- Che cos’è l’AIaaS
- Come funziona l’AIaaS
- Principali componenti dell’AIaaS
- Vantaggi dell’AIaaS
- Tipologie di AIaaS
- Settori di applicazione dell’AIaaS
- Moxoff e AIaaS
Durante il loro percorso di trasformazione digitale, la maggior parte delle organizzazioni si avvale dei modelli a servizio in cloud, in particolare quelli relativi alle applicazioni per la produttività, la gestione delle e-mail, il CRM e molto altro. Il Software as a Service (SaaS) è una realtà ormai comunemente diffusa in qualsiasi dimensione aziendale.
La crescente diffusione delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale ha dato luogo ad una ulteriore specializzazione dei modelli a servizio: l’artificial intelligence as a service (AIaaS), da non confondersi con IaaS, che si riferisce alla più generica infrastruttura IT (infrastructure as a service).
Secondo uno studio di Research and Markets, il mercato globale del AIaaS per il 2024 è stimato nell’ordine di 11,6 miliardi di dollari. Le aspettative degli analisti sono molto elevate, in quanto si tratta di un modello destinato a democratizzare sia i servizi in cloud che i servizi AI.
Grazie al modello AIaaS, l’intelligenza artificiale entra a far parte delle pipeline delle aziende che non hanno interesse o possibilità nell’investire in toto sull’infrastruttura IT necessaria per uno sviluppo in-house.
Quando si parla di modelli a servizi non è facile orientarsi nella grande varietà di offerta presente nei cataloghi dei provider. AIaaS non fa certo eccezione.
Vediamo quali sono le caratteristiche fondamentali dell’artificial intelligence as a service e quali sono gli aspetti che le aziende devono considerare quando valutano di implementare uno o più servizi nella loro pipeline.
Che cos’è l’AIaaS
L’AI as a service è un servizio che consente alle organizzazioni di avvalersi di tool e funzioni basate sull’intelligenza artificiale. In particolare, AIaaS sfrutta un vantaggio essenziale del cloud computing, risparmiando alle aziende la necessità di doversi fare interamente carico dell’infrastruttura IT necessaria per eseguire le applicazioni.
AIaaS rende disponibili i servizi sulla base di una logica a consumo, che permette alle aziende di pagare per quanto utilizzano, adottando un approccio OPEX, senza anticipare ingenti sforzi in termini di capitale.
Grazie ad AIaaS, le organizzazioni possono disporre di un modello di distribuzione a basso rischio e implementare l’intelligenza artificiale nei loro processi senza doverla costruire da zero sotto tutti gli aspetti. Si tratta di un aspetto tutt’altro che marginale, considerando la complessità e l’onerosità dell’hardware necessario per il training e l’inferenza dei modelli AI.
AIaaS consente alle PMI di accedere a servizi AI che fino a poco tempo fa erano di esclusivo utilizzo delle grandi realtà industriali, contribuendo in maniera determinante alla democratizzazione dell’intelligenza artificiale in tutto il contesto enterprise.
Con un costo sempre più accessibile, oggi le aziende possono avvalersi di piattaforme ready-made per sviluppare applicazioni come chatbot per rispondere ai clienti (customer care) e alle FAQ dei dipendenti alla ricerca di informazioni per svolgere le loro operazioni. È soltanto uno degli innumerevoli casi d’uso che AIaaS oggi consente di implementare con successo in azienda.
Come funziona l’AIaaS
Grazie a piattaforme software di moderna concezione, i requisiti d’ingresso per l’integrazione dell’intelligenza artificiale dei propri sistemi aziendali si sono notevolmente ammorbiditi.
Per comprendere il funzionamento di un AIaaS possiamo prendere in esame quattro aspetti fondamentali: data collection, modelli di machine learning, generazione degli output e interpretazione.
Data collection
Il primo step è relativo alla raccolta dei dati dalle fonti previste. A questa succede la data preparation, il percorso utile a garantire i dati nel formato e nella qualità richiesta dalle applicazioni AI affinché possano restituire risultati affidabili e coerenti con il contesto.
Modelli di machine learning
La maggior parte delle soluzioni AI as a Service basa il proprio funzionamento su uno o più modelli di machine learning pre-addestrati. I modelli analizzano i dati migliorando progressivamente la conoscenza del contesto, al fine di restituire risultati sempre più affidabili.
Generazione di output
Tra i risultati (output) attesi dai modelli di machine learning figurano: raccomandazioni, previsioni, risposte e relazioni utili a rendere più informati e consapevoli i processi decisionali. A seconda delle applicazioni, gli output possono diventare a loro volta gli input per le analisi successive.
Interpretazione
Molti servizi basati sull’intelligenza artificiale consentono di acquisire e interpretare i dati ai fini di migliorare le loro applicazioni. Attraverso i feedback degli utenti, è ad esempio possibile stabilire i termini di efficacia di un sistema di raccomandazione, conoscere meglio il comportamento dei potenziali clienti, e sviluppare applicazioni per il marketing sempre più efficaci.
#Principali componenti dell’AIaaS
Una AI as a Service rende disponibile in cloud applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, composte almeno dai seguenti componenti: piattaforme di machine learning, servizi di analisi dei dati, API d’intelligenza artificiale e infrastruttura cloud.
Piattaforme di Machine Learning
Grazie ad AIaaS l’utilizzatore finale non deve sviluppare da zero i modelli di machine learning utilizzati per le applicazioni. Sono disponibili opzioni pre-trained, personalizzabili sulla base della tipologia stessa del servizio. Le piattaforme ML consentono di semplificare l’implementazione della AI nei processi aziendali, per costruire modelli predittivi, categorizzare dati, automatizzare processi, ecc.
Servizi di analisi dati
AIaaS è in grado di elaborare e analizzare set di dati di varia natura, identificare pattern e realizzare insight e report descrittivi e predittivi. Un valore aggiunto è costituito dalle applicazioni di data visualization, che consentono di facilitare la comunicazione dei risultati agli stakeholder non tecnici.
API di Intelligenza Artificiale
Le soluzioni AIaaS forniscono API dinamiche, che consentono ai singoli moduli di interfacciarsi tra loro. Le API fungono da ponte tra due software, consentendo loro di comunicare, e costituiscono un elemento fondamentale nell’architettura a microservizi su cui si basano le applicazioni in cloud.
Un esempio è costituito dalle API per l’elaborazione del linguaggio naturale, che possono abilitare tantissime funzioni: computer speech, NLP, riconoscimento emozioni, traduzioni simultanee, report basati su ricerche documentali, ecc.
Infrastruttura cloud
Come accennato, AIaaS è un modello a tutti gli effetti “as a service”. La sua disponibilità rende trasparente la presenza dell’infrastruttura IT indispensabile al funzionamento delle applicazioni. A seconda del livello di controllo richiesto, AIaaS può assomigliare a un IaaS, a un PaaS o a un SaaS, quando le esigenze di personalizzazione sono minime.
Vantaggi dell’AIaaS
L’Artificial Intelligence as a Service è in grado di agevolare e rendere accessibili molte funzioni AI, altrimenti decisamente onerose o complesse da gestire, soprattutto per le PMI.
Accessibilità
Se paragonato alle configurazioni tradizionali, AIaaS si distingue per la semplicità d’uso. Si tratta infatti di prodotti “preconfezionati”, che non richiedono particolare esperienza o competenze di sviluppo.
Per l’integrazione nei sistemi e il loro impiego corrente sono spesso sufficienti competenze low-code / no-code, facilitate da editor visuali.
Essendo un modello a servizio, l’onere della gestione non ricade sulle aziende clienti, in quanto è il provider ad occuparsi dell’intero ciclo di vita.
Scalabilità
I modelli in cloud hanno la peculiarità di adattarsi alle variazioni dei carichi di lavoro, in funzione dell’andamento del business.
Tale approccio consente alle aziende di qualsiasi dimensioni di sviluppare i loro progetti senza preoccuparsi della dimensione e degli elementi che caratterizzano l’infrastruttura IT, con la certezza di poter scalare le risorse quando si rivela necessario.
Riduzione dei costi
AIaaS consente l’adozione “plug and play” dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. Le aziende possono beneficiare dei servizi AI in cloud per avere sempre a disposizione le ultime novità tecnologiche. È il provider stesso a renderle disponibili ai suoi clienti.
Il livello di automatizzazione offerto da AIaaS riduce anche il livello di competenze richiesto per implementare i servizi AI, semplificando il lavoro del team HR durante la selezione del nuovo personale.
La riduzione dei costi è inoltre una diretta conseguenza della già citata scalabilità. Tale aspetto consente di ammortizzare la spesa per i sistemi multi-GPU necessari per l’elaborazione dei modelli di grandi dimensioni. Un fattore decisivo quando si implementano applicazioni basate sull’intelligenza artificiale generativa.
Personalizzazione
I servizi AIaaS sono architettati per garantire un elevato livello di personalizzazione. Questo consente alle aziende di sviluppare i tool a loro utili senza disporre di elevate competenze nei linguaggi di programmazione.
Un altro aspetto decisivo è costituito dalla user experience. Nelle applicazioni marketing, per esempio, AIaaS facilita la creazione di una comunicazione pensata su misura per ciascun target di personas.
Tra gli altri esempi, un AIaaS può consistere in chatbot pre-addestrati, che utilizzano il linguaggio naturale (NLP), per comprendere le intenzioni dei clienti e personalizzare le risposte per soddisfare la loro aspettativa.
Coinvolgimento e soddisfazione dei dipendenti
L’Artificial Intelligence as a Service facilita in maniera intrinseca la collaborazione in azienda, grazie all’abbattimento dei tradizionali data silos.
AIaaS fornisce una tecnologia “pronta all’uso” che consolida in un’unica sede i dati altrimenti frammentati. La base di dati unificata rappresenta un presupposto fondamentale per creare una sinergia efficace tra le varie linee di business.
Non c’è detto più vero in azienda che: la soddisfazione dei dipendenti è la base della soddisfazione dei clienti.
Tipologie di AIaaS
Nel momento in cui scriviamo possiamo annoverare varie tipologie di AIaaS, tra cui MLaaS (machine learning as a service), NLPaaS (natural language processing as a service) e CVaaS (computer vision as a service).
Machine Learning AS a Service (MLaaS)
I framework di machine learning (ML) consentono di creare modelli AI personalizzati per adempiere a vari scopi. Dispongono delle librerie software e dei tool necessari per il training e la gestione di tutti gli aspetti utili, direttamente in cloud.
MLaaS consente di usufruire di un servizio totalmente gestito, anche quando l’infrastruttura fisica, per ragioni di privacy o sicurezza dei dati, rimane collocata all’interno del tradizionale perimetro aziendale.
Uno dei vantaggi di un MLaaS risiede nella capacità di personalizzare modelli di piccole dimensioni, che concentrano la base di conoscenza specifica dell’azienda e possono essere eseguiti anche in locale, senza tuttavia rinunciare alla gestione centralizzata.
Natural Language Processing as a Service (NLPaaS)
NLPaaS si riferisce ad un’ampia gamma di servizi, basati su uno strumento di analisi del testo in grado di interpretare in maniera accurata anche enormi quantità di dati testuali, in lingue differenti, riguardanti materie differenti.
Ad esempio, un NLPaaS consente di partire dai feedback dei clienti per effettuare in tempo reale una sentiment analysis. NLPaaS può identificare rapidamente entità specifiche come persone, luoghi o prodotti citati nei feedback dei clienti, così come gli argomenti discussi con maggior frequenza.
Un NLPaaS consente inoltre di configurare rapidamente chatbot AI per il customer care e la gestione delle risorse umane (HR).
Computer Vision as a Service (CVaaS)
Avvalersi di un CVaaS (computer vision as a service) consente alle aziende di gestire molto più facilmente un’ampia gamma di funzioni AI, come:
- Object detection, recognition, and counting;
- Image segmentation;
- Feature extraction;
- Motion and object tracking;
- Depth estimation;
- Image interpretation.
Settori di applicazione dell’AIaaS
L’Artificial Intelligence as a Service consente alle aziende di qualsiasi settore di business di disporre di applicazioni verticali. AIaaS è infatti utilizzato con profitto in ambiti come la sanità, la finanza, il marketing e l’HR.
AIaaS per la sanità
Uno dei servizi AIaaS più diffusi nel settore healthcare è dato dalle diagnosi predittive. Vengono utilizzate nel contesto della radiologia medica per riconoscere in maniera accurata eventuali patologie, scongiurando il rischio di quei falsi positivi che potrebbero avere ricadute psicologiche molto penalizzanti per i pazienti.
AIaaS è utilizzata anche nell’ambito delle terapie personalizzate. La capacità di analizzare enormi storici di dati relativi ai casi clinici consente di individuare trattamenti terapeutici che l’esperienza di un singolo medico faticherebbe a formulare, per quanto esperto e competente possa essere.
AIaaS per la finanza
AIaaS trova largo impiego nell’ambito della finanza, nei sistemi antifrode, nelle applicazioni utilizzate per la valutazione dei rischi di erogazione dei finanziamenti e per la gestione dei portfolio di investimento.
Nell’ambito della sicurezza informatica delle transizioni finanziarie, le applicazioni AI sono di fatto rese obbligatorie dalle normative di settore. Ad esempio, la gestione degli accessi e delle identità nel contesto delle transazioni finanziarie costituisce ormai un imperativo categorico.
AIaaS è inoltre molto utile nella gestione documentale nell’ambito dei servizi finanziari, connotati in gran prevalenza da dati strutturati.
Molte applicazioni AI disponibili come modello a servizio aiutano i team finanziari a disporre di dati utili a partire da fatture, contratti, report e altri documenti, automatizzando una vasta serie di operazioni.
Questo approccio riduce la possibilità di errori umani e libera il tempo del personale dipendente a vantaggio delle operazioni a più elevato valore aggiunto per il business.
AIaaS per il marketing
Le applicazioni AIaaS vengono utilizzate nel marketing per analizzare contenuti di interazione dei clienti con i canali ufficiali delle organizzazioni. Questo approccio consente di generare informazioni utili a personalizzare le campagne, con l’obiettivo di stabilire un maggior volume di conversioni. La maggior efficienza del processo rende possibile ottenere conversioni con costi unitari inferiori rispetto alle metodologie tradizionali.
In generale, AIaaS consente una soluzione proattiva dei problemi e una migliore esperienza del cliente, grazie ad una migliore comprensione degli stessi.
AIaaS per l’HR
AIaaS viene utilizzato in varie applicazioni in ambito HR:
- analisi dei profili dei candidati ottenuti dalle banche dati specializzate;
- sintesi curriculare;
- gestione automatica della documentazione relativa all’intero ciclo di selezione e onboarding dei nuovi dipendenti;
- tracking delle carriere;
- generazione di percorsi di formazione personalizzati.
Moxoff e AIaaS
L’Artificial Intelligence as a Service rappresenta un’inesauribile fonte di soluzioni per le aziende, come esaminato. Tuttavia, per massimizzare i vantaggi, è cruciale una personalizzazione accurata che permetta all’AIaaS di integrarsi perfettamente nei processi aziendali, rendendoli più efficienti e competitivi.
Moxoff, specializzata nello sviluppo di soluzioni innovative basate sull’intelligenza artificiale e la modellistica matematica, consente ad organizzazioni di qualsiasi dimensione di sfruttare l’AIaaS per alimentare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con i dati specifici di ciascuna realtà.
La privacy è una priorità per Moxoff: le sue soluzioni utilizzano modelli AI proprietari, garantendo un alto livello di protezione dei dati. Le opzioni offerte includono servizi AIaaS sia in cloud privato, tramite infrastrutture proprietarie, sia on-premise, direttamente nei data center dei clienti. Inoltre, Moxoff non si limita all’implementazione: fornisce una formazione iniziale, trasformando ogni incertezza in un’opportunità concreta per ottimizzare l’uso delle applicazioni AI.
Grazie alla sua competenza nell’intelligenza artificiale e all’esperienza nel campo dell’AIaaS, Moxoff è il partner ideale per creare valore dai dati proprietari di ogni organizzazione.
