их реальным запросам. К примеру, наша разработка повышает эффективность маркетинга и продаж за счёт чрезвычайно точной и релевантной персонализации. Мы собираем данные клиентов и при помощи продвинутой аналитики и методов машинного обучения преобразуем их в ценные бизнес‑инсайты, на базе которых компания выстраивает коммуникацию с аудиторией. Уверен, спрос на такие решения будет только расти: они ещё не стали повсеместными и дают серьёзное конкурентное преимущество».

Широкое внедрение чат‑ботов в онлайн‑ритейле. Боты начнут применять NLP для выявления шаблонов в запросах пользователей и давать точные ответы, освобождая сотрудников для работы с более сложными или творческими задачами.

Ещё более естественные ответы от ботов и виртуальных ассистентов. Разговорные ответы будут не только точнее, но и всё больше походить на те, что дал бы живой человек.

В завершение можно было бы пошутить о восстании машин, но хочется верить, что это случится лишь в далёком будущем.

Видео:

Всё про ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ | ИИ наше спасение | Симуляция вселенной | Сергей Марков