In diesem speziellen Gastbeitrag glaubt Rob Light, Research Principal bei G2 Crowd, dass die Technologie hinter MLaaS 2019 mit Hilfe der Cloud-Giganten, Medien- und Beratungspartnerschaftsmöglichkeiten an Bedeutung gewinnen wird. Rob konzentriert sich bei G2 Crowd auf die Kategorien künstliche Intelligenz, Big Data und Analytics. In seiner Freizeit schaut er sich gerne so viele Filme wie möglich an und versucht sich sogar mit Amateur-Drehbüchern.
Da künstliche Intelligenz (KI) zunehmend auf Unternehmen anwendbar wird, wächst die Begeisterung hinter dem Begriff — und das aus gutem Grund. KI, genauer gesagt maschinelles Lernen, eröffnet scheinbar unendliche Anwendungsfälle, um Geschäftsaufgaben besser zu automatisieren und Menschen bei datengesteuerten Entscheidungen zu unterstützen.
Um wirklich von maschinellem Lernen zu profitieren, müssen Unternehmen eines von zwei Dingen tun: Investieren Sie eine Menge Ressourcen (Geld) in Datenwissenschaftler oder Entwickler mit einem Hintergrund im maschinellen Lernen oder nutzen Sie Machine Learning as a Service (MLaaS) -Angebote
Die letztere Option kann für ein Unternehmen, das möglicherweise nicht den Luxus hat, hochqualifizierte (sprich: teure) Mitarbeiter einzustellen, viel kostengünstiger sein. MLaaS-Produkte sind Microservices, die hauptsächlich von großen Cloud-Computing-Anbietern wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform verkauft werden.
Diese Anbieter von Cloud-Infrastruktur haben den Luxus, Algorithmen für maschinelles Lernen intern entwickeln zu können, da sie diese hochqualifizierten Datenwissenschaftler einstellen können. Darüber hinaus haben diese Unternehmen Zugriff auf enorme Datensätze, die notwendig sind, um Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren. Ähnlich wie Amazon seine eigene Cloud-Infrastruktur für den internen Gebrauch aufgebaut hat und dann beschlossen hat, sie anderen Unternehmen als Plattform zur Verfügung zu stellen, haben diese Unternehmen Tools für maschinelles Lernen für ihre eigenen Geschäftsanwendungen entwickelt und beschlossen, die Dienste extern zu verkaufen. Diese Lösungen umfassen vorgefertigte Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und allgemeine Algorithmen für maschinelles Lernen
Da so viele Unternehmen einen bestimmten Cloud-Infrastrukturanbieter übernehmen oder zu diesem migrieren, um ihr Geschäft aufzubauen, ist es für Unternehmen einfach, MLaaS-Angebote von ihrem Cloud-Infrastrukturanbieter zu erwerben.
Die geschäftlichen Auswirkungen von MLaaS und ihre Auswirkungen auf KI-Trends im Jahr 2019 konzentrieren sich auf zwei Schlüsselbereiche: bewusstsein und Implementierung
MLaaS werden auf dem Radar jeder C-Suite sein
Im Jahr 2019 werden MLaaS zum Mainstream. In diesem Jahr wird sich die Verantwortung von Geschäftsführern, die Informationen über maschinelles Lernen suchen müssen, zu MLaaS-Anbietern verlagern, die ihre Angebote in größerem Maßstab bewerben.
Technologieunternehmen werden mehr tun, um Geschäftsanwender über die Anwendungen und Auswirkungen von KI aufzuklären und einen Gedankenwechsel rund um die Technologie zu bewirken. Es wird nicht mehr einfach wie ein futuristisches Wunderwerkzeug erscheinen; unternehmen werden KI aufschlüsseln, um zugänglicher und für den täglichen Betrieb anwendbar zu sein.
Eine wichtige Form der MLaaS-Werbung wird sich um Ergebnisberichte drehen. In jedem Ergebnisbericht von Amazon, Microsoft oder Google verweisen sie auf ihre Cloud-Computing-Abteilungen und heben hervor, wie schnell sie wachsen, wie viel Geld sie verdienen und welchen unglaublichen Gewinn sie aus diesen Abteilungen ziehen. Im Jahr 2019 wird sich dieses Paradigma nicht nur in die Berichterstattung über Cloud-Computing-Einnahmen verwandeln, sondern auch die Anleger darüber informieren, wie viel Umsatz sie mit ihren MLaaS-Angeboten erzielen.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird die Meldung von Marktanteilen und Umsatzzahlen für MLaaS-Angebote zu einem wichtigen Verkaufsargument für diese Cloud-Giganten. Nachrichtenagenturen werden diese Zahlen genauso hervorheben wie die Cloud-Zahlen, und dies wird ihre Aktien auf die gleiche Weise ankurbeln, wie es Cloud Computing in den letzten fünf Jahren getan hat.
Ob sie diese Produkte für maschinelles Lernen als MLaaS bezeichnen, bleibt abzuwarten, aber auf die eine oder andere Weise werden sie auf die verfügbaren Dienste verweisen und wie sie für eine echte digitale Transformation von entscheidender Bedeutung sein können. Dieser zusätzliche Bekanntheitsgrad wird nicht nur den Cloud-Giganten zugute kommen, sondern auch Unternehmen dazu ermutigen, den Vertrauensvorschuss zu ergreifen und MLaaS-Produkte zu implementieren.
Bald wird es kein Kampf um Cloud-Marktanteile zwischen AWS, Microsoft, Google und IBM sein. Es wird ein Kampf um KI-Marktanteile.
Eine verstärkte Implementierung führt zu florierenden Partnerpraktiken
Der Kauf eines Machine Learning-Dienstes von einem Cloud-Anbieter ist nur der erste Schritt zur Nutzung von KI. Sobald Sie sich für eine Natural Language Processing (NLP) – oder Computer Vision-Lösung entschieden haben, müssen Sie den Dienst oder Algorithmus noch trainieren, um die richtigen Ausgaben bereitzustellen. Mit einem Mangel an Datenwissenschaftlern in der Belegschaft sowie einem Mangel an Ressourcen, um diejenigen einzustellen, die verfügbar sind, werden Implementierungs- und Beratungspartner dank ihres Verständnisses von KI und MLaaS gedeihen.
Berater können teuer sein, aber im Vergleich zur Einstellung eines Datenwissenschaftlers könnte dies immer noch eine steuerlich verantwortliche Entscheidung sein, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Wenn diese Partnerpraktiken dazu beitragen können, MLaaS-Produkte schnell und effizient zu implementieren und zu schulen, sind sie eine kluge Wahl im Vergleich zur Einstellung eines Datenwissenschaftlers. Darüber hinaus sind Data Scientists möglicherweise nicht mit allen Anbieterlösungen vertraut, sodass es von Bedeutung sein wird, diejenigen zu finden, die sich im Vergleich zu Microsoft auf die MLaaS-Angebote von Google spezialisiert haben.
Es werden neue Beratungsunternehmen entstehen, die sich darauf spezialisiert haben, die Machine Learning Services von AWS, Microsoft oder Google zu trainieren und Unternehmen bei der Implementierung in tägliche Prozesse zu unterstützen. Viele der großen Beratungsunternehmen wie Accenture und Deloitte haben sich bereits in diese Bereiche gewagt und bestehen bereits Partnerschaften mit diesen Anbietern, aber kleine Geschäfte werden 2019 in rasantem Tempo eröffnet.
Es gibt viele Möglichkeiten für bestehende Beratungsunternehmen, insbesondere für solche, die sich auf Daten oder Analysen spezialisiert haben. Diejenigen, die Wissen, wie man Daten vorbereitet und organisiert, werden ein Bein haben, denn das ist wirklich der erste Schritt bei der Nutzung von MLaaS. Maschinelles Lernen ist nur so gut wie die verfügbaren Daten und der Übergang zu Trainingsalgorithmen wird eine natürliche Entwicklung sein.
Diese großen Beratungsunternehmen haben bereits begonnen, einige spezialisiertere, kleinere Praxen zu erwerben. Im Juli 2018 gab Accenture bekannt, dass es die Real Time Analytics Platform erworben hat, um seine KI-Fähigkeiten zu erweitern. In der Pressemitteilung heißt es: „Die Echtzeit-Analyseplattform nutzt KI in Form von maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Natural Language Processing (NLP), um jede Phase des Lebenszyklus von Softwaretests zu analysieren und es Benutzern zu ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die Fehler reduzieren, die Ausführung von Testfällen optimieren und die Entscheidungsfähigkeit des Menschen in diesem Prozess verbessern.“
Im September 2018 kaufte Deloitte die Plattform für künstliche Intelligenz von Magnetic Media, um die KI-Spezialisierung im Marketing- und Werbeflächen gezielt zu stärken. Diese strategischen Akquisitionen werden sich nur fortsetzen und im Laufe der Zeit spezifischer werden. Erfolgreiche AWS- oder Google-MLaaS-Praktiken werden sehr gefragt sein, genauso wie starke Workday- oder Salesforce-Implementierungspartner von den Big Playern verschlungen werden
Auf die eine oder andere Weise werden MLaaS in 2019
Trotz großer Anstrengungen wird der Begriff MLaaS möglicherweise nicht zu einem Begriff, wie PaaS (Platform as a Service) oder IaaS (Infrastructure as a Service) zur Standard-Tech-Terminologie geworden sind. Die Technologie hinter MLaaS wird jedoch 2019 mit Hilfe der Cloud-Giganten, Medien- und Beratungspartnerschaftsmöglichkeiten an Bedeutung gewinnen.
Unternehmen werden sich der zahlreichen Möglichkeiten, die diese Lösungen bieten, bewusster werden, und die Implementierungen werden sich so stark ausdehnen, dass sie möglicherweise der Grund sind, warum Unternehmen bestimmte Cloud-Computing-Anbieter auswählen. Das mag zwar optimistisch erscheinen, ist aber auch ein sehr rationaler nächster Schritt, um eine echte digitale Transformation zu erreichen.
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