Zu verstehen, was AI-as-a-Service (AIaaS) ist, ist für Unternehmen entscheidend, die KI-Technologien nutzen möchten, ohne in eine eigene Infrastruktur zu investieren. AIaaS ist ein Service, den Unternehmen aus dem Bereich künstliche Intelligenz ihren Kunden anbieten und der ihnen über die Cloud Zugriff auf KI-Technologien und KI-gestützte Geschäftsabläufe ermöglicht.
AIaaS ist für viele Nutzer ein kostengünstiger Weg zur Einführung von KI und maschinellem Lernen (ML), da die anfängliche Investition in eine unternehmensinterne Infrastruktur und die laufenden Anforderungen an die Implementierung schnell teuer und kompliziert werden können. Im Gegensatz dazu kann die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen AIaaS-Anbieter die Lernkurve und die Einrichtungsdauer verkürzen.
Obwohl AIaaS im Vergleich zu vielen anderen As-a-Service-Modellen noch am Anfang steht, hat es sich bereits als äußerst skalierbar für eine Vielzahl von Anwendungsfällen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erwiesen, darunter generative KI.
Lesen Sie weiter, um mehr über AIaaS, die als Service verfügbaren KI-Arten und die Vorteile zu erfahren, die Unternehmen daraus ziehen können, KI-Abläufe an AIaaS-Anbieter auszulagern.
Wie funktioniert AI-as-a-Service?
Wenn ein Unternehmen mit künstlicher Intelligenz beginnen möchte, aber nicht über die internen Ressourcen, das Budget und/oder die Expertise verfügt, um eine eigene KI-Technologie aufzubauen und zu verwalten, ist es an der Zeit, in AIaaS zu investieren.
Um zu verstehen, was AI-as-a-Service ist, muss man wissen, wie es funktioniert. Künstliche Intelligenz als Service ist ein ausgelagertes Service-Modell für KI, das cloudbasierte Unternehmen anderen Unternehmen bereitstellen und ihnen über eine Cloud-Computing-Plattform direkten Zugriff auf verschiedene KI-Modelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und weitere Ressourcen geben.
Nutzer können sich zwar dafür entscheiden, einzelne Instanzen dieser AIaaS-Tools und -Services selbst zu hosten oder zu verwalten, doch ein Großteil der Arbeit für das Hosting, die Wartung, die Absicherung und die Aktualisierung von KI-Tools wird vom AIaaS-Anbieter übernommen.
Betrachten wir ChatGPT, einen beliebten generative-KI-Chatbot, als Beispiel dafür, wie AIaaS funktioniert. Einzelne Unternehmen könnten theoretisch eigene große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln und auf dieser Infrastruktur anschließend eigene Chatbots aufbauen. Allerdings verfügen nur wenige Unternehmen über die internen Teams und Kompetenzen, den Datenzugriff, die Rechenleistung, die finanziellen Mittel und die sonstigen Ressourcen, die erforderlich sind, um einen generative-KI-Chatbot zu entwickeln, der komplexe und vielfältige Nutzeranfragen verarbeiten kann.
Statt mit begrenzten Ressourcen ein unzuverlässiges, klein dimensioniertes generatives KI-Tool zusammenzustellen, können interessierte Organisationen mit den vorgefertigten und Fine-Tuning-Modellen von OpenAI oder deren APIs arbeiten. Dazu gehören GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Assistants API und das Fine-Tuning-Modell gpt-3.5-turbo.
Diese Modelle basieren auf der internen Infrastruktur von OpenAI, sind externen Nutzern jedoch über niedrige Einstiegspreise zugänglich, die sich auf Eingaben, Ausgaben und das Training in kleinen Schritten konzentrieren. So kostet das Fine-Tuning-Modell gpt-3.5-turbo 0,0080 US-Dollar pro 1.000 Trainingstoken, 0,0030 US-Dollar pro 1.000 Eingabetoken und 0,0060 US-Dollar pro 1.000 Ausgabetoken.
Bei diesem moderaten Preismodell tragen Nutzer nur die Kosten für Inhalte und nicht für die Infrastruktur, Software, Hardware und sonstigen technischen Ressourcen, die in die Entwicklung und Wartung generativer KI-Technologie einfließen.
Gerade in diesem Fall bietet AIaaS Nutzern, die ein ausgereiftes Modell wünschen, es aber nicht selbst entwickeln können oder wollen, schnellen Zugriff, Flexibilität, Skalierbarkeit und Möglichkeiten zur individuellen Anpassung.
Eine umfassende Übersicht über die heutigen Tools für generative KI finden Sie in unserem Leitfaden: Top 20 Tools und Anwendungen für generative KI.
8 Beispiele für AI as a Service
Gerade weil die heutigen Modelle für generative KI immer ausgereifter werden und in spezialisierte Nischen verschiedener Branchen vordringen, entwickeln sich die Anwendungsfälle für AI as a Service laufend weiter. Diese Beispiele können in verwalteten KI-Plattformen, Fine-Tuning- oder Embedding-Modellen oder über eine Programmierschnittstelle (API) verfügbar sein.
Im Allgemeinen sind dies die heute am weitesten verbreiteten Services, Lösungen und Kategorien von KI, die AIaaS-Anbieter anbieten:
- Chatbots und andere Bots: Ein Anbieter stellt das Grundlagenmodell oder Fine-Tuning-Modell bereit, das Nutzer benötigen, um eigene KI-Assistenten, Chatbots oder Coding-Bots zu erstellen. Kunden von OpenAI könnten beispielsweise gpt-3.5-turbo verwenden, um einen Chatbot zu optimieren, der auf ihre spezielle Zielgruppe zugeschnitten ist.
- Konversations-KI und natürliche Sprachverarbeitung: Mit den über AIaaS verfügbaren fortschrittlichen KI-Lösungen können Kunden komplexe NLP-basierte Aufgaben erledigen, darunter Sentimentanalyse und Textanalysen, Inhaltszusammenfassungen sowie die Erstellung neuer Inhalte. OpenAI, Microsoft, Google und AWS bieten Lösungen an, mit denen Nutzer vorhandene Inhalte analysieren oder neue Inhalte in großem Maßstab erzeugen können.
- Modelle für maschinelles Lernen und Bereitstellungs-Frameworks: Je nach AIaaS-Partner und gewähltem Abonnement können Nutzer ein vorgefertigtes, in der Cloud des Anbieters gehostetes Modell für maschinelles Lernen nutzen oder eigene Modelle über die ML-Plattform des Anbieters erstellen und bereitstellen. Microsoft Azure ist ein Beispiel für einen AIaaS-Anbieter, der beides ermöglicht.
- Robotergestützte Prozessautomatisierung: Diese Art von AIaaS-Anbieter kombiniert KI-Technologie mit software- oder hardwaregestützter Robotiktechnologie, in der Regel zur Automatisierung von Geschäftsabläufen und regelbasierten Prozessen. UiPath ist ein Beispiel für einen RPA-Anbieter, der softwarebasierte Roboter entwickelt, die bei der Dateneingabe und anderen Arten der Aufgabenautomatisierung helfen.
- Intelligente Analysen und Datenverarbeitung: Mit gehosteten und verwalteten KI-Lösungen, die sich auf Datenanalyse konzentrieren, können Nutzer strukturierte und unstrukturierte Big Data schneller und genauer analysieren und sogar intelligente Empfehlungen zur künftigen Optimierung dieser Daten erhalten. DataRobot ist ein Anbieter, der diesen Anwendungsfall unterstützt und Nutzern hilft, ML-Modelle zu erstellen, die anspruchsvolle prädiktive und präskriptive Analyseaufgaben bewältigen können.
- Maschinen- und Computer Vision: Mehrere KI-Anbieter bieten vorgefertigte oder Fine-Tuning-Modelle für Computer-Vision-Aufgaben wie die Bild- und Gesichtserkennung an. Mithilfe verwalteter Entwicklungsumgebungen wie Googles Vision AI können Nutzer Computer-Vision-Anwendungen erstellen sowie Bilder und Videoinhalte schnell prüfen und analysieren.
- Spracherkennung und Sprachsynthese: Ob Text-to-Speech oder Speech-to-Text – viele Nutzer setzen auf AIaaS, um Sprachanwendungen und die Erstellung von Sprachinhalten zu unterstützen. IBM Watson bietet hierfür mehrere Lösungen an, mit denen Nutzer Sprache in geschriebenen Text transkribieren, realistisch klingende menschliche Stimmen erzeugen und die Spracherkennung in mehreren Sprachen verbessern können.
- Branchenspezifische KI-Modelle und Anwendungsfälle: Mehrere AIaaS-Anbieter erweitern ihre verwalteten Plattformen oder vorgefertigten Anwendungen für Nutzer, die ein sehr spezifisches Problem in ihrer Branche lösen möchten – etwa beim Aufbau eines KI-Kontaktzentrums, bei der Einrichtung von Edge-KI für Fertigung oder IoT oder bei der Erfüllung von Risiko- und Compliance-Anforderungen in einer stark regulierten Branche. C3.ai ist ein Lösungsanbieter, der vorgefertigte Anwendungen und Tools für eine Reihe von Anwendungsfällen in Unternehmen anbietet.
Eine umfassende Liste der führenden KI-Unternehmen von heute finden Sie in unserem Leitfaden: Top 150+ Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI).
Vorteile der Nutzung von AI as a Service
Wenn kleinere und weniger etablierte Organisationen verstehen, was AI-as-a-Service ist und welche Vorteile es bietet, können sie die Einstiegshürden für Investitionen in innovative KI-Technologien senken und KI zugänglicher und erschwinglicher machen. Die Zusammenarbeit mit AIaaS-Anbietern bringt unter anderem folgende Vorteile:
Geringere anfängliche Investitionen in Finanzen und Ressourcen
Mit AI as a Service müssen Organisationen ihre eigene KI-Technologie und -Tools nicht selbst erforschen, entwickeln oder betreiben – abgesehen von zusätzlichen Anpassungen oder Anwendungsfällen, die sie abdecken möchten. In die KI-Lösungen eines anderen Unternehmens zu investieren mag teuer klingen, ist bei den meisten Projektgrößen jedoch deutlich erschwinglicher und erfordert nur wenige eigene Ressourcen für den Einstieg.
In den meisten Fällen zahlen Nutzer einfach eine Abonnementgebühr, nur für die verwendeten Token und/oder können bei veränderten Anforderungen an ihre Tools aussteigen oder den Umfang erhöhen. Da keine Infrastruktur gewartet oder finanziert werden muss, können AIaaS-Kunden ihre Budgets dafür einsetzen, den Einsatz von KI-Tools Drittanbieter zu erproben und an ihre Anforderungen anzupassen.
Transparente Preise
Die meisten AIaaS-Anbieter berechnen ihre Lösungen nach einem abonnement- oder einheitenbasierten Preismodell. Dabei können Eingaben, Ausgaben, Training, die mit den Tools verbrachte Zeit oder andere nutzungsbezogene Einheiten zugrunde liegen. Solange Nutzer ihre Nutzung und Zahlungspläne im Blick behalten, sollten die Kosten für AIaaS von Anfang bis Ende transparent sein.
Wenn Sie unsicher sind, wie Ihre Nutzung aussehen wird – und daher auch, wie hoch Ihre Investition in AIaaS ausfallen muss –, teilen Sie diese Unsicherheit potenziellen AIaaS-Anbietern mit. Sie sollten Sie durch die Anforderungen Ihres konkreten Anwendungsfalls führen und eine Kostenschätzung für Ihr(e) Projekt(e) abgeben können.
Geringe Anforderungen an KI-Kenntnisse
Je nachdem, welche KI-Software und welchen AIaaS-Anbieter Sie auswählen, muss Ihr Team möglicherweise praktisch keine Kenntnisse darüber haben, wie KI-Tools funktionieren oder eingerichtet werden müssen. Es gibt eine große Bandbreite an AIaaS-Anbietern und an erforderlicher praktischer Mitwirkung.
Einige AIaaS-Anbieter wie Salesforce verlangen lediglich ein Abonnement, während sie ihre Infrastruktur und Ihre lokale KI-Implementierung verwalten. Andere wie AWS, IBM Watson, Microsoft und Google Cloud geben Nutzern die Möglichkeit, stärker an der lokalen Einrichtung und Nutzung mitzuwirken.
Unabhängig davon übernehmen die meisten dieser Anbieter die grundlegende Einrichtung und die laufende Wartung der Infrastruktur für Ihr Team. Sie können Sie sogar bei Anpassungen oder spezifischen Anwendungsfällen unterstützen oder bei deren Planung helfen. Diese Eigenschaft von AIaaS demokratisiert den Zugang zu künstlicher Intelligenz schnell – auch für hochspezialisierte Anwendungsfälle für Unternehmens-KI.
Einfachere Bereitstellung und geringerer Wartungsaufwand
Selbst wenn Ihr Team intern über fortgeschrittene KI-Kenntnisse und -Fähigkeiten verfügt, möchten Sie diese Talente wahrscheinlich nicht ständig für die Bereitstellung und Wartung von Details an KI-Modellen und -Lösungen einsetzen. Bei AIaaS übernimmt der Anbieter nahezu alle Bereitstellungs- und laufenden Wartungsaufgaben statt Ihres Teams, sodass dieses Zeit für das Experimentieren mit den KI-Tools selbst gewinnt.
Neben der Vereinfachung der Arbeit Ihrer internen Teams an diesen KI-Tools ist die Auslagerung von Bereitstellung und Wartung eine überraschend kostengünstige Möglichkeit, hochwertige KI zu nutzen. Diese Aufgaben sind in vielen AIaaS-Abonnementplänen enthalten. Nachdem Sie die Kosten des Abonnements ermittelt haben, können verbleibende interne Ressourcen für weitere KI-Experimente und die Zukunftsplanung eingesetzt werden.
Skalierbarkeit
Sind die Anforderungen Ihres Teams an KI-Tools oder Ihr Budget deutlich gewachsen? Haben Sie ein schwieriges Quartal und müssen Ihre Investitionen in Drittanbieter reduzieren? Haben Sie eine Idee für ein neues Projekt, sind sich aber nicht sicher, ob sich der Business Case langfristig trägt?
Unabhängig davon, was auf Ihre Bemühungen um die digitale Transformation zutrifft: AIaaS wird typischerweise über ein flexibles Abonnement- oder nutzungsbasiertes Modell verkauft. Das bedeutet, dass Sie den Umfang erhöhen oder reduzieren können, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. Zahlen Sie einfach für eine andere Abonnementstufe, buchen oder nutzen Sie eine andere Anzahl von Token oder wenden Sie sich an Ihren Anbieter, um die besten Optionen für Ihren aktuellen Arbeitsaufwand zu erfahren. AIaaS ist von seiner Natur her elastisch; diese Anbieter rechnen damit, dass Kunden ihre Nutzung bei Bedarf anpassen, und verfügen über entsprechende Erfahrung.
Zugriff auf fortschrittliche Tools und Infrastrukturen
Die heutigen AIaaS-Anbieter haben Infrastrukturen aufgebaut, die alles abdecken – vom Protein- und Arzneimitteldesign über intelligentere Fertigung bis hin zum Verfassen von Marketinginhalten, die tatsächlich wie von einem menschlichen Marketingfachmann geschrieben klingen. Die Entwicklung solcher KI-Tools erfordert umfangreiche Investitionen, Forschung und laufenden Support – Ressourcen, die kleinere Unternehmen möglicherweise nicht selbst aufbringen können. Gerade diese kleineren Unternehmen können jedoch am stärksten von spezialisierten KI-Innovationen profitieren, die zu den Wachstumszielen ihrer Branche passen.
Mit AIaaS kann jedes Unternehmen, das bereit ist, einen AIaaS-Plan zu buchen, auf diese neuen KI-Innovationen zugreifen, sobald sie verfügbar sind. Selbst für die experimentellsten neuen Anwendungsfälle wurden AIaaS-Lösungen umfangreich erforscht und getestet. Dadurch verfügen sie über fortschrittliche Fähigkeiten, die sich im Laufe der Zeit weiter verbessern. Mit einem AI-as-a-Service-Modell kann Ihr Team die Ergebnisse der Arbeit dieser AIaaS-Anbieter und eine hervorragende Kundenerfahrung nutzen und fortschrittliche KI einsetzen, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Unternehmens-KI zu lösen.
C3.ai ist ein Beispiel für einen AIaaS-Anbieter, der fortschrittliche und innovative Lösungen für spezialisierte Anwendungsfälle in Unternehmen anbietet. Dieser Screenshot zeigt, wie C3 AI Inventory Optimization für ein besseres Supply-Chain- und Bestandsmanagement eingesetzt werden kann. Quelle: C3.ai.
Kontinuierliche Verbesserung
Wenn Ihr Unternehmen beschließt, unabhängig in die KI-Entwicklung zu investieren, kann es passieren, dass die Finanzierung ausläuft oder Ihre Entwickler an anderer Stelle im Unternehmen eingesetzt werden müssen. Vielleicht konnten Sie Ihr Tool zunächst erfolgreich in Betrieb nehmen. Wenn dies jedoch geschieht, führt die fehlende laufende finanzielle und personelle Unterstützung dazu, dass die KI bald veraltet, fehleranfällig oder anderweitig nicht mehr funktionsfähig ist – und die ursprüngliche Investition faktisch verloren ist.
Da viele kommerzielle KI-Anwendungen neu sind und ihre potenziellen Fähigkeiten erweitern, verpflichten sich fast alle AIaaS-Anbieter zur kontinuierlichen Verbesserung und Weiterentwicklung ihres Tech-Stacks. Ihre Kunden profitieren von diesem Kundenservice und Engagement: Als Abonnenten erhalten sie relevante Aktualisierungen bestehender Tools, Zugriff auf neue Tools und Anwendungsfälle in der Betaphase und vieles mehr.
Einen Überblick über die größere Landschaft der Anbieter generativer KI finden Sie in unserem Leitfaden: Die führenden Unternehmen für generative KI.
Nachteile der Nutzung von AI as a Service
Auch wenn AI as a Service für viele Arten von Unternehmen und Dutzende von Anwendungsfällen in Unternehmen Vorteile bietet, gibt es durchaus Einschränkungen und Bereiche, in denen Kunden vorsichtig sein sollten:
Geringe Transparenz bei Training und Implementierung
Obwohl viele KI-Anbieter daran arbeiten, ihre Transparenz zu verbessern, insbesondere angesichts bevorstehender KI-Regulierungen, bleibt noch einiges zu tun.
Es ist derzeit unklar, wie die meisten KI-Modelle trainiert werden, welche Daten verwendet werden und wie diese Daten erhoben wurden. Dies kann ethische Fragen der Nutzung sowie Sicherheits- und Compliance-Probleme aufwerfen, wenn Ihre Organisation nicht vorsichtig vorgeht.
Die Transparenz von AIaaS wird besonders wichtig werden, wenn branchenspezifische, regionale und globale Regulierungsbehörden einige der bereits in Arbeit befindlichen Regulierungen für die KI-Governance verabschieden. Nach einigen dieser Gesetzesvorhaben könnte der AIaaS-Kunde selbst haftbar gemacht werden, selbst wenn ein Fehler oder eine rechtswidrige Handlung aufgrund fehlender Informationen auf Kundenseite begangen wurde.
Eine ausführliche Analyse der mit generativer KI verbundenen Probleme finden Sie in unserem Leitfaden: Ethik der generativen KI: Bedenken und mögliche Lösungen.
Bedenken hinsichtlich Data Governance und Sicherheit
AI-as-a-Service-Lösungen werden über Cloud-Plattformen von Drittanbietern angeboten, die jeweils über eigene integrierte Sicherheits- und Governance-Funktionen verfügen. Diese können Ihre bestehenden Strategien für das Management der Sicherheitslage und die Compliance ergänzen, entsprechen jedoch in vielen Fällen nicht den internen Sicherheits- und Compliance-Standards Ihres Unternehmens. Hinzu kommen möglicherweise branchenspezifische oder regionale Standards, denen Ihre Organisation unterliegt.
Um Ihre Daten bei der Nutzung von AIaaS zu schützen, empfiehlt es sich, Tools wie Cloud Security Posture Management und Software für das Risikomanagement von Drittanbietern einzusetzen, um diese Bereiche der Angriffsfläche Ihrer Organisation abzusichern. Außerdem kann es sinnvoll sein, zu prüfen, welche Plattformen integrierte Governance- und Sicherheits-Workflows sowie Checklisten enthalten, die das Management erleichtern.
Über Amazon SageMaker, eine AIaaS-Plattformlösung zur Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen, sind mehrere benutzerfreundliche Funktionen zur Verwaltung von Sicherheitsberechtigungen und anderen Governance-Prioritäten integriert. Bei der Zusammenarbeit mit AIaaS-Anbietern empfiehlt es sich, nach solchen Tools zu suchen, um die eigenen Cybersicherheitsmaßnahmen zu vereinfachen. Quelle: AWS.
Mehr über das Zusammenspiel von KI und Unternehmenssicherheit erfahren Sie in unserem Leitfaden: Generative KI und Cybersicherheit.
Abhängigkeit von KIaaS-Anbietern
KIaaS-Anbieter bieten Nutzern viel Flexibilität, doch Abonnenten sind weiterhin von den Zeitplänen, Veröffentlichungs-Roadmaps sowie der Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit des Supports dieser Anbieter abhängig. Diese Abhängigkeit kann besonders lästig werden, wenn Ihr Team Schwierigkeiten hat, ein KI-Tool für einen speziellen geschäftlichen Anwendungsfall zu skalieren oder anzupassen.
Wenn Sie nach KIaaS-Anbietern suchen, mit denen Sie zusammenarbeiten möchten, achten Sie auf die folgenden Indikatoren dafür, wie einfach Sie die benötigte Unterstützung erhalten: Kundenbewertungen, Kanäle und Zeiten des Kundensupports, eigens zugewiesene Kundensupport-Spezialisten, Self-Service-Ressourcen sowie Nutzer-Communities und Foren.
Anbieterabhängigkeit
Sobald Sie mit einem KIaaS-Anbieter begonnen haben, können Sie natürlich zu einem anderen wechseln und mit diesem arbeiten, auch wenn der Übertragungsprozess schwierig sein kann. Ganz zu schweigen davon, dass es unglaublich schwierig wird, wenn Sie ein Tool von einem KIaaS-Anbieter und eine andere Art von Tool von einem weiteren Anbieter nutzen möchten: Diese Tools funktionieren nicht immer reibungslos mit den Funktionen des jeweils anderen und erfordern möglicherweise umfangreiche Anpassungen oder manuelle Eingaben, um ordnungsgemäß zu funktionieren.
Da so viele dieser KIaaS-Anbieter nur eingeschränkte Interoperabilitäts- und Integrationsmöglichkeiten bieten, kann es schwierig sein, Ihren KI-Technologie-Stack wirklich zu integrieren und eine Anbieterabhängigkeit zu vermeiden. Allerdings bieten immer mehr dieser Tools direkte Integrationen mit gängigen Projektmanagement- und Kollaborationstools sowie ausführliche Dokumentationen und Unterstützung bei der Einrichtung eigener Integrationen.
Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten
Während einige KIaaS-Optionen, etwa das Fine-Tuning von Modellen, zahlreiche flexible Anpassungsmöglichkeiten bieten, erschweren andere Tools die Anpassung und das Hinzufügen von Funktionen, die Ihren betrieblichen Anforderungen entsprechen. Auch wenn ein ausgewähltes Tool also Ihren ursprünglichen Erwartungen entspricht, ist es möglicherweise nicht möglich, den zugrunde liegenden Code anzupassen, wenn Ihr Team einen weiteren potenziellen Anwendungsfall identifiziert, der derzeit nicht unterstützt wird – und der Anbieter gestattet Ihnen möglicherweise nicht einmal, es zu versuchen.
Die umfassendsten Anpassungsmöglichkeiten erhalten Sie, wenn Sie Ihre eigenen KI-Tools entwickeln und verwalten. Das kann jedoch schnell zu teuer und zu schwierig für die interne Umsetzung werden. Wenn Sie die Vorteile von KIaaS mit Anpassungsmöglichkeiten im Self-Service verbinden möchten, sollten Sie besonders auf Fine-Tuning-Modelle, APIs und Open-Source-Lösungen achten, die sich umfassend konfigurieren lassen.
KIaaS vs. SaaS
Künstliche Intelligenz als Service (KIaaS) und Software as a Service (SaaS) weisen viele gemeinsame Merkmale auf, sind aber völlig unterschiedliche Begriffe, die nicht synonym verwendet werden sollten.
Tatsächlich wird KIaaS häufig als spezialisierte Form von SaaS betrachtet. SaaS ist ein Oberbegriff für jede Art von Drittanbieter-Software, auf die Nutzer über eine Cloud-Computing-Schnittstelle im Internet gegen ein Abonnement oder eine andere Servicegebühr zugreifen können. KIaaS ist demnach ein KI-Dienst eines Drittanbieters, der Zugang zu Plattformen und Tools für die Entwicklung und Nutzung von KI bietet.
Gängige Beispiele für SaaS-Lösungen sind die Implementierung und Verwaltung von ERP-Software, die Implementierung und Verwaltung von CRM-Systemen, Webhosting und vieles mehr. Im Gegensatz dazu ist KIaaS ein enger gefasster Begriff für jede Art von Dienst, Technologie oder Fähigkeit im Bereich der künstlichen Intelligenz, die an einen Dienstleister ausgelagert wird.
Die führenden Anbieter von KI als Service
Viele kleinere Unternehmen und KI-Start-ups bieten Kunden KIaaS an, doch derzeit sind dies die führenden Anbieter von KI als Service auf dem Markt:
- AWS: Als Cloud-Computing-Gigant unterstützen die KIaaS-Lösungen von AWS eine große Bandbreite an geschäftlichen KI-Anwendungsfällen, insbesondere für Unternehmen, die Lösungen für NLP, Deep Learning oder Computer Vision benötigen. Kunden arbeiten häufig mit Amazon Web Services zusammen, um Zugang zu vortrainierten Modellen und verwalteten Plattformen zu erhalten, auf denen sie KI- oder ML-Modelle in großem Maßstab trainieren und bereitstellen können.
- Google (Google Cloud): Als weiterer Cloud-Computing-Gigant und zugleich einer der frühesten und etabliertesten KI-Innovatoren bietet Google Cloud KIaaS-Kunden Zugang zu fortschrittlichen Datenanalyselösungen, unter anderem für die Sentimentanalyse, Plattformen zur Entwicklung individueller KI-Modelle, NLP-Lösungen sowie Tools für Computer Vision und Bilderkennung.
- Microsoft Azure: Als führendes Cloud-Computing-Unternehmen mit einer etablierten Unternehmenskundenbasis konzentriert sich Microsoft auf Plattformen und Tools zur Entwicklung individueller Modelle, Lösungen zur Entwicklung von KI-Assistenten und Copiloten für Unternehmen sowie Tools für NLP und Textanalyse. Das KIaaS-Angebot ist außerdem eine hervorragende Option für Projekte im Bereich maschinelles Lernen und Cognitive Computing.
- IBM: Vor allem über IBM Watson können IBM-KIaaS-Nutzer Basismodelle entwickeln und feinabstimmen, ihre Daten für KI-Projekte aufbereiten und Risiken mithilfe von Lösungen für KI-Governance verwalten. IBM bietet außerdem KI-Dienste für Kundenservice, Talentmanagement und Projekte zur digitalen Transformation an.
- OpenAI: Als derzeit bekanntester Name im Bereich der generativen KI bietet OpenAI über Chatbots, APIs sowie Fine-Tuning- und Embedding-Modelle Zugang zu seinen Lösungen. Die Tools dienen hauptsächlich der Textgenerierung, Textanalyse und Bilderzeugung, weshalb das Angebot im Vergleich zu vielen dieser Anbieter eine weniger umfassende KIaaS-Option darstellt.
- ServiceNow: Vor allem über die Now Intelligence Platform können ServiceNow-Kunden auf Lösungen für generative KI, virtuelle Agenten, Performance-Analysen und KI-gestützte Suchfunktionen zugreifen.
- Salesforce: Salesforce bietet mehrere auf Unternehmen, Marketing und Vertrieb ausgerichtete KI-Dienste an, darunter Sales AI, Customer Service AI, Marketing AI, Commerce AI, Low Code AI Builders und Einstein Copilot.
- DataRobot: DataRobot bietet Nutzern KIaaS-Dienste mit Schwerpunkt auf generativer KI und Predictive Analytics. Nutzer profitieren von dem offenen Ökosystem sowie individuell zugeschnittenen Lösungen für KI-Betrieb, Governance und Bereitstellung.
- SAP: SAP bietet mehrere spezialisierte KI-Dienste für bestimmte Branchen und Sektoren an, darunter Finanzwesen, Lieferkette und Beschaffung, Marketing und Vertrieb, Personalwesen sowie IT- und Plattform-Support.
- C3.ai: Die KIaaS-Optionen von C3.ai konzentrieren sich auf Anwendungsfälle in Unternehmen und umfassen eine Plattform zur App-Entwicklung sowie mehrere vorgefertigte KI-Anwendungen. Nutzer können einzelne Anwendungen auswählen oder in eine der folgenden KI-Suites investieren: Reliability, Supply Chain, Sustainability, AI CRM, Financial Services, Defense & Intelligence oder State & Local Government.
Einen umfassenden Bericht über die führenden KIaaS-Anbieter von heute finden Sie in unserem Leitfaden: Die 11 führenden Unternehmen für KI als Service.
Was Sie vor der Nutzung von KIaaS beachten sollten
Bevor Sie mit einem Produkt oder Anbieter für künstliche Intelligenz als Service beginnen, sollten Sie sich Gedanken über Ihre konkreten Wünsche und Anforderungen machen und darüber, wie gut die verfügbaren KIaaS-Lösungen diese erfüllen. Vor Ihrer Entscheidung sollten Sie einige wichtige Punkte berücksichtigen:
Verfügbares Budget
Wie hoch ist Ihr derzeit verfügbares Budget? Besteht eine gute Chance, dass Ihr Budget in den kommenden Monaten oder Jahren steigt oder sinkt? Ist Ihr verfügbarer Cashflow von Monat zu Monat stabil oder schwankend? Wenn Sie diese Fragen jetzt stellen, können Sie feststellen, ob Sie sich Ihre bevorzugten Lösungen heute und in Zukunft leisten können.
KI-Kenntnisse und Entwicklungsexpertise im eigenen Unternehmen
Verfügen Sie über ein großes und hochqualifiziertes Technikteam, das bereits Erfahrung mit KI und entsprechenden Entwicklungsprojekten hat, oder sind Ihre internen KI-Kenntnisse begrenzt? Wenn Sie die Fähigkeiten Ihres Teams bewerten und proaktiv dessen Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich KI bestimmen, können Sie entscheiden, ob Sie eine KIaaS-Lösung benötigen, die den gesamten KI-Lebenszyklus verwaltet, oder eine, die Kunden mehr Anpassungs- und Self-Service-Möglichkeiten bietet.
Compliance- und Sicherheitsanforderungen
Arbeiten Sie in einer Branche oder Region mit strengen Anforderungen an die Datensicherheit oder anderen Compliance-Vorgaben? Arbeiten Sie häufig mit personenbezogenen Daten oder anderen Daten, die während eines Cyberangriffs besonders gefährdet sind? Dann sollten Sie einen KIaaS-Anbieter suchen, der integrierte oder einfach zu integrierende Sicherheits- und Compliance-Funktionen bietet – oder zumindest mit Ihren Frameworks für Cybersicherheit und Compliance-Management kompatibel ist.
KI-Ziele und konkrete Ergebnisse
Die KIaaS-Anbieter, mit denen Sie zusammenarbeiten, können zwar Ratschläge dazu geben, wie Sie ihre Tools nutzen und langfristig ausrichten könnten, doch Ihre Organisation sollte mit konkreten Zielen in diese Investition gehen, die sie erreichen möchte.
Möchten Sie derzeit zeitaufwendige oder fehleranfällige Prozesse automatisieren? Hoffen Sie, Lücken in Ihrer Belegschaft zu schließen? Benötigen Sie eine Lösung, die Ihnen bei der Skalierung Ihrer globalen Abläufe oder eines neuen Produkts hilft? Richten Sie ein internes Komitee ein, das diese und weitere Fragen beantwortet, damit Sie mit einer klaren Vorstellung Ihrer Ziele in das Thema KIaaS einsteigen. Das hilft Ihnen auch dabei, einen Dienstleister auszuwählen, der effektiv auf Ihre langfristigen Ziele skalieren kann.
Fazit: Die Zukunft von KIaaS
Globale Konzerne, kleine Unternehmen und einzelne Verbraucher interessieren sich derzeit gleichermaßen für KI-Tools und deren Vorteile. In der Vergangenheit waren Tools für künstliche Intelligenz jedoch nicht für alle diese Gruppen zugänglich. Dafür gibt es verschiedene Gründe, darunter die enormen finanziellen und ressourcenbezogenen Investitionen, die normalerweise erforderlich sind, um KI-Modelle zu entwickeln und kontinuierlich zu nutzen.
Praktiken wie künstliche Intelligenz als Service haben diese Ressourcenlücke geschlossen und ermöglichen es allen Arten von Nutzern, von KI zu profitieren, ohne umfassende KI-Kenntnisse oder hohe Anfangsinvestitionen. In Zukunft ist mit weiterem Wachstum in diesem speziellen KI-Bereich zu rechnen, insbesondere bei spezialisierten Anwendungsfällen in Marketing, Gesundheitswesen, Kundenservice, Einzelhandel, Fertigung und anderen Branchen, die von KI-Automatisierung, Prozessoptimierung und Unterstützung profitieren. Da KIaaS-Anbieter ihre KI-Angebote weiter etablieren, werden vermutlich auch die zögerlichsten Unternehmen KI in ihre Geschäftsabläufe integrieren, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten.
Ein umfassendes Verständnis der generativen KI, die ein zentraler Bestandteil von KIaaS ist, finden Sie in unserem Leitfaden: Was ist generative KI? Der ultimative Leitfaden.