Definition AIaaS ist AI-as-a-Service Was ist AI-as-a-Service (AIaaS)?

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AI-as-a-Service ist ein Cloud-Computing-Servicemodell und stellt künstliche Intelligenz als Service einer Cloud-Plattform eines externen Anbieters zur Verfügung. Kunden benötigen keine eigene KI-Infrastruktur und können die Services für verschiedene Anwendungsfälle einsetzen. Entsprechend der Cloud-Computing-Servicemodelle IaaS, PaaS und SaaS gibt es verschiedene Implementierungstiefen der künstlichen Intelligenz als Infrastruktur-, Plattform- oder Softwareservices.

AI-as-a-Service (AIaaS) ist die Kurzschreibweise für "Artificial-Intelligence-as-a-Service". Die deutsche Übersetzung lautet "Künstliche Intelligenz als Service". Es handelt sich um ein Cloud-Computing-Servicemodell, das künstliche Intelligenz als Dienstleistung eines externen Anbieters und seiner Cloud-Plattform bereitstellt. Die KI-Services werden vom Anbieter verantwortet, in seiner Cloud betrieben und verwaltet. Entsprechend der Cloud-Computing-Servicemodelle IaaS (Infrastructure-as-a-Service), PaaS (Platform-as-a-Service) und SaaS (Software-as-a-Service) gibt es verschiedene Implementierungstiefen der künstlichen Intelligenz als Infrastruktur-, Plattform- oder Softwareservices. Kunden von AIaaS sparen sich die Investition in eine eigene KI-Infrastruktur und den Aufwand sowie das Know-how diese zu betreiben. Sie können auf Basis der bereitgestellten KI-Services eigene KI-Lösungen entwickeln, künstliche Intelligenz in ihre Anwendungen integrieren oder mit der künstlichen Intelligenz experimentieren.

AI-as-a-Service lässt sich dem Konzept Everything-as-a-Service (EaaS) oder Anything-as-a-Service (XaaS) zurechnen, das analog zu den klassischen Cloud-Computing-Servicemodellen Software-as-a-Service, Platform-as-a-Service und Infrastructure-as-a-Service den im Rahmen des Cloud-Computings erbrachten Services eigene Bezeichnungen gibt wie Backup-as-a-Service (BaaS), Disaster-Recovery-as-a-Service (DRaaS), Security-as-a-Service (SECaaS) oder Desktop-as-a-Service (DaaS) und andere. Diese Services basieren auf den klassischen Servicemodelle IaaS, PaaS und SaaS und sind Leistungen oder Kombinationen von Leistungen dieser Servicemodelle. Oft sind es Marketinggründe, weshalb sie eigene Bezeichnungen erhalten.

Wie üblich für Cloud-Computing-Services erfolgt die Abrechnung in der Regel nutzungsbasiert in Abonnementmodellen. Am Markt gibt es zahlreiche Anbieter von KI-Cloud-Services, darunter die großen Cloud-Provider wie Amazon, Microsoft, Google, IBM und andere.

Die verschiedenen Implementierungstiefen und Ebenen von AI-as-a-Service

Ausgerichtet an den drei klassischen Servicemodellen des Cloud-Computings IaaS, PaaS und SaaS gibt es auch bei AI-as-a-Service verschiedenen Implementierungstiefen. Die angebotenen AI-Services lassen sich abhängig von ihrem Abstraktionslevel in drei aufeinander aufbauende Ebenen einteilen.

Die unterste Ebene bilden AI-Services als Infrastrukturservices. Sie stellen für KI optimierte Rechenzentrumsressourcen wie Rechenleistung (CPU, GPU und TPU), Arbeitsspeicher, Storage und Networking zur Verfügung, um beispielsweise eigene KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben. Darüber befindet sich die Ebene der Plattformservices mit Entwicklungsumgebungen, Frameworks und Tools, die für die Entwicklung und das Programmieren eigener KI-Algorithmen, KI-Modelle und KI-Anwendungen eingesetzt werden können. Die oberste Ebene bilden Softwareservices mit fertigen, direkt nutzbaren KI-Anwendungen oder selbst kombinierbaren KI-Services. Beispielsweise werden vortrainierte KI-Modelle als Inference-as-a-Service oder selbst trainierbare und damit individuell anpassbare Modelle als Machine-Learning-as-a-Service zur Verfügung gestellt.

Arten von AIaaS und typische Anwendungen

Die verschiedene Arten der angebotenen KI-Cloud-Services sind für unterschiedliche Anwendungsfälle einsetzbar. Zu den typischen verfügbaren AIaaS-Arten zählen:

• Bots und Chatbots basierend auf NLP-Sprachmodellen für interaktive Kommunikationsanwendungen beispielsweise im Kundenservice und für digitale Assistenten

• APIs (Application Programming Interfaces) zur Integration von KI-Funktionen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Bildverarbeitung, Robotik und andere in eigene Anwendungen

• Maschinelles Lernen zum Erstellen, Trainieren und Anpassen von KI-Modellen beispielsweise für Big-Data-Anwendungen oder die Verarbeitung von natürlicher Sprache und Bildern

• Datenklassifizierung und Data Labeling für die Verarbeitung, Strukturierung, Analyse und Verwaltung großer Datenmengen beispielsweise im wissenschaftlichen und Big-Data-Umfeld

Vor- und Nachteile von AIaaS

Mit AI-as-a-Service entwickeln, implementieren oder betreiben Kunden Services und Anwendungen mit künstlicher Intelligenz, ohne dafür eine eigene KI-Infrastruktur anschaffen und unterhalten zu müssen. Viele Services sind so gestaltet, dass sie kein tiefes KI-Know-how benötigen und über grafische Benutzeroberflächen komfortabel angepasst und bedient werden können. Für die KI-Services stehen leistungsfähige, in großem Umfang skalierbare Plattformen zur Verfügung, die sich nutzungsbasiert in transparenten Preismodellen abrechnen lassen. Mit AIaaS verkürzt sich die Zeit für die Entwicklung und Implementierung neuer KI-Anwendungen. Die Services lassen sich flexibel den verschiedenen Anforderungen unterschiedlicher Branchen und Anwendungsfälle anpassen.

Als Nachteile von AI-as-a-Service lassen sich aufführen:

• es entsteht eine Abhängigkeit von den KI-Cloud-Providern, ihren Leistungen, Produkten, eingesetzten Technologien, Preisen und Qualitäts- und Sicherheitsstandards

• durch das Outsourcing von KI-Services zu einem Drittanbieter und die externe Datenverarbeitung werden unter Umständen rechtliche Vorgaben zum Datenschutz oder Compliance-Richtlinien verletzt

• Unternehmen geben die Hoheit über Services und Daten aus der Hand

• vom Anbieter eingesetzte KI-Algorithmen und -Modelle sind unter Umständen intransparent und verhalten sich für die Kunden wie eine Black Box

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