KI-as-a-Service Integration von KI-Services in Cloud-Lösungen

Anbieter zum Thema

Hyland Software Germany GmbH

Unternehmen verzichten zunehmend auf den Aufbau einer eigenen KI-Infrastruktur und entscheiden sich für künstliche Intelligenz als Service (KI-as-a-Service). Welche Anbieter eignen sich für welche Anforderungen am besten? Mit welchen Vor- und Nachteilen müssen die Anwender rechnen?

Die KI-Landschaft floriert im Jahr 2024 und darüber hinaus mit einer Vielzahl von Tools und -Plattformen, die jeweils auf spezifische Anforderungen und Branchen zugeschnitten sind. Von der Sprachgenerierung bis zur prädiktiven Analyse revolutionieren KI-Tools die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und mit ihren Kunden interagieren.

KI-Plattformen wurden inzwischen in die Mainstream-Angebote der großen und kleineren spezialisierten Cloud-Anbieter in den USA und China integriert. Ferner machen vertikale (branchenspezifische) und horizontale (allgemeine Geschäftsfunktionen) Marktmodul-Bibliotheken es für viele weitere Unternehmen praktikabel, immer mehr KI-gestützte Anwendungen zu implementieren. Wir stellen einige derzeit häufig genutzte KI-Plattformen vor:

Amazon SageMaker

Der vollständig verwaltete Machine-Learning-Service von Amazon Web Services (AWS) gilt als eines der besten KI-Tools des Jahres 2024. Er vereinfacht den gesamten Machine-Learning-Workflow, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.

Zu den Hauptfunktionen von Amazon SageMaker gehört ein End-to-End-Workflow, der einen nahtlosen Workflow zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen bietet. Des Weiteren umfasst das Cloud-Angebot Tools zur Modelloptimierung, die eine effiziente Nutzung der Ressourcen ermöglichen und die Inferenzkosten senken. Mithilfe von SageMaker können verschiedene Teams zusammenarbeiten, Modelle teilen und mit ihnen experimentieren, was Innovation und Produktivität fördert.

• Prädiktive Wartung: Hilft bei der Vorhersage des Wartungsbedarfs von Maschinen und Geräten, der Optimierung von Wartungsplänen und der Reduzierung von Ausfallzeiten.

• Empfehlungssysteme: Mit SageMaker können Empfehlungsmaschinen für personalisierte Kundenerlebnisse in verschiedenen Bereichen wie E-Commerce und Unterhaltung erstellt werden.

• Analytik im Gesundheitswesen: Amazon SageMaker unterstützt bei der Analyse medizinischer Daten zur Krankheitsvorhersage, Patientenüberwachung und Arzneimittelentdeckung.

Google AI Cloud-Plattform

Die hochmoderne Suite mit einer robusten Infrastruktur sowie vielen cloudbasierten Tools und Services lässt sich für eine breite Palette von Anwendungen nutzen. Google investiert schon seit Langem in KI-Technologien und bietet umfassende Funktionen für AutoML, Deep Learning, Text und Sprache sowie Bildverarbeitung. Google vereinheitlichte seine Benutzeroberfläche und APIs unter dem Namen Vertex AI und brachte 2015 TensorFlow auf den Markt, ein Apache-basiertes Framework für ML und KI.

Zu den Hauptfunktionen gehört unter anderem ein umfassendes Set an KI-Bausteinen, darunter vortrainierte Modelle, APIs und Tools für Vision, Sprache und strukturierte Daten. Mit einer AutoML-Funktion können Unternehmen benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen erstellen, ohne über umfassende ML-Kenntnisse zu verfügen. AutoML vereinfacht den Modelltrainingsprozess, macht ihn einem breiteren Publikum zugänglich und beschleunigt die Entwicklung KI-gesteuerter Lösungen.

Google bietet robuste Datenspeicher- und -verarbeitungsfunktionen. Sie lässt sich nahtlos in BigQuery integrieren, das vollständig verwaltete Data Warehouse von Google. Die Plattform stellt eine skalierbare Infrastruktur zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen zur Verfügung. Mit der Hard- und Software von Google kann der Anwender komplexe ML-Workloads ausführen und so die Bereitstellungszeit und die Gesamtbetriebskosten reduzieren.

Microsoft Azure AI

Die umfassende Suite von KI-Tools und -Services von Microsoft bietet KI-gestützte Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle. Sie ermöglicht es dem Anwender, KI-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Azure AI ist so konzipiert, dass es sich nahtlos in andere Microsoft-Services und -Tools integrieren lässt. Dies macht es zu einer beliebten Wahl für Unternehmen, die eine ganzheitliche KI-Lösung suchen, die sich in ihre vorhandene Microsoft-basierte Architektur integrieren lässt.

Als Hauptfunktionen sind beispielsweise eine Reihe vorgefertigter KI-Modelle für Bild-, Sprach- und Spracherkennung zu nennen. Azure AI lässt sich nahtlos in andere Azure-Services integrieren und erleichtert auf diese Weise die Entwicklung durchgängiger KI-Lösungen. Azure AI hält sich an strenge Sicherheits- und Compliance-Standards und stellt damit sicher, dass Datenschutz und gesetzliche Anforderungen eingehalten werden.

• Virtuelle Agenten: Azure AI unterstützt virtuelle Agenten und Chatbots für Kundenservice, Support und Engagement in verschiedenen Branchen.

• Anomalie-Erkennung: Es hilft bei der Identifizierung von Anomalien in Daten, was für die Betrugserkennung, Cybersicherheit und vorausschauende Wartung von entscheidender Bedeutung ist.

• Personalisiertes Marketing: Azure AI ermöglicht Unternehmen die Erstellung personalisierter Marketingkampagnen durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen.

IBM Watson

Die Cloud-Plattform von IBM für KI umfasst eine Reihe KI-gestützter Tools und Services. Sie zeichnet sich durch ihre kognitiven Funktionen aus, die es ihr ermöglichen, Daten zu verstehen, aus ihnen zu lernen und auf natürliche Weise mit Usern zu interagieren. Die KI-Services reichen von der Verarbeitung natürlicher Sprache über Sprachübersetzung und Spracherkennung bis hin zur Bildanalyse.

Als cloudbasierte Plattform bietet IBM Watson einfache Zugriffe, Integration mit verschiedenen Anwendungen sowie Möglichkeiten der Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen. Zusammen mit robusten Sicherheitsmaßnahmen und vielfältigen Branchenanwendungen macht IBM Watson zu einer vielseitigen KI-Lösung. Dadurch ist der Anwender in der Lage, riesige Datenmengen zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen in verschiedenen Sektoren zu gewinnen.

• Gesundheitswesen: IBM Watson unterstützt die medizinische Diagnose, die Arzneimittelentdeckung und die personalisierte Patientenversorgung durch die Analyse riesiger Mengen medizinischer Daten.

• Kundensupport: Es unterstützt virtuelle Assistenten und Chatbots, um den Kundenservice zu verbessern und sofortige Unterstützung zu bieten.

• Finanzanalyse: IBM Watson hilft bei der finanziellen Risikobewertung, Betrugserkennung und Portfolioverwaltung.

(ID:50212321)