IA-como-servicio (AIaaS)

¿Qué es la inteligencia artificial como servicio?

AI-as-a-Service (AIaaS) es un servicio de computación en la nube que permite a empresas y particulares pagar por las capacidades de inteligencia artificial (IA) a través de un modelo de suscripción o entrega basado en el propio uso. Este tipo de servicio está pensado para empresas y particulares que no tienen la experiencia, los recursos financieros, la infraestructura o el deseo de crear y desplegar sistemas de IA internamente.

Los servicios de IA en la nube varían en cuanto a los conocimientos técnicos necesarios para utilizarlos. Algunos proveedores ofrecen servicios “low-code/no-code” (LCNC) que ocultan las complejidades del desarrollo y despliegue de modelos de IA tras una interfaz fácil de usar.

La mayoría de los proveedores, sin embargo, exponen interfaces de programación de aplicaciones (API) para dar a los clientes un control más granular sobre los servicios del proveedor.

La integración de servicios de IA con llamadas a API requiere conocimientos de programación. Una vez realizada la llamada a la API, el servicio de IA procesa los datos y genera una respuesta en JSON (JavaScript Object Notation) u otro formato estandarizado. A continuación, los desarrolladores pueden extraer y procesar la información relevante de la respuesta y utilizarla en su aplicación.

Tipos de servicios

Los proveedores de AIaaS ofrecen una amplia variedad de servicios diseñados para facilitar la incorporación de la IA a las operaciones empresariales. Algunos ejemplos de servicios populares son

  • Herramientas de machine learning como servicio para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de machine learning (ML);
  • Servicios de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que pueden comprender, interpretar y generar lenguaje humano de forma útil y significativa;
  • Servicios de reconocimiento y generación de voz que pueden convertir el lenguaje hablado en texto escrito (Speech-to-Text) y viceversa (Text-to-Speech);
  • Servicios de visión por ordenador capaces de analizar imágenes y vídeos para identificar objetos, rostros o acciones.
  • Servicios de recomendación que pueden analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para ofrecerle recomendaciones personalizadas;
  • Servicios de análisis predictivo que pueden analizar datos históricos para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros
  • Servicios de preprocesamiento de datos que pueden ayudar con tareas como la limpieza, el etiquetado y la transformación de datos.
  • Servicios AutoML que automatizan el proceso de formación y optimización de un modelo de machine learning;
  • Servicios de automatización de procesos robóticos (RPA) que pueden automatizar tareas repetitivas basadas en reglas.

Responsabilidades del proveedor y del cliente de AIaaS

AI-as-a-Service democratiza el acceso a la IA haciendo que la tecnología esté más fácilmente disponible y sea más asequible para organizaciones de todos los tamaños. La división de responsabilidades entre el proveedor y el cliente variará en función de la naturaleza exacta del servicio y del acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Por ejemplo, algunos servicios ofrecen a los clientes una selección de modelos de IA entre los que elegir, mientras que otros requieren que el cliente se encargue él mismo del desarrollo del modelo.

El siguiente cuadro ofrece una visión general de las responsabilidades típicas del proveedor y el cliente.

Responsabilidades del proveedor AIaaS Service Responsabilidades del cliente AIaaS
Proporcionar un servicio de IA fiable que cumpla las especificaciones descritas en los acuerdos de nivel de servicio. Obtener, limpiar, etiquetar y mantener los datos que se utilizarán para entrenar el modelo de IA.
Gestionar la infraestructura subyacente que soporta el servicio de IA. Esto incluye el mantenimiento del servidor, las actualizaciones de hardware y la garantía de unos recursos informáticos adecuados. Seleccionar (o crear) el modelo de IA adecuado para la tarea en cuestión e implantarlo.
Proporcionar a los clientes documentación y recursos de formación que les enseñen a utilizar el servicio. Supervisar continuamente el rendimiento del modelo de IA y ajustarlo o reentrenarlo según sea necesario.
Garantizar que los servicios de IA que ofrecen cumplen las normas de ciberseguridad pertinentes y cualquier otro requisito de cumplimiento específico del sector. Garantizar que los datos de formación cumplen todas las leyes y normativas de privacidad pertinentes.
Asegurarse de que el servicio de IA que ofrecen es fiable y está actualizado con los nuevos avances. Solucionar problemas comunes.

Proveedores de IA como servicio

Entre los proveedores populares de AIaaS se incluyen:

  • OpenAI: OpenAI, la organización detrás de ChatGPT, ofrece servicios de IA generativa y API que permiten a los desarrolladores integrar capacidades de procesamiento de lenguaje natural en sus aplicaciones, incluida la generación de texto, la traducción de idiomas y el análisis de sentimientos.
  • Servicios Web de Amazon (AWS): AWS ofrece varios servicios de IA, como Amazon Rekognition para visión por ordenador, Amazon Comprehend para procesamiento de lenguaje natural, Amazon Lex para crear chatbots y Amazon Forecast para análisis predictivo.
  • Plataforma en la nube de Google (GCP): GCP proporciona ofertas AIaaS como Google Cloud Vision para el reconocimiento de imágenes, Google Cloud Natural Language para el análisis de texto y Google AutoML para el entrenamiento de modelos de machine learning.
  • Microsoft Azure: Microsoft Azure ofrece una gama de servicios de IA, incluidos Azure Cognitive Services para funcionalidades de visión, voz, lenguaje y búsqueda. Azure Machine Learning permite a los usuarios crear, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático.
  • IBM Watson: IBM Watson ofrece servicios de IA como Watson Assistant para crear agentes conversacionales y Watson Natural Language Understanding para el procesamiento de textos.
  • Salesforce: Salesforce es una plataforma impulsada por IA que proporciona varios servicios de IA integrados en las soluciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de Salesforce. Incluye funciones como la puntuación predictiva de clientes potenciales, respuestas automatizadas por correo electrónico y análisis de sentimientos.
  • Plataforma Oracle AI: Oracle AI Platform ofrece un conjunto de soluciones AIaaS, que incluyen Oracle Autonomous Database con capacidades de machine learning integradas, Oracle Cloud Data Science para construir e implementar modelos, y Oracle AI Apps para aplicaciones de IA específicas de la industria.
  • Plataforma abierta Tencent AI: Tencent, una empresa tecnológica china, ofrece una plataforma abierta de IA que proporciona una amplia gama de capacidades de IA, incluido el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación.
  • Plataforma abierta de IA de Baidu: Baidu, un motor de búsqueda líder en China, proporciona una plataforma abierta que ofrece servicios de IA como reconocimiento de imágenes, síntesis de voz, procesamiento del lenguaje natural y herramientas de machine learning.
  • Clarifai: Clarifai es una empresa de IA que ofrece una plataforma de reconocimiento visual y análisis de imágenes. Proporciona API y kits de desarrollo de software (SDK) para tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el reconocimiento facial.

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Margaret Rouse

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…