AI-as-a-Service: Das Zeitalter der KI hat endlich begonnen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 19. Oktober 2023

Zusammenfassung der Einblicke

AI-as-a-Service (AIaaS) gewinnt zunehmend an Bedeutung als Möglichkeit für Unternehmen, KI-Funktionen auszulagern, die sie nicht intern bewältigen können. Aufgrund des Mangels an Fachkräften, hoher Betriebskosten und der Fortschritte im Cloud Computing ermöglicht AIaaS Unternehmen, KI einfacher in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Große Anbieter wie Amazon Web Services, Google Cloud und Microsoft Azure bieten Dienste an, die von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu prädiktiven Analysen reichen. Der Dienst demokratisiert die KI und macht sie für kleine und mittlere Unternehmen zugänglich. AIaaS findet in verschiedenen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel Anwendung und hat weitreichendere Auswirkungen, darunter Arbeitsplatzverdrängung, Wirtschaftswachstum und ethische Bedenken.

AI-as-a-Service-Kontext

Der Aufstieg von AIaaS wird durch mehrere Faktoren vorangetrieben, darunter die steigende Nachfrage nach KI-basierten Diensten, den Mangel an Talenten und die hohen Kosten für den Aufbau und die Wartung dieser Systeme. Dieser Service wird auch durch das Wachstum des Cloud Computing und die Verfügbarkeit leistungsstarker Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen (ML) vorangetrieben, auf die über APIs (Application Programming Interface) zugegriffen werden kann. Für Unternehmen, die diesen Service in Anspruch nehmen, ergeben sich mehrere Vorteile, darunter geringere Kosten, höhere Effizienz und verbesserte Genauigkeit. 

Durch die Auslagerung KI-basierter Dienstleistungen können sich Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren und gleichzeitig das Fachwissen und die Ressourcen der Anbieter nutzen. AIaaS soll auch den Zugang zu diesen Diensten demokratisieren und sie für kleine und mittlere Unternehmen zugänglicher machen. Laut dem Digitaldienstleistungsunternehmen Informa wird der Umsatz mit KI-basierter Software voraussichtlich erheblich steigen, da Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, und zwar von 9.5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 auf 118.6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 neue Einblicke in ihr Unternehmen. 

Mehrere Anbieter sind bereits auf dem Markt, darunter Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Watson und Alibaba Cloud. Diese Anbieter bieten Natural Language Processing (NLP), Bild- und Spracherkennung, Predictive Analytics und Machine Learning (ML). Diese KI-Dienstleister stellen auch Tools und Ressourcen wie vorgefertigte Modelle, APIs und Entwicklungs-Frameworks bereit, um Unternehmen bei der einfachen Integration von KI in ihre Abläufe zu unterstützen.

Störende Wirkung

Martin Casado und Sarah Wang von der Risikokapitalgesellschaft Andreessen Horowitz argumentieren, dass die generative KI verspricht, die Grenzkosten der Schöpfung auf Null zu senken, genau wie der Mikrochip die Grenzkosten der Datenverarbeitung auf Null und das Internet die Grenzkosten der Verteilung auf Null gebracht hat . 

Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung sind nur einige Sektoren, die von AIaaS profitieren können. Im Gesundheitswesen kann der Dienst beispielsweise die Entwicklung personalisierter Behandlungen durch die Analyse von Patientendaten ermöglichen. KI kann auch medizinische Bilder scannen, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen und die Patientenergebnisse durch die Vorhersage potenzieller Gesundheitsrisiken zu verbessern.

Durch den Einsatz von KI-Dienstleistern können Finanzdienstleistungsunternehmen ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung verbessern, den Kundenservice automatisieren und ihre Risikomanagementstrategien verbessern. Darüber hinaus kann AIaaS auch Finanzdienstleistungsunternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu optimieren und Kosten zu senken und gleichzeitig das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern, indem schnellere und personalisiertere Dienste angeboten werden.

Im Einzelhandel kann AIaaS Unternehmen dabei helfen, Einkaufserlebnisse durch die Analyse von Kundendaten und -präferenzen zu personalisieren. Es kann Einzelhändlern auch dabei helfen, Lieferketten zu optimieren, indem es die Nachfrage vorhersagt und die Bestandsverwaltung rationalisiert. In der Fertigung kann der Service Produktionsprozesse verbessern, indem er Routineaufgaben automatisiert und Verschwendung reduziert. Darüber hinaus kann es die Produktqualität verbessern, indem es Fehler frühzeitig im Produktionsprozess erkennt und Wartungsbedarf vorhersagt, um Geräteausfälle zu verhindern.

Da die Einführung dieser Technologien immer mehr zum Mainstream wird, werden wahrscheinlich weitere AIaaS-Anbieter in den Markt eintreten. Ein Beispiel ist das NLP-Tool ChatGPT von OpenAI. Als es im Jahr 2022 auf den Markt kam, galt es als Durchbruch in der Mensch-Maschine-Konversation und ermöglichte es der Software, auf alle Eingabeaufforderungen auf menschenähnliche und intuitive Weise zu reagieren. Der Erfolg von ChatGPT hat mehr Technologieunternehmen – von Microsoft (jetzt Teilinvestor von ChatGPT) bis hin zu Facebook, Google und vielen anderen – dazu ermutigt, immer schneller ihre eigenen KI-gestützten Schnittstellen auf den Markt zu bringen.

Implikationen von AI-as-a-Service

Weitere Auswirkungen von AIaaS können sein: 

• Arbeitsplatzverdrängung, sowohl bei roboterlastigen Lageraufgaben und in der Fabrikproduktion, aber auch bei Büro- oder prozessorientierten Bürojobs.
• Wirtschaftswachstum, indem es Unternehmen ermöglicht, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern und dadurch ihre Rentabilität zu steigern.
• Optimierte Ressourcennutzung und reduzierter Energieverbrauch in allen Sektoren, was zu nachhaltigeren Abläufen führt.
• AIaaS vergrößert die Kluft zwischen denen, die Zugang zu fortschrittlichen KI-Tools haben, und denen, die keinen Zugang haben, was zu sozialer Ungleichheit und potenziellen ethischen Bedenken führt.
• Personalisiertere Erlebnisse und gezieltere Marketingmaßnahmen.
• AIaaS treibt Innovationen voran, indem es Unternehmen ermöglicht, neue Ideen schnell zu prototypisieren und zu testen, was zu einer schnelleren Produktentwicklung und einer schnelleren Markteinführung führt.
• Regierungen nutzen KI-Tools für die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen, was zu potenziellen Vorurteilen und ethischen Bedenken führen kann.
• Eine Zunahme der älteren Bevölkerung, da die Gesundheitsversorgung effizienter und effektiver wird. Dieser Trend kann den Druck auf entwickelte Volkswirtschaften erhöhen, die Schwierigkeiten haben, die immer älter werdende Bevölkerung zu versorgen.

Fragen zu berücksichtigen

• Wie können sich Einzelpersonen und Unternehmen auf den Aufstieg von AIaaS vorbereiten?
• Wie können Regierungen AIaaS regulieren und was sind einige der kritischen Probleme, mit denen sich die politischen Entscheidungsträger befassen müssen?