Künstliche Intelligenz als Service, häufig als AIaaS bezeichnet, ist ein Service, den Unternehmen für künstliche Intelligenz ihren Kunden anbieten. Er ermöglicht ihnen über die Cloud den Zugriff auf KI-Technologien und KI-gestützte Geschäftsprozesse, ohne dass sie in eine eigene KI-Infrastruktur investieren müssen.
Obwohl AIaaS im Vergleich zu vielen anderen As-a-Service-Modellen noch am Anfang steht, hat es sich bereits bei einer Vielzahl von Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als äußerst skalierbar erwiesen, einschließlich generativer KI.
Lesen Sie weiter, um mehr über AIaaS, die als Service verfügbaren Arten von KI und die Vorteile zu erfahren, die Unternehmen aus der Auslagerung von KI-Prozessen an AIaaS-Anbieter ziehen können.
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Inhaltsverzeichnis: Ein genauerer Blick auf künstliche Intelligenz als Service
- AIaaS-Definition
- Arten und Beispiele für KI als Service
- Vorteile der Nutzung von KI als Service
- Nachteile der Nutzung von KI als Service
- Führende Anbieter von KI als Service
- Fazit: KI als Service für Ihr Unternehmen
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AIaaS-Definition
Wenn ein Unternehmen an einer Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) interessiert ist, aber nicht über die internen Ressourcen, das Budget und/oder die nötige Expertise verfügt, um eine eigene KI-Technologie aufzubauen und zu verwalten, ist es an der Zeit, in AIaaS zu investieren.
Künstliche Intelligenz als Service oder AIaaS ist ein ausgelagertes Servicemodell, bei dem KI vonCloud-basierten Unternehmen anderen Unternehmen Zugang zu verschiedenen KI-Modellen, Algorithmen und anderen Ressourcen direkt über eine Cloud-Computing-Plattform bietet; dieser Zugriff wird in der Regel über eine API- oder SDK-Verbindung verwaltet.
Auch wenn Nutzer ihre einzelnen Instanzen dieser AIaaS-Tools und -Services selbst hosten oder verwalten können, übernimmt der AIaaS-Anbieter einen Großteil der Arbeit für das Hosting, die Wartung, die Absicherung und die Aktualisierung der Tools für künstliche Intelligenz.
Betrachten wir ChatGPT, einen beliebten Chatbot für generative KI, als Beispiel dafür, wie AIaaS funktioniert. Einzelne Unternehmen könnten theoretisch eigene Large Language Models (LLMs) entwickeln und darauf basierend eigene Chatbots erstellen. Allerdings verfügen nur wenige Unternehmen über die internen Teams und das nötige Fachwissen, den Datenzugriff, die Rechenleistung, die finanziellen Mittel und die sonstigen Ressourcen, die für die Entwicklung eines KI-Chatbots erforderlich sind.
Stattdessen können Unternehmen OpenAI-Abonnements für GPT-4 Chat, Fine-Tuning-Modelle und/oder Embedding-Modelle erwerben. Diese Abonnements bieten Nutzern, die ein ausgereiftes Modell wünschen, es aber nicht selbst entwickeln können oder möchten, schnellen Zugriff sowie Flexibilität, Skalierbarkeit und Möglichkeiten zur individuellen Anpassung.
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AIaaS im Vergleich zu SaaS
Künstliche Intelligenz als Service (AIaaS) und Software as a Service (SaaS) weisen viele gemeinsame Merkmale auf.
Tatsächlich wird AIaaS häufig als spezialisierte Form von SaaS betrachtet. SaaS ist ein Oberbegriff für jede Art von Software eines Drittanbieters, auf die Nutzer gegen ein Abonnement oder eine andere Servicegebühr über eine Cloud-Computing-Schnittstelle im Internet zugreifen können.
Zu den gängigen Beispielen für SaaS-Lösungen gehören die Implementierung und Verwaltung von ERP-Software, die Implementierung und Verwaltung von CRM-Systemen, Webhosting und mehr. AIaaS ist dagegen ein enger gefasster Begriff, der jede Art von Service, Technologie oder Fähigkeit im Bereich künstliche Intelligenz umfasst, die an einen Serviceanbieter ausgelagert wird.
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Arten und Beispiele für KI als Service
Insbesondere da die heutigen Modelle für generative KI immer ausgereifter werden und in die spezialisierten Nischen verschiedener Branchen vordringen, entwickeln sich auch die Anwendungsfälle für KI als Service weiter. Im Allgemeinen sind dies die gängigsten Services, Lösungen und Kategorien von KI, die AIaaS-Anbieter heute anbieten:
- Beschaffung, Kennzeichnung, Klassifizierung und Verwaltung von Daten.
- Automatisierte Bots.
- Chatbots, konversationelle KI und Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Modelle und Frameworks für maschinelles Lernen.
- Maschinelles Sehen und Computer Vision.
- Kognitive Datenverarbeitung.
- Robotergestützte Prozessautomatisierung.
- Intelligentes Sicherheitsmanagement.
- APIs.
- Intelligente Analysen.
- KI-Prozesse mit Low-Code/No-Code.
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Vorteile der Nutzung von KI als Service
Geringerer anfänglicher Finanz- und Ressourcenaufwand
Mit KI als Service müssen Unternehmen ihre eigene KI-Technologie und ihre eigenen Tools weder erforschen und entwickeln noch betreiben. In die KI-Lösungen eines anderen Unternehmens zu investieren, mag teuer klingen, ist aber tatsächlich deutlich erschwinglicher und erfordert für den Einstieg nur wenige eigene Ressourcen.
In den meisten Fällen zahlen Nutzer einfach eine Abonnementgebühr, zahlen nur für die tatsächliche Nutzung und/oder können aussteigen oder den Umfang erhöhen, wenn sich ihre Anforderungen an die Tools ändern.
Transparente Preise
Die meisten AIaaS-Anbieter berechnen ihre Lösungen auf Abonnement- oder Einheitenbasis. Solange Nutzer ihre Nutzung und Zahlungspläne im Blick behalten, sollten die Kosten für AIaaS von Anfang bis Ende transparent sein.
Geringe Anforderungen an KI-Kenntnisse
Je nachdem, für welche KI-Tools und welchen AIaaS-Anbieter Sie sich entscheiden, muss Ihr Team möglicherweise praktisch keine Kenntnisse darüber haben, wie Tools für künstliche Intelligenz funktionieren oder eingerichtet werden müssen.
Die meisten dieser Anbieter übernehmen die Einrichtung und laufende Wartung für Ihr Team und können sogar bei gewünschten Anpassungen oder speziellen Anwendungsfällen unterstützen. Allein diese Eigenschaft von AIaaS demokratisiert den Zugang zu künstlicher Intelligenz derzeit in hohem Tempo.
Einfachere Bereitstellung und geringerer Wartungsaufwand
Selbst wenn Ihr Team über fortgeschrittene KI-Kenntnisse und entsprechende Fähigkeiten im eigenen Haus verfügt, möchten Sie diese vermutlich nicht dafür einsetzen, ständig die Details von KI-Modellen und -Lösungen bereitzustellen und zu warten. Bei AIaaS übernimmt der Anbieter nahezu alle Aufgaben rund um Bereitstellung und laufende Wartung statt Ihres Teams, sodass dieses Zeit für Experimente mit den KI-Tools selbst gewinnt.
Skalierbarkeit
Sind die Anforderungen Ihres Teams an KI-Tools oder Ihr Budget deutlich gewachsen? Erleben Sie gerade ein schwieriges Quartal und müssen Sie Ihre Investitionen in Drittanbieter reduzieren?
Wie auch immer die Situation aussieht: AIaaS wird normalerweise über ein flexibles Abonnementmodell angeboten. Das bedeutet, dass Sie den Umfang erhöhen oder verringern können, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. Zahlen Sie einfach für eine andere Abonnementstufe, buchen oder nutzen Sie eine andere Anzahl an Tokens oder wenden Sie sich an Ihren Anbieter, um herauszufinden, welche Optionen für Ihren aktuellen Arbeitsaufwand am besten geeignet sind.
Zugriff auf fortschrittliche Tools und Infrastruktur
Die heutigen AIaaS-Anbieter haben Infrastrukturen aufgebaut, mit denen sie alles verwalten können – vom Protein- und Arzneimitteldesign bis zum Verfassen von Marketinginhalten.
Das Beste daran? Ihre Tools wurden umfassend erforscht und getestet und verfügen dadurch über fortschrittliche Fähigkeiten, die sich mit der Zeit weiter verbessern. Über ein Modell für KI als Service kann Ihr Team von dieser Arbeit profitieren und fortschrittliche KI zur Lösung verschiedenster Anwendungsfälle für Unternehmens-KI.
Kontinuierliche Verbesserung
Da so viele kommerzielle KI-Anwendungen neu sind und ihre potenziellen Fähigkeiten erweitern, verpflichten sich nahezu alle AIaaS-Anbieter zur kontinuierlichen Verbesserung ihres Technologie-Stacks. Ihre Kunden profitieren als Abonnenten von diesem Engagement durch relevante Aktualisierungen bestehender Tools, den Zugriff auf neue Tools und Anwendungsfälle in der Betaphase und vieles mehr.
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Nachteile der Nutzung von KI als Service
Geringe Transparenz bei Training und Implementierung
Obwohl viele KI-Anbieter daran arbeiten, ihre Transparenz zu verbessern, insbesondere angesichts der drohenden KI-Regulierung, 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 zu ethischen Problemen bei der Nutzung sowie zu Sicherheits- und Compliance-Problemen führen, wenn Ihr Unternehmen nicht vorsichtig ist.
Bedenken hinsichtlich Data Governance und Sicherheit
Lösungen für KI als Service werden über Cloud-Plattformen von Drittanbietern angeboten, die jeweils über eigene integrierte Sicherheits- und Governance-Funktionen verfügen. Diese Funktionen können Ihr derzeitiges Management der Sicherheitslage und Ihre Compliance-Strategien ergänzen, entsprechen aber in vielen Fällen nicht den Sicherheits- und Compliance-Standards Ihres Unternehmens.
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 Ihres Unternehmens abzusichern.
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Abhängigkeit von AIaaS-Anbietern von Drittanbietern
AIaaS-Anbieter bieten Nutzern viel Flexibilität, doch Abonnenten sind weiterhin von den Zeitplänen, Release-Roadmaps sowie der Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit des Supports dieser Anbieter abhängig.
Diese Abhängigkeit kann mühsam werden, insbesondere wenn Ihr Team Schwierigkeiten hat, ein KI-Tool für einen speziellen geschäftlichen Anwendungsfall zu skalieren oder anzupassen.
Abhängigkeit vom Anbieter
Sobald Sie mit einem AIaaS-Anbieter begonnen haben, können Sie selbstverständlich aussteigen und mit einem anderen Anbieter arbeiten, doch der Übertragungsprozess kann schwierig sein. Ganz zu schweigen davon, dass es äußerst schwierig ist, wenn Sie eine Art von Tool von einem AIaaS-Anbieter und eine andere Art von einem anderen Anbieter nutzen möchten.
Viele dieser Anbieter bieten nur eingeschränkte Möglichkeiten zur Interoperabilität und Integration, wodurch es schwierig wird, Ihren KI-Technologie-Stack wirklich zu integrieren und eine Abhängigkeit vom Anbieter zu vermeiden.
Eingeschränkte Möglichkeiten zur individuellen Anpassung
Während einige AIaaS-Optionen, etwa Fine-Tuning-Modelle, zahlreiche flexible Anpassungsmöglichkeiten bieten, ist es bei anderen Tools schwierig, Funktionen anzupassen und hinzuzufügen, die Ihren betrieblichen Anforderungen entsprechen. Die umfassendsten Anpassungsmöglichkeiten erhalten Sie, wenn Sie Ihre eigenen KI-Tools entwickeln und verwalten, doch das kann schnell zu teuer und zu schwierig für den Betrieb im eigenen Haus werden.
Siehe auch: Beispiele für generative KI
Führende Anbieter von KI als Service
Viele kleinere Unternehmen und KI-Start-ups bieten ihren Kunden ebenfalls AIaaS an, doch derzeit gehören diese zu den führenden Anbietern von KI als Service auf dem Markt:
- AWS.
- Google (Google Cloud).
- Microsoft (Microsoft Azure).
- IBM.
- SAS.
- ServiceNow.
- Salesforce.
- Oracle.
- SAP.
Fazit: KI als Service
Globale Konzerne, kleine Unternehmen und private 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. Das hat verschiedene Gründe, unter anderem den enormen finanziellen und ressourcenbezogenen Aufwand, der normalerweise für die Entwicklung und kontinuierliche Nutzung dieser Lösungen erforderlich ist.
Praktiken wie künstliche Intelligenz als Service haben diese Ressourcenlücke geschlossen und machen es allen Arten von Nutzern möglich, von KI zu profitieren, ohne umfangreiche KI-Kenntnisse oder hohe Anfangsinvestitionen.
Damit bleibt jedoch die Frage: Lohnt sich eine Investition in KI als Service für Ihr Unternehmen?
Sie bietet ihren Nutzern durchaus Wettbewerbsvorteile, doch es gibt weiterhin einige Sicherheits-, Compliance- und allgemeine Transparenzbedenken, die berücksichtigt werden sollten. Wenn Sie AIaaS in Ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren, sollten Sie unbedingt die Ethik der KI, Best Practices sowie mögliche Schulungen und Richtlinien berücksichtigen, damit alle in Ihrem Unternehmen ein einheitliches Verständnis davon haben, was diese Tools leisten können und wie sie eingesetzt werden sollten.
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