Os recursos de Inteligência Artificial estão tomando conta do mundo corporativo, dado os seus benefícios e as facilidades que ele possibilita. E, com o surgimento do AI as a Service, esse mercado tende a se expandir ainda mais, possibilitando que empresas de pequeno e médio porte também possam ter acesso a esses recursos.
Para aqueles que ainda não conhecem os recursos do AI as a Service, neste artigo falaremos de forma mais detalhada sobre esse assunto, abordando seu significado, prerrogativas e muito mais.
O que é AI as a Service?
O termo “como serviço” tem sido utilizado com bastante frequência quando nos referimos a softwares. Entretanto, quando o assunto é AI as a Service (Artificial Intelligence as a Service ou AlaaS), esse conceito ainda é considerado relativamente novo.
Até pouco tempo atrás, diversas empresas se viam impossibilitadas de utilizar Inteligência Artificial em seus negócios, seja devido ao valor de investimento ou aos requisitos necessários para a implantação dessa tecnologia.
Contudo, com a chegada do AI as a Service, esses serviços se tornaram muito mais acessíveis, permitindo que companhias de todos os tamanhos consigam aproveitar as vantagens da Inteligência Artificial para tarefas envolvendo atendimento ao cliente, análise de dados, automação de procedimentos internos, entre muitas outras.
Quais os principais benefícios da AI as a Service?
Usabilidade
Como sabemos, muitas das plataformas “As a Service” não são tão fáceis de trabalhar quanto elas gostariam de ser. Entretanto, além das estruturas AlaaS serem completas, elas já vêm prontas para uso. Em outras palavras, o usuário não precisa ter nenhum tipo de treinamento ou conhecimento técnico para usar a ferramenta.
Escalabilidade
Tarefas mais simples, mas que exigem um certo julgamento cognitivo, podem ser performadas por essa tecnologia. Por exemplo, você pode configurar o sistema para filtrar e-mails e direcioná-los para as pessoas certas automaticamente. Isso viabiliza a automatização de processo e, consequentemente, a escalabilidade do negócio.
Transparência
Por fim, diferente de outros tipos de serviço, com a AlaaS você só paga pelo que for usar. Algumas plataformas, por exemplo, permitem que o usuário tenha um pouco mais de controle sobre a automação da IA.
Tipos de AI as a Service
Existem diversos tipos de Inteligência Artificial as a Service. Confira, abaixo, as mais utilizadas.
Chatbots e assistência digital
Independente do site que você está acessando, é muito provável que você se depare com um chatbot. Os chatbots são uma vertente da IA, capazes de simular uma conversa entre humanos utilizando conceitos relacionados a Natural Language Processing (NLP).
Normalmente, esse tipo de tecnologia é usado para prover respostas curtas e relevantes aos questionamentos mais recorrentes dos clientes.
APIs de computação cognitiva
O Application Programming Interface funciona como uma espécie de “intermediário” do software que permite que dois aplicativos se comuniquem.
Por exemplo, um site de reservas de companhias aéreas terceirizado pode extrair informações de um banco de dados de outras companhias aéreas para apresentar todas as suas ofertas em um só lugar e de maneira simples.
Serviços gerenciados de Machine Learning
Machine Learning (ML) é usado por empresas para analisar e encontrar padrões em seus dados. Isso faz com que o sistema aprenda a fazer previsões e vá se desenvolvendo com o passar do tempo. Este método de análise de dados deve ser executado com pouca ou nenhuma intervenção humana.
No AIaaS, as empresas podem gerenciar o aprendizado de máquina sem ter nenhum conhecimento técnico específico — há inúmeras soluções, desde modelos pré-treinados até a construção de um para executar uma tarefa personalizada.
Data Classification
Esse recurso tem como principal finalidade fazer a organização dos dados de forma eficiente, garantindo que a IA tenha menos trabalho na hora de buscar por essas informações.
Data Labeling
Por último, o Data Labeling é quando os dados são marcados em uma ou mais categorias. As classificações geralmente incluem informações baseadas em conteúdo, contexto e usuário.
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