Die neuesten Trends in CRM und Cloud Computing

AIaaS: Tiefenströmung der Digitalisierung

Das Leben der Menschen durch Künstliche Intelligenz zu verbessern, ihnen zu helfen, bessere und einfachere Entscheidungen zu treffen, ist ein erklärtes Ziel von Fact AI. Wir wollen digital kreieren, was Menschen tatsächlich wollen und brauchen. Dazu ist es wichtig, die KI als Werkzeug jedem zugänglich zu machen. Menschen und Unternehmen, Entwickler, User, von Anfängern bis hin zu Experten − wir helfen allen dabei, von Künstlicher Intelligenz bzw. AIaaS zu profitieren, ihr Know-how in automatisierten Anwendungen verfügbar zu machen, ihren Digitalisierungsgrad zu erhöhen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen… auch ohne ausgewiesene AI-Experten zu sein.

Gerade für Unternehmen bieten sich hier große Chancen an, ihren digitalen Wandel zu beschleunigen, an der digitalen Transformation teilzuhaben, neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten zu generieren und neue Märkte zu erschließen. Darum entwickeln wir für sie Software as a Service (SaaS) im KI-Umfeld, also Artificial Intelligence as a Service (AIaaS), KI als Dienstleistung.

Mitunter auch als Cognitive Services bezeichnet, schaffen es die schlüsselfertigen KI-Anwendungen aus der Cloud, Kosten, Ressourcen und Komplexität bei der Implementierung und Nutzung innovativer Entwicklungswerkzeuge zu reduzieren. Die KI-Lösungen sind sofort und einfach nutzbar, hoch skalierbar, passen sich flexibel an, lernen selbst dazu und arbeiten vollautomatisch. Und immer mehr Unternehmen werden sich der Vorteile von AIaaS bewusst: Der weltweite Markt für AI-basierte Services verzeichnet schon jetzt jährliche Wachstumsraten von bis zu 50 Prozent, wobei der noch ungesättigte europäische Markt ein riesiges Potenzial aufweist. Denn laut einer repräsentativen Befragung von mehr als 600 Unternehmen aller Branchen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom vom April 2021 setzen in Deutschland nur 8 Prozent aller Unternehmen KI-Anwendungen ein, immerhin 24 Prozent planen KI-Investitionen.

XaaS: Everything as a Service

Zu den Begriffen SaaS und AIaaS gesellen sich viele weitere mit ähnlicher Bedeutung. Zu folgender Auswahl sei anzumerken, dass die Dienstleistungs-Bezeichnung “as a Service” zwar kurz, prägnant und modern klingt, ihre inflatorische Verwendung jedoch auch zu Verwirrung führen kann.

PaaS (Platform as as Service): Hier wird eine integrierte Laufzeit- bzw. Entwicklungsumgebung als Dienst zur Verfügung gestellt

AIPaaS (AI Platform as a Service): PaaS im KI-Umfeld

IaaS (Infrastructure as a Service): Vermietung von Rechner-Infrastruktur

MLaaS (Machine Learning as a Service): Maschinelles Lernen = Teilbereich der Künstlichen Intelligenz

DLaaS (Deep Learning as a Service): Deep Learning = Teilbereich des maschinellen Lernens

NLPaaS (Natural Language Processing as a Service): NLP = Teilbereich von ML/DL

Ein Seufzer der Erleichterung ging durch die Chefetagen der Unternehmen, als klar wurde, dass man nicht länger Zeit und Geld investieren muss, um Experts, Talents, Entwickler und High Potentials in Data Science, Cloud Computing etc. teuer zu rekrutieren. Die Idee des “Managed Data Management” oder auch “Hosted Data Management” ist geboren, wodurch man quasi die neuesten Technologien abonnieren und davon profitieren kann. Mittlerweile zeichnet sich ab, dass die Smart Solutions der XaaS in vielen Branchen nicht mehr nur “nice to have” sind, sondern eine Notwendigkeit darstellen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Vor allem Startups und kleineren Unternehmen eröffnet sich so die Möglichkeit, ohne großes Risiko bzw. ohne hohe Startinvestitionen ihre Ideen zu verwirklichen. Denn in vielen Fällen wird AI durch AIaaS auch dort wirtschaftlich sinnvoll, wo sich reine Eigenentwicklungen nicht lohnen.

AIaaS: „Was darf’s denn bitteschön sein?”

Die Anwendungsgebiete von AIaaS sind vielfältig. Ob man Daten in Wissen oder Wissen in Daten verwandeln will, bleibt einem selbst überlassen. Ohne Data-Science-Ressourcen trotzdem datengesteuerte Geschäftsentscheidungen treffen? Auch das geht. Mit Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren lassen sich künstliche neuronale Netze für unterschiedlichste Zwecke nutzen. Mit Text Mining / Text Analytics und Natural Language Processing (NLP) lassen sich z.B. Kundenanfragen automatisch beantworten, das (textliche) Know-how des Unternehmens kann digitalisiert werden, Texte jeder Art können gescannt, mit semantischen NLP-Algorithmen analysiert und in übersichtliche Dashboards überführt werden.

Weitere Beispiele für Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz:

Lead Generation

(Kauf-)Beratung / Empfehlungen

Guided Selling

Personalisierung / Kundenzufriedenheit

Text Mining / Text Analytics

Chatbots / Sprachassistenten

Customer Experience / Customer Journey

Big Data Analytics

Predictive Analytics / Predictive Intelligence (PI)

Hyper Targeting & Campaigning

(Kunden-)Segmentierung

Mustererkennung im Nutzungsverhalten der Kunden

Predictive Maintenance

Verhaltensbasierte Vorhersagen

Industrielle Prozessautomatisierung

AIaaS-Lösungen bieten eine fortschrittliche Infrastruktur und eine hohe Rechenleistung ohne große Investitionen und bei voller Kostentransparenz. Man zahlt nur das, was man nutzt. Unternehmen erhalten somit die Leistungsfähigkeit und die Vorteile Künstlicher Intelligenz zu einem Bruchteil der Kosten, die entstünden, wenn sie selber Lösungen entwickeln würden. Mit kleineren Lösungen starten und bei Bedarf aufstocken: Die hohe Skalierbarkeit bietet höchstmögliche Flexibilität und unterstreicht die Mittelstandstauglichkeit von AIaaS.

Zudem sind die AI-Solutions überaus benutzerfreundlich, Stichwort “Klick-and-drop-Prinzip”. Wenn dann noch – wie bei unserem Fact AI Tech Stack – weitgehend Open Source Software verwendet wird, erhält man viele Möglichkeiten zur Individualisierung durch den Zugriff auf den Quellcode. Ohne Lieferantenbindung, dafür mit einer Kultur der Zusammenarbeit bekommt man durch das geballte Wissen der weltbesten Entwickler einen besseren Zugang zu Innovationen und einen hohen Grad an Interoperabilität.

KI? Aber sicher!

Künstliche Intelligenz als Dienstleistung beschleunigt den digitalen Wandel in Unternehmen und lassen sie agil, flexibel und proaktiv auf die disruptive Umwelt reagieren. Doch wie sieht es mit Sicherheit, Compliance und Datenschutz aus? Wir bei Fact AI legen Wert auf eine vertrauenswürdige KI und hohe DSGVO-Standards. Unser Hosting Provider und somit alle verwendeten Server befinden sich ausschließlich in Deutschland, womit die Daten in der EU bleiben.

Unternehmen müssen heutzutage weder ein Expertenteam einstellen noch eine komplexe Infrastruktur entwickeln. Sie erhalten Künstliche Intelligenz auf Wunsch… und auf Knopfdruck. Von langwierigen und teuren Experimenten hin zu einem effizienten KI-Einsatz mit schnellem ROI… AIaaS macht es möglich.

Weiterführende Links

https://www.zukunftsinstitut.de/dossier/megatrends/

https://www.heise.de/brandworlds/cloud-innovationen/chancen-innovationen/megatrend-ai-as-a-service-was-ist-dran/

https://sonix.ai/articles/difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-natural-language-processing

https://www.digital-chiefs.de/ki-als-dienstleistung-so-steigen-kmu-jetzt-ein/

Zurück zur Blog-Übersicht

IT-techBlog: Security, Cloud & Co.

Freue mich, wenn Sie den Beitrag teilen!

Die Nachfrage an KI-Anwendungen nimmt kontinuierlich zu, und das aus den unterschiedlichsten Gründen. Damit soll sich die Fertigungsqualität in den Fabriken dieser Welt optimieren lassen, aber auch neue Behandlungsmethoden sollen mithilfe der KI im medizinischen Umfeld ermöglicht werden. In diesen und vielen weiteren Fällen stehen zwei Disziplinen im Vordergrund: Das Trainieren der KI-Daten sowie das Ausführen der KI-Anwendung selbst (das

Die neuesten Trends in CRM und Cloud Computing

Das Kontaktvolumen steigt, und niemand toleriert lange Warteschleifen. Automatisieren Sie Routineaufgaben, damit Ihre Servicemitarbeiter möglichst vielen Kunden helfen können. Die Automatisierung spart Ihren Servicemitarbeitern Zeit, die sie dann ganz den Kunden widmen können, anstatt sich Notizen... Weiterlesen

Artificial Intelligence, Kundendienst, Leading Through Change, Service Cloud, Service