Cosa sono e differenza tra SaaS, AIaaS e MLaaS

Soluzioni di intelligenza artificiale

Oggigiorno, è comune pensiero che data la complessità delle nuove tecnologie che compongono l’intelligenza artificiale (IA) come il machine learning e l’advanced analytics, esse siano molto costose e difficili da implementare durante il processo di digitalizzazione di un’azienda. Infatti, soprattutto le piccole e le medie imprese, preferiscono dedicare questa parte di budget all’aumento di altri asset aziendali come macchinari, fabbricati e così via, invece di sperimentare l’uso dell’AI e andare incontro ai presunti rischi associati. Oggi, però, in un mondo che cambia continuamente, dove un’impresa non opera più in un unico contesto competitivo, ma in tanti contesti competitivi in funzione dei prodotti che offre, dei mercati a cui si rivolge e delle tecnologie che utilizza avere accesso a tecnologie innovative e cambiare la propria strategia aziendale è cruciale, non solo per la crescita, ma anche per la sopravvivenza.

Per quanto riguarda i costi dell’implementazione di tecnologie che sfruttano l’AI, si pensa che essi siano molto elevati e non sostenibili economicamente per una azienda di piccole dimensioni: ad esempio, vi è la necessità dell’acquisto di enormi data center per l’elaborazione dei dati, oppure vi è la necessità di una cospicua quantità di data scientist. In realtà, oggi, c’è la possibilità, anche per le PMI, di avvalersi dell’intelligenza artificiale tramite metodi assai più accessibili. Questo è possibile grazie ai recenti prodotti basati su logiche “as a Service” che, tramite la virtualizzazione ed il cloud, riescono ad offrire alle aziende accesso a tecnologie molto più avanzate di quelle disponibili internamente.

SaaS, AIaaS e MLaaS

L’etichetta as a Service ( “aaS”) viene applicata ad ogni servizio offerto a un’azienda oppure ad un consumatore finale attraverso l’utilizzo del cloud. Il modello più famoso è il “SaaS”, ovvero Software as a Service, che comprende tutte le soluzioni software, sviluppate e mantenute da un provider, dove il cliente paga solamente per l’utilizzo che ne fa. In questa categoria vengono spesso inquadrati i software gestionali (ERP) oppure applicazioni per la gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Il vantaggio principale dell’utilizzo di questi software è l’impatto finanziario che ne deriva: il TCO (“Total Cost of Ownership”), infatti, è ridotto al minimo grazie ai costi di gestione e di manutenzione sostenuti dai produttori. Inoltre, anche il time to market dei propri prodotti può essere ridotto sensibilmente. Tra gli svantaggi troviamo la necessità di una connessione ad Internet stabile

che non sempre è garantita, e la necessità per le imprese di avvalersi di software pressoché standardizzato, le cui feature non sempre soddisfano tutte le esigenze interne. Nonostante ciò, i benefici dei Software as a Service sono tali da renderli una delle alternative più considerate dalle imprese, soprattutto di piccole dimensioni.

Oltre alle soluzioni SaaS, il paradigma “as a Service” si è diffuso continuamente e in modo costante all’interno del processo di digital transformation delle aziende. Ad oggi, vi sono decine di soluzioni di questo tipo tra cui il “PaaS” (Platform as a Service), che offre l’intera piattaforma (il sistema operativo integrato con gli strumenti per lo sviluppo) su cui effettuare le operazioni e le analisi in base alle proprie esigenze, oppure lo “IaaS” (Infrastructure as a Service) che si limita, invece, ad offrire solamente l’infrastruttura (server e archiviazione) e la sicurezza necessaria per poter installare il proprio sistema operativo e i propri software in cloud. Ciò che ultimamente sta attirando l’attenzione di molti manager, però, sono i più recenti acronimi “AIaaS” (Artificial Intelligence as a Service) e “MLaaS” (Machine Learning as a Service).

Queste soluzioni includono tutti i servizi che vengono offerti ad altre aziende per avere la possibilità di sfruttare l’intelligenza artificiale e gli strumenti di machine learning in modo più semplice ed accessibile. Il Machine Learning as a Service, in particolare, è nato dalla necessità delle imprese di avere a disposizione i modelli del machine learning per effettuare analisi predittive o per trarre maggior valore dai dati a disposizione. I principali vantaggi del MLaaS, oltre ai costi operativi drasticamente ridotti, consistono nell’avere a disposizione un’infrastruttura con algoritmi già implementati, modelli di data analytics già verificati e un livello di sicurezza tendenzialmente maggiore. A tal fine, nell’ultimo decennio si è sviluppata l’industria del MLaaS con protagoniste le più importanti aziende del settore, chiamate anche digital native, come Google, Amazon e Microsoft oltre alla nascita di nuove startup, tra cui Landing AI, che offrono servizi molto più interessanti per le piccole e le medie imprese.