Cómo AIaaS (AI-as-a-service) puede ayudar a democratizar la IA

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Cuando se trata de la adopción de inteligencia artificial (IA), existe una brecha cada vez mayor entre los que tienen y los que no tienen.

Según IBM, la tasa de adopción global de IA aumentó 4 puntos porcentuales en 2022, hasta casi el 35 %. Sin embargo, el estudio también encontró que la brecha de adopción de IA entre empresas grandes y pequeñas también aumentó significativamente durante el último año.

Hoy en día, las grandes empresas tienen el doble de probabilidades de haber implementado activamente la IA como parte de sus operaciones comerciales en comparación con las pequeñas empresas, que tienen más probabilidades de explorar o no buscar la IA debido a los costos de desarrollo y los problemas de escalabilidad.

"Las pymes [pequeñas y medianas empresas] a menudo enfrentan el problema de escalar sus operaciones debido a las enormes implicaciones financieras", dijo Dipak Singh, gerente de ciencia de datos de IndusNet Technologies. "A menudo no quieren aventurarse por el camino de la IA porque no están seguros del resultado de sus proyectos de IA".

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Los proyectos de IA suelen tardar meses en desarrollarse y madurar, lo que genera un largo período de gestación y un gasto significativo. Aquí es donde entra la IA como servicio (AIaaS): nació del deseo de democratizar la IA para todos y al mismo tiempo satisfacer la creciente demanda de IA, computación cognitiva y adopción a gran escala de soluciones basadas en la nube.

Se espera que el mercado global AIaaS supere los $41 mil millones para 2025, casi cinco veces el tamaño del mercado actual, según NASSCOM. AIaaS a menudo se basa en grandes proveedores de nube, incluidos IBM, SAP SE, Google, AWS, Salesforce, Intel y Baidu, pero también hay un puñado de nuevas empresas que ofrecen soluciones. Más recientemente, la startup de API con sede en California, Assembly AI, lanzó una API impulsada por IA para convertir audio o video en texto. Ofrecida como un modelo AIaaS, la API permite a los desarrolladores ayudar a los desarrolladores a desarrollar modelos para transcribir, comprender y analizar datos de audio.

AIaaS, que ganó fuerza a partir de 2020 durante la pandemia de COVID-19, funciona como cualquier otro modelo de negocio "como servicio". Se compone de múltiples modelos de entrega y ofertas, que incluyen, entre otros, herramientas listas para usar para el desarrollo, la prueba y la implementación, y la escala de modelos AI/ML; proporcionar servicios verticales como inferencia como servicio, anotación como servicio y aprendizaje automático como servicio (MLaaS); y modelos de servicio totalmente externalizados o gestionados.

Aunque la definición puede ser confusa, AIaaS permite a los usuarios aprovechar el poder de AI/ML sin escribir una sola línea de código y sin necesidad de conocimientos técnicos especiales.

"Usar la IA como un modelo basado en servicios podría ser el enfoque correcto para las empresas que aún no han entendido el alcance de la integración de la IA en su negocio", dijo Tushar Bhatnagar, cofundador y CTO de vidBoard.ai. y cofundador y director ejecutivo del proveedor de AIaaS Alpha AI.

Debido a que AIaaS no requiere grandes inversiones iniciales o recursos humanos masivos e implica menos riesgo, las empresas pueden mantenerse enfocadas en sus competencias principales sin dejar de tener acceso a las capacidades de AI/ML, dijo Bhatnagar.

AIaaS permite a las pymes utilizar rápidamente modelos preentrenados a través de mecanismos plug-and-play a un costo nominal. Algunas de las áreas en las que AIaaS está ayudando a las empresas incluyen bots y...