Trace Id is missing
Passa a contenuti principali
Azure

Che cos'è AIaaS?

Scopri cos'è l'intelligenza artificiale come servizio (AIaaS) ed esplora i vantaggi derivanti dal suo uso.

Che cos'è AIaaS?

L'intelligenza artificiale come servizio (AIaaS) si riferisce al provisioning di servizi e strumenti di intelligenza artificiale tramite una piattaforma computing cloud. AIaaS consente agli utenti di accedere e usare le funzionalità di intelligenza artificiale senza dover investire e gestire l'infrastruttura sottostante. Le aziende e gli sviluppatori possono quindi usare tecnologie di intelligenza artificiale, ad esempio di apprendimento automatico, di Deep Learning, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale tramite API o altri servizi basati sul cloud. Offre alle organizzazioni un modo più accessibile ed economicamente conveniente di introdurre l'intelligenza artificiale nelle applicazioni e nei processi.

Come funziona AIaaS?

Come infrastruttura distribuita come servizio (IaaS, Infrastructure as a Service), la piattaforma distribuita come servizio (PaaS, Platform as a Service) o il software come un servizio (SaaS, Software as a Service), AIaaS segue un modello di servizio cloud. Gli utenti interagiscono con le soluzioni AIaaS tramite API, integrando senza problemi le funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni, nei siti Web o nei servizi. Le piattaforme cloud che ospitano AIaaS offrono soluzioni scalabili che consentono agli utenti di regolare l'utilizzo in base alle esigenze dell'applicazione e garantire prestazioni ottimali.
Inoltre, AIaaS può includere la gestione dell'elaborazione dei dati, ad esempio l'archiviazione e l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni per il training del modello. I provider AIaaS offrono spesso anche modelli con training preliminare per attività come il riconoscimento delle immagini e la traduzione della lingua, offrendo agli utenti l'accesso a modelli sofisticati senza formazione o competenze approfondite.
Gli utenti hanno anche la possibilità di personalizzare ed eseguire il training dei propri modelli nelle piattaforme AIaaS e personalizzarli in base a requisiti aziendali specifici. Molte piattaforme AIaaS offrono una struttura dei costi con pagamento in base al consumo, che elimina la necessità di cospicui investimenti iniziali e la rende una soluzione conveniente per incorporare le funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni.

Tipi di AIaaS

Ogni tipo di AIaaS serve a scopi specifici e soddisfa diversi scenari applicativi. Le aziende e gli sviluppatori scelgono il tipo di AIaaS in linea con le proprie esigenze, sia che si tratti di migliorare le interazioni dei clienti con i chatbot, applicare apprendimento automatico all'analisi predittiva, incorporare funzionalità cognitive nelle applicazioni o ottenere informazioni dettagliate da set di dati di grandi dimensioni tramite l'analisi dei dati basata su intelligenza artificiale.

Bot

I bot, ovvero robot, sono applicazioni software progettate per eseguire attività automatizzate. Nel contesto di AIaaS, i bot usano spesso l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per interagire con gli utenti e fornire informazioni o eseguire azioni. Esempi di bot includono chatbot di supporto clienti, assistenti virtuali, bot di social media e altri agenti di conversazione.

Framework di apprendimento automatico

I framework di apprendimento automatico sono strumenti e librerie che facilitano lo sviluppo, il training e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. AIaaS fornisce questi framework come servizio, consentendo agli utenti di creare e distribuire modelli senza gestire l'infrastruttura sottostante. Alcuni casi d'uso comuni per i framework di apprendimento automatico includono la modellazione predittiva, il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione.

API di cognitive computing

Le API di elaborazione cognitiva offrono agli sviluppatori l'accesso a funzionalità cognitive avanzate come il riconoscimento vocale, la comprensione della lingua, la visione artificiale e il processo decisionale. Gli sviluppatori usano queste API per creare facilmente applicazioni che eseguono funzioni cognitive complesse. Gli usi comuni per le API di elaborazione cognitiva includono la traduzione della lingua, l'analisi del sentiment, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale.

Analisi dei dati e informazioni dettagliate basate su intelligenza artificiale

I servizi di analisi dei dati e informazioni dettagliate basati su intelligenza artificiale usano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare set di dati di grandi dimensioni ed estrarre informazioni dettagliate significative. Questi servizi aiutano le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati e a individuare modelli che potrebbero non essere evidenti tramite l'analisi tradizionale. Le organizzazioni usano questi servizi per l'analisi predittiva, il rilevamento delle anomalie, il riconoscimento dei modelli, i motori di raccomandazione e altre applicazioni basate sui dati.

Vantaggi di AIaaS

Le organizzazioni che usano l'intelligenza artificiale come servizio hanno migliorato l'efficienza, l'innovazione e il processo decisionale. Con AIaaS, le organizzazioni rimangono competitive, favoriscono l'innovazione e ottengono efficienza operativa nelle iniziative di intelligenza artificiale. La possibilità di adottare tecnologie di intelligenza artificiale senza il carico della gestione dell'infrastruttura consente alle aziende di esplorare nuove possibilità e sfruttare tutte le potenzialità dell'intelligenza artificiale.

Di seguito sono riportate alcuni dei vantaggi principali:

Implementazione conveniente

AIaaS elimina la necessità per le organizzazioni di grandi investimenti nella creazione e nella gestione dell'infrastruttura di intelligenza artificiale. Questo modello conveniente consente alle aziende di accedere a funzionalità avanzate di intelligenza artificiale senza spese iniziali significative.

Accesso a tecnologie all'avanguardia

Le organizzazioni ottengono l'accesso alle tecnologie di intelligenza artificiale e ai miglioramenti più recenti offerti dalle piattaforme AIaaS senza la necessità di competenze interne. In questo modo si apre l'accesso a modelli, algoritmi e strumenti all'avanguardia.

Sviluppo e distribuzione rapidi

Le piattaforme AIaaS offrono modelli e API predefiniti, che accelerano lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale. Questa velocità è fondamentale per aiutare le organizzazioni a rimanere competitive e rispondere rapidamente alle richieste del mercato.

Scalabilità

I provider AIaaS offrono soluzioni scalabili, consentendo alle organizzazioni di modificare le risorse in base alle proprie esigenze. Questa flessibilità garantisce una gestione efficiente dei diversi carichi di lavoro e della scalabilità a mano a mano che le aziende aumentano le iniziative di intelligenza artificiale.

Stabilità

Poiché le soluzioni AIaaS sono ospitate nell'infrastruttura cloud, offrono affidabilità e disponibilità coerenti e vengono aggiornate senza interrompere le operazioni degli utenti.

Concentrati sulle competenze di base

L'esternalizzazione della gestione dell'infrastruttura di intelligenza artificiale ai provider AIaaS consente alle organizzazioni di concentrarsi sulle attività aziendali principali. In questo modo possono concentrarsi sulle iniziative strategiche e sulle aree relative alle proprie competenze.

Miglioramento del processo decisionale

I servizi di analisi e informazioni dettagliate basati su intelligenza artificiale aiutano le organizzazioni a prendere decisioni basate su informazioni dettagliate in base ai dati. Ciò contribuisce a migliorare la pianificazione strategica, l'allocazione delle risorse e i processi decisionali complessivi.

Esperienza dei clienti migliorata

I chatbot e gli assistenti virtuali basati su intelligenza artificiale migliorano le interazioni con i clienti fornendo risposte immediate e personalizzate. Ciò comporta maggiore soddisfazione e coinvolgimento dei clienti, nonché la possibilità di gestire un volume elevato di richieste in modo efficiente.

Innovazione e sperimentazione

AIaaS offre alle organizzazioni l'opportunità di sperimentare e innovare usando l'intelligenza artificiale senza impiegare una grande quantità di risorse. Ciò favorisce una cultura dell'innovazione, consentendo alle aziende di esplorare nuove applicazioni e nuovi servizi basati sull'intelligenza artificiale.

Integrazione con sistemi e applicazioni esistenti

AIaaS consente agli utenti di integrare soluzioni di intelligenza artificiale nei sistemi e nelle applicazioni esistenti. Grazie a questa accessibilità, le aziende sono in grado di introdurre potenti funzionalità di intelligenza artificiale nelle proprie soluzioni senza la necessità di revisioni estese.

Riduzione del time-to-market

Con i modelli e le API predefiniti, le organizzazioni stanno riducendo significativamente il tempo necessario per sviluppare e distribuire applicazioni di intelligenza artificiale. Questa flessibilità è fondamentale per accelerare la commercializzazione di prodotti e servizi.

Sicurezza e conformità

I provider AIaaS spesso implementano misure di sicurezza solide per proteggere i dati degli utenti, garantendo la conformità alle normative sulla privacy. Questo aspetto è particolarmente importante per le organizzazioni che operano in settori con requisiti rigorosi di sicurezza dei dati.

Procedure consigliate per l'adozione di AIaaS

Identificazione del provider corretto

Per identificare l'intelligenza artificiale corretta come provider di servizi, le organizzazioni devono valutare le proprie esigenze specifiche, considerando fattori quali i tipi di servizi di intelligenza artificiale offerti, la scalabilità, i modelli di prezzi, le misure di sicurezza  e la facilità di integrazione con i sistemi esistenti. È fondamentale valutare la reputazione dei provider, il supporto clienti e la compatibilità delle soluzioni di intelligenza artificiale offerte con gli obiettivi dell'organizzazione. L'esecuzione di ricerche approfondite, la ricerca di raccomandazioni ed eventualmente il test delle versioni di valutazione assicurano una decisione basata su informazioni aggiornate in linea con i requisiti e le priorità dell'organizzazione.

Valutazione dei requisiti e della qualità dei dati

Le organizzazioni che valutano i requisiti dei dati e la qualità per AIaaS devono prima definire i dati specifici necessari per le applicazioni di intelligenza artificiale. La valutazione del volume, della varietà e della pertinenza dei dati è fondamentale. Quindi bisogna considerare la qualità dei dati esistenti esaminando accuratezza, completezza e coerenza. Poi comprendere le origini dati, assicurandosi che siano allineate agli obiettivi e alle considerazioni etiche dell'organizzazione. L'esecuzione di un controllo completo dei dati e l'implementazione di misure di controllo della qualità dei dati consentiranno di garantire che i dati inseriti nei sistemi AIaaS siano affidabili e vantaggiosi per un training e prestazioni efficaci del modello di apprendimento automatico.

Garantire la conformità alle normative e l'uso etico dell'intelligenza artificiale

Le organizzazioni mantengono la conformità normativa e l'uso etico dell'AIaaS rimanendo informate sulle leggi e le normative pertinenti, in particolare per quanto riguarda la privacy dei dati e l'intelligenza artificiale. L'implementazione di solide pratiche di governance dei dati, la garanzia di trasparenza nei processi decisionali dell'IA e l'audit regolare dei sistemi di IA per verificare la presenza di distorsione ed equità sono passi essenziali. Stabilire linee guida chiare e framework etici all'interno dell'organizzazione, oltre a promuovere procedure di intelligenza artificiale responsabili tra i team di sviluppo, contribuirà alla creazione di programmi AIaaS allineati agli standard normativi e alle considerazioni etiche. È inoltre fondamentale rivedere e aggiornare regolarmente i criteri in risposta a normative e standard etici in continua evoluzione.

Creazione di un processo di integrazione senza problemi con i sistemi esistenti

Per garantire un'integrazione uniforme delle soluzioni AIaaS con i sistemi esistenti, le organizzazioni devono eseguire un'analisi approfondita dell'infrastruttura corrente, identificare potenziali punti di integrazione e stabilire canali di comunicazione chiari tra componenti diversi. L'implementazione di API e protocolli standardizzati semplifica lo scambio di dati, mentre i protocolli di test e convalida completi consentono di identificare e risolvere i problemi di compatibilità nelle prime fasi del processo di integrazione. La collaborazione regolare tra i team IT e i provider AIaaS, insieme a una strategia di migrazione ben definita, garantisce una transizione coesiva e riduce al minimo le interruzioni, favorendo una corretta integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nel framework aziendale esistente.
RISORSE

Espandi le tue conoscenze e incrementa le tue competenze

Domande frequenti

  • L'intelligenza artificiale distribuita come servizio è un modello basato sul cloud che fornisce l'accesso agli strumenti e alle funzionalità di intelligenza artificiale in base a una sottoscrizione. Consente agli utenti di sfruttare i vantaggi dell'intelligenza artificiale senza la necessità di investimenti iniziali significativi o competenze specializzate, rendendo le soluzioni di intelligenza artificiale avanzate facilmente accessibili e scalabili per applicazioni diverse. Le piattaforme di intelligenza artificiale distribuita come servizio offrono in genere una gamma di modelli, API e strumenti predefiniti per facilitare l'integrazione con sistemi e applicazioni esistenti. 

  • Un esempio di come potrebbe essere applicato AIaaS è per i servizi di assistenza clienti. Esempi di questo tipo includono l'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare le richieste dei clienti, la distribuzione di chatbot per l'assistenza automatizzata, l'automazione della categorizzazione dei ticket, l'uso dell'analisi del sentiment per comprendere le emozioni dei clienti, il miglioramento della knowledge base tramite aggiornamenti automatizzati e la garanzia della scalabilità durante i periodi di picco. Le organizzazioni che usano un approccio AIaaS al supporto clienti offrono un servizio clienti efficiente e reattivo senza dover sviluppare e gestire un'infrastruttura di intelligenza artificiale estesa e costosa.

  • Sì, Azure, la piattaforma Microsoft cloud computing, offre un set completo di servizi e strumenti di intelligenza artificiale. Azure per intelligenza artificiale include servizi per apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e riconoscimento vocale. Offre agli sviluppatori le funzionalità per creare, distribuire e gestire soluzioni di intelligenza artificiale nel cloud, rendendo Azure un provider di servizi cloud di intelligenza artificiale di primo piano.

  • Intelligenza artificiale (IA) si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici che eseguono attività che in genere richiedono intelligenza umana. Queste attività includono apprendimento, motivazione, risoluzione dei problemi, percezione e comprensione del linguaggio. Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno lo scopo di simulare le capacità cognitive umane, consentire ai computer di analizzare i dati, adattarsi agli ambienti in continua evoluzione e suggerire azioni appropriate.