Inteligencia artificial como servicio, ¿Qué es y cuáles son sus retos?

Con un potencial de mercado superior a los 55.000 millones de dólares para 2028, la Inteligencia Artificial como un servicio o AIaaS está cambiando el mundo tal como lo conocemos. ¿En qué consiste y cuál es su futuro?

La Inteligencia Artificial como un servicio (AIaaS) no es algo nuevo. Según la firma analista Markets and Markets, la AIaaS fue responsable de movilizar globalmente más de 9.300 millones de dólares en 2023 y crecerá a una tasa compuesta anual del 42.6% hasta 2028.

Se trata de una tendencia gigantesca que aprovecha el potencial de la Inteligencia Artificial. Aunque la IA pareciera estar en todas partes, la realidad es que no es fácil producirla; se requiere experiencia, poder de cómputo, energía y, sobre todo, datos.

La respuesta ante estos desafíos llegó en un modelo conocido por todos: la nube. Aunque sus orígenes se remontan a mediados de 1960, la computación en la nube realmente empezó en la primera década del segundo milenio cuando gigantes como Google, Microsoft Azure y Amazon AWS entraron en juego.

En su primera instancia, estos titanes ofrecieron a las empresas un modelo de plataformas sobre las cuales trabajar (Platform as a Service o PaaS). Posteriormente, se pasó a un modelo de Infraestructura como un servicio (IaaS) para luego migrar a un enfoque centrado en los datos. La última gran tendencia va más allá y es la Inteligencia Artificial como un Servicio (AIaaS).

¿Qué es la AIaaS y cuáles son sus beneficios?

La AIaaS se puede definir como un modelo de servicio basado en la nube que ofrece externalización de la inteligencia artificial (IA) a las empresas para que estas puedan empezar a probarla con bajo riesgo y poca inversión.

Sobre este modelo, podemos hablar del ofrecimiento de varios servicios de IA a través de interfaces públicas (API) que permitan a las empresas acceder a modelos de chats conversacionales, visión computarizada, machine learning, entre otros.

En términos prácticos, la AIaaS hace posible montar más rápidamente chats de soporte a los clientes, analizar millones de imágenes (imagine las radiografías de un hospital) y detectar patrones de comportamiento de una forma más económica y eficiente.

En otras palabras, así como ChatGPT y Google Bard han democratizado los grandes modelos de lenguaje (LLM) para la población, la AIaaS permite lo mismo a las empresas, haciendo posible que emprendimientos puedan competir con grandes empresas en segmentos como las finanzas, salud y el comercio, al permitirles acceder a tecnología de punta.

Retos de la AIaaS

A pesar de los beneficios económicos y operativos de la Inteligencia Artificial como un servicio, también existen varios retos para su implementación y uso en empresas, tales como:

• Dependencia de un proveedor externo.
• Gestión del cambio.
• Gestión de los datos.

Implementar un proceso de IA puede traer múltiples beneficios, pero requiere de liderazgo que comience desde la gerencia e involucre a todos los actores de la organización para sobrellevar los desafíos de cualquier proceso de cambio.

Y, al igual que sucede con cualquier tecnología, lo ideal para superar estos desafíos es investigar y pedir ayuda, por supuesto, de firmas calificadas e idealmente con experiencia en el nicho de mercado en que se desee trabajar.

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