Mis vahe on AIaaS-il ja hallatud tehisintellektil? Kahe tehisintellekti edastusmudeli analüütiline võrdlus.

Kontseptuaalne määratlus ja kontseptuaalsed alused

Pilvepõhise tehisintellekti üha laialdasem levik on viinud teenusmudelite diferentseerumiseni, mida praktikas sageli segamini aetakse või kasutatakse sünonüümidena. AIaaS ja hallatud tehisintellekt esindavad kahte erinevat tehisintellekti pakkumise vormi, mis erinevad põhimõtteliselt oma teenuste ulatuse, sihtrühma lähenemisviisi ja operatiivse vastutuse jaotuse poolest.

AIaaS viitab juurutamismudelile, kus tehisintellekti funktsioonid tehakse kättesaadavaks pilvepõhiste teenustena rakendusprogrammeerimisliideste kaudu. Pakkujad nagu Amazon Web Services, Microsoft Azure ja Google Cloud Platform pakuvad valmis tehisintellekti tööriistu, mida ettevõtted saavad kasutada ilma oma tehisintellekti infrastruktuurita. Tehniline teostus toimub tavaliselt REST API-de või tarkvaraarenduskomplektide kaudu, mis võimaldavad kiiret integreerimist olemasolevatesse rakendusmaastikesse.

Hallatud tehisintellekt seevastu hõlmab terviklikumat teenuste paketti, kus pakkuja mitte ainult ei tegele tehnoloogia pakkumisega, vaid võtab täieliku vastutuse ka tehisintellekti mudelite toimimise, pideva jälgimise ja haldamise eest. See lähenemisviis hõlmab treeningandmete ja mudeliversioonide haldamist, jõudluse jälgimist, turvalisuse ja vastavuse haldamist, samuti automatiseeritud skaleerimist ja hooldust. Klient keskendub peamiselt tehisintellekti funktsionaalsuse kasutamisele, samas kui pakkuja haldab kogu tehisintellekti virna.

Kahe mudeli kontseptuaalne kattumine on märkimisväärne. AIaaS võib hõlmata hallatud tehisintellekti lähenemisviise, kuid mitte kõiki AIaaS-i pakkumisi ei liigitata automaatselt hallatud tehisintellektiks. Erinevus tuleneb sellest, mil määral pakkuja võtab vastutuse operatiivsete protsesside eest, mis ületavad pelgalt funktsioonide pakkumise.

Sobib selleks:

• Kas OpenAI ja Google Gemini ChatGPT on tehisintellekt teenusena (AIaaS)?

Ühised juured ja ühtsed eesmärgid

Vaatamata kontseptuaalsetele erinevustele on tehisintellektil aaaSil ja hallatud tehisintellektil põhimõttelised sarnasused, mis tulenevad nende ühisest päritolust ja turunõuetest. Mõlemad teenusemudelid käsitlevad keskset probleemi, mille kohaselt on oma tehisintellekti võimekuste loomine paljude organisatsioonide jaoks ülemäära kulukas ja tehniliselt keeruline.

Tehisintellekti tehnoloogiate demokratiseerimine on üldine eesmärk, mis ühendab mõlemat mudelit. Traditsiooniliselt on täiustatud tehisintellekti rakendused reserveeritud suurtele tehnoloogiaettevõtetele, kellel on vajalikud ressursid. Tehisintellekti alal põhinev teenus (AIaaS) ja hallatud tehisintellekt seevastu võimaldavad keskmise suurusega ettevõtetel ja spetsialiseeritud osakondadel, kus puuduvad ulatuslikud andmeteaduse meeskonnad, tehisintellekti funktsioone produktiivselt kasutada.

Turule jõudmise aja lühendamine on veel üks levinud eesmärk. Mõlemad lähenemisviisid välistavad tehisintellekti mudelite pikad arendustsüklid, mis traditsioonilise ettevõttesisese arenduse korral võivad kesta kuus kuni kaheksateist kuud. Eelkonfigureeritud mudelite ja infrastruktuuri pakkumise abil lüheneb rakendusaeg nädalate või isegi päevadeni.

Majanduslik ratsionaliseerimine kapitalikulude tegevuskuludeks muutmise kaudu ühendab samuti mõlemat mudelit. Ettevõtted väldivad suuri esialgseid investeeringuid spetsialiseeritud riistvarasse, näiteks GPU-klastritesse, mis võivad maksta 50 000–500 000 dollarit. Selle asemel põhineb arveldamine kasutamisel, mis loob rahalise paindlikkuse.

Pilvepõhine arhitektuur, mis toimib ühise tehnoloogilise alusena, võimaldab mõlemal mudelil kasutada skaleeritavaid arvutusressursse. See infrastruktuur tagab paindliku võimsuse kohandamise vastavalt kõikuvale nõudlusele, ilma et kliendid peaksid tegelema füüsilise riistvara hankimise ja hooldamisega.

Lõppkokkuvõttes on mõlema lähenemisviisi eesmärk vähendada tehnilist keerukust. Abstraktsioonikihid varjavad aluseks olevaid rakenduse üksikasju, võimaldades kasutajatel keskenduda äriprobleemidele, mitte tegeleda algoritmiliste üksikasjadega.

Süstemaatiline võrdlus vastavalt määratletud kriteeriumidele

Vastutuse jaotus ja teenuste ulatus

Pakkuja ja kliendi vaheline vastutuse jaotus näitab kahe mudeli kõige olulisemat erinevust. AIaaS-i puhul vastutab pakkuja peamiselt infrastruktuuri ja API-liideste pakkumise eest, samas kui klient jääb vastutavaks konfigureerimise, mudeli valiku, töövoo kujundamise ja integreerimise eest. See koosseis nõuab kliendi poolelt tehnilist oskusteavet, eriti mudeli parameetrite ja hüperparameetrite optimeerimise osas.

Hallatud tehisintellekt pöörab selle vastutuse jaotuse suures osas ümber. Pakkuja võtab üle mitte ainult infrastruktuuri, vaid ka mudeli haldamise, pideva jälgimise, jõudluse optimeerimise ja ennetava hoolduse. Klient tegutseb peamiselt tehisintellekti funktsionaalsuse kasutajana, ilma et peaks tegelema operatiivsete üksikasjadega. See terviklik teenusevastutus hõlmab sageli ka mudeli versioonide, andmekvaliteedi ja vastavusnõuete haldamist.

Nõutav tehniline oskusteave

Nõutava tehnilise oskusteabe tase erineb kahe mudeli puhul märkimisväärselt. AIaaS nõuab kasutajatelt programmeerimisliideste, andmete modelleerimise ja masinõppe põhikontseptsioonide mõistmist. Arendajad vajavad API lõpp-punktide rakendustesse integreerimiseks programmeerimiskeelte (nt Python, Java või vastavad SDK-d) tundmist. Lisaks on AIaaS-lahenduste tõhusaks juurutamiseks vaja oskusi sellistes valdkondades nagu andmete eeltöötlus, funktsioonide projekteerimine ja mudeli valideerimine.

Hallatud tehisintellekt vähendab neid nõudeid oluliselt. Sihtrühma kuuluvad osakonnad ja ärikasutajad, kes soovivad tehisintellekti funktsionaalsust kasutada ilma põhjalike tehniliste teadmisteta. Pakkuja pakub lisaks tehnoloogiale ka selle käitamiseks vajalikku oskusteavet. See välistab suures osas vajaduse andmeteadlaste, masinõppeinseneride või DevOps-spetsialistide järele kliendiorganisatsioonis.

Paindlikkus ja kohanemisvõime

AIaaS pakub tehisintellekti mudelite konfigureerimisel ja kohandamisel märkimisväärset paindlikkust. Kliendid saavad valida erinevate algoritmide hulgast, kohandada hüperparameetreid ja treenida mudeleid oma andmekogumitel. See disainivabadus võimaldab luua väga spetsiifilisi kasutusjuhtumeid, mis on täpselt kohandatud konkreetsetele ärivajadustele.

Hallatud tehisintellekt seevastu seab standardiseerimise paindlikkuse ette. Tarnijad pakuvad eelkonfigureeritud ja optimeeritud lahendusi, mis on loodud laiaulatuslikeks kasutusjuhtudeks. Kuigi see suurendab juurutamise kiirust, piirab see ka kohandamisvõimalusi. Põhjalike kohandamisnõuete rakendamine võib olla keeruline või kulukas, kuna need võivad standardiseeritud teenusteportfellist erineda.

Kulude läbipaistvus ja hinnakujundusmudelid

Mõlemad mudelid põhinevad kasutuspõhistel hinnastruktuuridel, kuid erinevad läbipaistvuse ja prognoositavuse poolest. AIaaS järgib tavaliselt kasutuspõhist tasu mudelit, kus arveldamine põhineb tegelikult tarbitud ressurssidel, näiteks API-kõnedel, arvutusajal või töödeldud andmemahtudel. See detailne arveldamine pakub suurt kulude läbipaistvust, kuid kannab endas ettenägematute kulude hüpete riski planeerimata kasutuskõrguste ajal.

Hallatud tehisintellekt kasutab sagedamini tellimustel või tulemusel põhinevaid hinnakujundusmudeleid. Fikseeritud hinnaga lepingud või astmelised paketid pakuvad suuremat kulude prognoositavust, kuid võivad viia ebaefektiivse ressursside jaotamiseni ja madala kasutusastmeni. Tulemusel põhinevad mudelid, kus hinnad on seotud saavutatud äritulemustega, on üha enam populaarsust kogumas, tõustes 2025. aastaks 18 protsendilt 30,9 protsendile.

Skaleeritavus ja jõudlus

Skaleeritavus on mõlema mudeli loomupärane tugevus, kuid avaldub erinevalt. AIaaS võimaldab ressursside dünaamilist kohandamist vastavalt muutuvatele töökoormustele. Ettevõtted saavad tipptundidel arvutusvõimsust suurendada ja seejärel kulude optimeerimiseks seda vähendada. See elastsus sobib eriti hästi rakenduste jaoks, millel on ettearvamatud või hooajalised kasutusmustrid.

Hallatud tehisintellekt integreerib skaleerimisloogika automaatselt teenusesse. Pakkuja jälgib pidevalt jõudlusnäitajaid ja kohandab ressursse ennetavalt ilma kliendi sekkumist nõudmata. See välistab vajaduse käsitsi mahutavuse planeerimise järele ja vähendab jõudlusega seotud teenuse halvenemise riski.

Turvalisus ja vastavus

Turvalisuse vastutus järgib erinevaid mudeleid. AIaaS-i puhul rakendab pakkuja infrastruktuuri turvalisust, samas kui klient jääb vastutavaks rakendusepoolsete turvameetmete, juurdepääsukontrolli ja andmete krüptimise eest. See jagatud vastutus eeldab kliendi poolel turvalisuse igakülgset mõistmist.

Hallatud tehisintellekti pakkujad võtavad tavaliselt enda kanda ulatuslikuma turvalisuse ja vastavuse tagamise kohustuse. See hõlmab pidevat anomaaliate jälgimist, automatiseeritud paranduste haldamise protsesse ja vastavusdokumentatsiooni regulatiivsete nõuete täitmiseks. See võib olla otsustavaks eeliseks rangelt reguleeritud tööstusharudes, nagu finantsteenused või tervishoid.

Integreerimine olemasolevatesse süsteemimaastikesse

AIaaS nõuab klientidelt aktiivset integratsioonitööd. Ühendused olemasolevate ettevõtte süsteemidega luuakse API-de, vahevara või mikroteenuste arhitektuuride kaudu. Ilma kaasaegsete liidesteta pärandsüsteemid võivad tekitada olulisi integratsiooniprobleeme. Integratsioon nõuab andmekanalite, autentimismehhanismide ja veakäsitluse arendustööd.

Hallatud tehisintellekti pakkujad pakuvad oma teenuste portfelli osana sageli igakülgset integratsioonituge. See võib hõlmata eelkonfigureeritud pistikute pakkumist tavaliste ettevõttesüsteemide jaoks, professionaalseid integratsiooniteenuseid või spetsiaalseid integratsioonimeeskondi. See tugi vähendab oluliselt väärtuse saavutamise aega ja juurutamise riske.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

AIaaS-i spetsiifilised eelised

AIaaS pakub selgeid eeliseid, mis teevad sellest eelistatud valiku konkreetsete organisatsiooniprofiilide ja kasutusjuhtude jaoks. Maksimaalne disainivabadus on peamine eelis. Spetsiifiliste nõuetega organisatsioonid saavad valida laia algoritmide, raamistike ja mudeliarhitektuuride valiku hulgast. See paindlikkus võimaldab arendada väga diferentseeritud tehisintellekti lahendusi, mis võivad luua täpseid konkurentsieeliseid.

Kulude kontroll detailse arvelduse kaudu võimaldab täpset eelarve haldamist. Organisatsioonid maksavad ainult tegelikult kasutatud ressursside eest, mis võimaldab märkimisväärset kokkuhoidu vahelduva või eksperimentaalse töökoormuse korral. See kulustruktuur sobib eriti hästi idufirmadele või piiratud eelarvega pilootprojektidele.

Juurdepääs tipptasemel mudelitele ja tehnoloogiatele on veel üks eelis. Juhtivad tehisintellekti aaaS-i pakkujad investeerivad miljardeid tehisintellekti uuringutesse ja pakuvad oma platvormide kaudu kiiresti tulemusi selliste uuenduste nagu suured keelemudelid, multimodaalsed mudelid või spetsiaalsed arvutinägemise algoritmid. Kliendid saavad neist investeeringutest kasu ilma oma uurimiskulusid kandmata.

Standardiseeritud API-de abil tarnijaga seotuse vältimine on strateegiline eelis. Paljud tehisintellekti alal pakutava teenuse pakkujad kasutavad laialdaselt ühilduvaid liidese definitsioone, mis võimaldavad migratsiooni pakkujate vahel või hübriidseid mitme pilve strateegiaid. See paindlikkus vähendab sõltuvusriske ja säilitab strateegilise valikulisuse.

Organisatsioonisisese õppimise ja pädevuste arendamise potentsiaal kujutab endast pikaajalist eelist. AIaaS-i praktilise kasutamise kaudu saavad meeskonnad arendada tehisintellekti alaseid oskusi, katsetada ja saada väärtuslikke kogemusi tulevaste strateegiliste tehisintellekti algatuste jaoks.

AIaaS-i piirangud ja väljakutsed

AIaaS-i rakendamine on seotud spetsiifiliste väljakutsete ja piirangutega, mis piiravad selle sobivust teatud kontekstides. Peamiseks takistuseks on märkimisväärne tehnilise oskusteabe vajadus. Organisatsioonid, kus puuduvad andmeteadlased, masinõppe insenerid või kogenud arendajad, ei saa AIaaS-i võimalusi tõhusalt kasutada. Selliste spetsialistide värbamine on keeruline, kuna keskmine aastapalk jääb vahemikku 100 000–300 000 dollarit.

Andmekaitse ja turvalisuse probleemid on tehisintellekti (AIaaS) puhul eriti teravad. Tundlike ettevõtteandmete edastamine välistele pilveteenuse pakkujatele tekitab küsimusi andmete asukoha, juurdepääsukontrolli ja regulatiivse vastavuse kohta. GDPR-i nõuetele vastav andmetöötlus nõuab andmetöötluslepingute ja tehniliste turvameetmete hoolikat läbivaatamist.

Heterogeensete süsteemimaastiku integreerimise keerukus on operatiivne väljakutse. Ilma kaasaegsete API-deta pärandsüsteemid vajavad keerukat vahetarkvara arendamist või süsteemi moderniseerimist. Need integratsioonipüüdlused võivad oluliselt pikendada juurutamisaega ja ületada eelarvelisi kulusid.

Vaatamata API standardiseerimisele püsib müüjaga seotuse oht. Omandiõigusega kaitstud funktsioonid, spetsiaalsed andmevormingud või platvormipõhised optimeerimised võivad migratsiooni keerulisemaks muuta ja tekitada sõltuvusi. Pakkujate vahetamine võib nõuda märkimisväärseid ümberehitustöid.

Mudeli käitumise ja treeningandmete piiratud läbipaistvus tekitab väljakutseid selgitatavuse nõuete osas. Paljud tehisintellekti alal pakutava teenuse pakkujad ei avalda täielikult üksikasju treeningandmestike, algoritmide rakendamise või eelarvamuste leevendamise strateegiate kohta. See võib raskendada regulatiivset vastavust rangelt reguleeritud tööstusharudes.

Jagatud infrastruktuuriressursside tõttu võib tekkida jõudluse varieeruvus. Mitme üürnikuga keskkondades konkureerivad erinevad kliendid arvutusvõimsuse pärast, mis võib viia ebajärjekindlate reageerimisaegadeni. See võib olla problemaatiline latentsusaja suhtes tundlike rakenduste jaoks.

Hallatava tehisintellekti iseloomulikud tugevused

Hallatud tehisintellekt pakub spetsiifilisi eeliseid, mis muudavad selle optimaalseks valikuks teatud tüüpi organisatsioonide ja juurutusstsenaariumide jaoks. Spetsialiseeritud tehisintellekti oskusteabe vajaduse kaotamine on oluline eelis. Organisatsioonid, millel pole andmeteaduse meeskondi, saavad siiski kasu täiustatud tehisintellekti võimalustest, kuna pakkuja pakub vajalikku oskusteavet. See demokratiseerib juurdepääsu tehisintellektile igas suuruses organisatsioonide jaoks.

Märkimisväärne väärtuse saavutamise aja lühenemine on veel üks oluline eelis. Kuigi tehisintellekti (AIaaS) juurutamine võib integreerimiseks ja konfigureerimiseks võtta nädalaid või kuid, võimaldavad hallatud tehisintellekti lahendused produktiivset kasutamist päevade jooksul. See kiirus tuleneb eelkonfigureeritud töövoogudest, optimeeritud mudelitest ja igakülgsest juurutamistoest.

Põhjalik teenusteportfell, mis hõlmab pidevat jälgimist ja optimeerimist, kujutab endast tegevusalast eelist. Pakkujad jälgivad ennetavalt mudeli jõudlust, tuvastavad andmete triivist tingitud halvenemist ja automatiseerivad ümberõppe protsesse. See pidev hooldus tagab järjepideva jõudluse ilma kliendi sekkumiseta.

Tulemuspõhiste hinnamudelite abil riskide minimeerimine pakub rahalist kasu. Kui hüvitis on seotud saavutatud äritulemustega, jagavad pakkujad ja kliendid rakendusriske. See motiveerib pakkujaid pakkuma tõhusaid lahendusi ja kaitseb kliente ebaefektiivsetesse rakendustesse investeerimise eest.

Tehniliste lahenduste keerukuse tellimine alltöövõtjalt võimaldab strateegilist ressursside jaotamist. Organisatsioonid saavad keskenduda tootearendusele, kliendisuhetele või brändi laiendamisele, delegeerides samal ajal tehisintellektiga seotud toimingud spetsialiseerunud pakkujatele.

Põhjalik vastavus- ja turvatugi pakub reguleeritud tööstusharudele eeliseid. Hallatud tehisintellekti pakkujad rakendavad turvaraamistikke, viivad läbi auditeid ja esitavad vastavusdokumentatsiooni, vähendades seeläbi sisemiste vastavusmeeskondade koormust.

Hallatud tehisintellekti nõrkused ja piirangud

Hallatud tehisintellektil on spetsiifilised piirangud, mis piiravad selle sobivust teatud kasutusjuhtude ja organisatsiooniliste profiilide jaoks. Peamiseks piiranguks on piiratud kohanemisvõime ja paindlikkus. Eelkonfigureeritud lahendused ei suuda rahuldada kõiki spetsiifilisi ärivajadusi, eriti väga spetsialiseeritud või uuenduslike kasutusjuhtude puhul. Sügav kohandamine võib olla tehniliselt võimatu või ülemäära kulukas.

Märkimisväärne sõltuvus tarnijatest avaldub strateegilistes riskides. Organisatsioonid delegeerivad kriitilise funktsionaalsuse välistele teenusepakkujatele ja muutuvad sõltuvaks nende kättesaadavusest, hinnakujundusest ja strateegilistest otsustest. Pakkujate vahetamine võib tekitada märkimisväärseid väljakutseid patenteeritud rakenduste tõttu.

Potentsiaalselt kõrgemad pikaajalised kulud võivad kaasa tuua majanduslikke puudusi. Kuigi lühiajalised rakenduskulud võivad olla madalamad, kogunevad aja jooksul tellimustasud. Organisatsioonide jaoks, kus kasutusmaht on pidevalt suur, võib ettevõttesisene juurutamine olla pikas perspektiivis kulutõhusam.

Alusprotsesside piiratud läbipaistvus seab väljakutseid juhtimisnõuetele. Klientidel puudub sageli ülevaade mudeli arhitektuurist, koolitusmeetoditest või andmetöötlusprotsessidest. See võib reguleeritud kontekstides rikkuda selgitatavuse nõudeid.

Sõltuvus teenusepakkuja teenustaseme lepingutest toob kaasa tegevusriske. Teenuse katkestused, jõudluse halvenemine või turvaintsidendid teenusepakkuja asukohas võivad otseselt mõjutada klientide tegevust. Teenusetaseme lepingud pakuvad rahalist hüvitist, kuid ei saa ära hoida tegevushäireid.

Standardiseeritud pakettide kaudu tekkiv ülemõõdulisuse oht võib viia ressursside ebaefektiivse kasutamiseni. Fikseeritud hinnakujundusega mudelid võivad sisaldada funktsioone, mida konkreetne klient ei vaja, kuid mille eest ta peab ikkagi maksma.

Rakendusstsenaariumid ja otsustuskriteeriumid

Valik AIaaS-i ja hallatud tehisintellekti vahel peaks põhinema organisatsioonispetsiifiliste tegurite süstemaatilisel analüüsil. AIaaS sobib eelkõige organisatsioonidele, kellel on tugev tehniline oskusteave ja olemasolevad andmeteaduse meeskonnad. Ettevõtted, kus juba töötavad masinõppeinsenerid, andmeteadlased või kogenud arendajad, saavad AIaaS-i paindlikkust täiel määral ära kasutada.

Organisatsioonid, millel on väga spetsiifilised või uuenduslikud kasutusjuhud, saavad kasu tehisintellekti (AIaaS) paindlikkusest. Kui patenteeritud tehisintellekti mudelite abil tuleb luua diferentseeritud konkurentsieeliseid, võimaldab AIaaS vajalikku kohandamist. Teadusmahukad organisatsioonid või tehnoloogia idufirmad kuuluvad tavaliselt sellesse kategooriasse.

Muutuva või eksperimentaalse töökoormusega ettevõtted leiavad tehisintellekti alal (AIaaS) kulutõhusaid lahendusi. Kasutuspõhine tasu sobib pilootprojektide, hooajaliste rakenduste või arenduskeskkondade jaoks. Organisatsioonid saavad enne püsilahendustesse investeerimist kulutõhusalt hinnata erinevaid lähenemisviise.

Hallatud tehisintellekt seevastu sobib organisatsioonidele, millel puudub tehisintellekti alane spetsialiseerumine. Keskmise suurusega ettevõtted, suurkorporatsioonide spetsialiseeritud osakonnad või organisatsioonid väljaspool tehnoloogiasektorit saavad tehisintellekti funktsioone kasutada ilma oma pädevusi arendamata.

Standardiseeritud kasutusjuhtudega organisatsioonid saavad kasu hallatud tehisintellekti tõhususest. Kui nõudeid saab täita eelkonfigureeritud lahendustega, pakub hallatud tehisintellekt kiireimat väärtust. Tüüpilised stsenaariumid hõlmavad vestlusroboteid, dokumentide töötlemist, ennustavat hooldust ja sentimentaalsuse analüüsi.

Rangete vastavusnõuetega rangelt reguleeritud tööstusharud saavad kasu terviklikust hallatud tehisintellekti toest. Kui pakkujad pakuvad vastavusraamistikke, auditeerimisjälgi ja regulatiivset dokumentatsiooni, vähendab see sisemist vastavusega seotud pingutust.

Piiratud IT-ressurssidega või oma põhitegevusele keskenduvad organisatsioonid leiavad hallatud tehisintellektist strateegilisi eeliseid. Operatiivse tehisintellekti keerukuse delegeerimisega saab piiratud ressursse koondada lisaväärtust loovatele tegevustele.

Valiku raamistik

Pilvepõhise tehisintellekti (AIaaS) ja hallatud tehisintellekti (HAAS) vaheliseks otsuseks on vaja organisatsioonipõhiste tegurite mitmemõõtmelist hindamist. Mõlemad mudelid esindavad kehtivaid lähenemisviise pilvepõhise tehisintellekti juurutamiseks, millel on erinevad tugevused ja piirangud.

AIaaS pakub maksimaalset paindlikkust, kontrolli ja kohanemisvõimet, kuid nõuab märkimisväärset tehnilist oskusteavet ja aktiivset juhtimisosalust. Organisatsioonid, kellel on erinõuded, olemasolev tehisintellekti oskusteave või strateegiline eesmärk on võimekuste suurendamine, leiavad, et AIaaS on ideaalne lahendus.

Hallatud tehisintellekt seab kiiruse, lihtsuse ja ulatusliku teenusevastutuse paindlikkuse ette. Sellest mudelist saavad kasu organisatsioonid, millel puuduvad spetsiaalsed ressursid, standardiseeritud nõuded või soov keskenduda põhipädevustele.

Hübriidsed lähenemisviisid muutuvad üha olulisemaks. Organisatsioonid saavad tehisintellekti (AIaaS) kasutada eksperimentaalsete või väga spetsiifiliste kasutusjuhtude jaoks, samas kui standardiseeritud funktsionaalsus saavutatakse hallatud tehisintellekti kaudu. See kombinatsioon optimeerib paindlikkust ja tõhusust.

Otsuse pidev hindamine on endiselt oluline. Organisatsiooni küpsus, olemasolevad ressursid ja ärinõuded arenevad aja jooksul. See, mis algselt algas hallatud tehisintellekti juurutamisena, saab sisemise ekspertiisi kasvades üle viia tehisintellekti alal pakutavale teenusele (AIaaS). Seevastu edukalt valideeritud tehisintellekti alal pakutavad pilootprojektid saab muuta standardiseeritud hallatud tehisintellekti teenusteks.

Põhiline arusaam on järgmine: universaalselt parimat lahendust pole olemas. Optimaalne valik tuleneb konkreetsete organisatsiooniliste omaduste, strateegiliste eesmärkide ja tegevusraamistike hoolikast analüüsist. Mõlemad mudelid võimaldavad tehisintellekti edukat rakendamist, kui neid kasutatakse kontekstile sobival viisil.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus