Nei prossimi tre anni, il 92% delle aziende intende aumentare l'utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale all'interno della propria attività. Tuttavia, meno dell'1% dichiara di possedere attualmente un'infrastruttura AI abbastanza matura. Barriere d'ingresso elevate, come la necessità di costruire un team di esperti AI e data scientist per sviluppare un modello da zero, ampliano il divario tra le aspirazioni AI di molte aziende e la loro realtà interna. L'implementazione di soluzioni AI richiede spesso un investimento significativo di risorse, denaro e un'attenta supervisione umana.
Per contribuire a ridurre questo divario tra obiettivi AI ed esecuzione effettiva nasce l'AI come servizio (AI as a Service - AIaaS). Questo approccio basato su piattaforme cloud consente alle aziende di utilizzare tecnologie AI senza dover sostenere investimenti iniziali significativi, costruire data team interni o gestire infrastrutture AI complesse. Proprio come il software as a service (SaaS) ha trasformato il modo in cui le aziende accedono alle applicazioni software, l'AI come servizio rappresenta il catalizzatore di una nuova era di accesso senza precedenti all'intelligenza artificiale.
Cos'è l'AI come servizio?
L'AI come servizio, o AI as a Service, è un modello di business che fornisce servizi AI basati su cloud alle aziende che desiderano integrare l'intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro esistenti. Queste soluzioni AI di terze parti consentono alle aziende di sperimentare con l'intelligenza artificiale riducendo la necessità di competenze AI preliminari.
L'AIaaS è generalmente un modello, uno strumento o una piattaforma AI pronta all'uso che può aggiungere funzionalità AI ai sistemi esistenti, fornendo accesso ad algoritmi di machine learning (i mattoni alla base dell'intelligenza artificiale) e framework di deep learning attraverso API user-friendly (ossia interfacce o protocolli di codifica minimale che consentono alle applicazioni software di scambiare dati). Può essere utilizzata per l'analisi dei dati, la creazione di modelli predittivi, il riconoscimento di pattern e molto altro. I modelli di machine learning personalizzati permettono alle aziende di automatizzare attività su misura per il loro business, analizzare grandi dataset di dati su clienti e storico dati, e identificare pattern emergenti, ottimizzando i processi aziendali.
Quali servizi possono fornire gli strumenti AI?
Gli strumenti AI offrono diverse soluzioni che hanno il potenziale di trasformare profondamente le operazioni aziendali. Man mano che le funzionalità AI continuano a evolversi, i servizi AI offrono un ampio spettro di modelli pre-addestrati e servizi di machine learning personalizzabili, tra cui:
- Elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento vocale: l'NLP (Natural Language Processing, o Elaborazione del Linguaggio Naturale) alimenta l'analisi del testo e la comprensione del linguaggio, rendendolo ideale per l'integrazione con chatbot e assistenti virtuali.
- Analisi del sentiment: l'analisi del sentiment con AI si basa sull'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per analizzare dati testuali e opinioni degli utenti, e interpretare conversazioni sui social media.
- Computer vision: utilizzando sensori specializzati che interagiscono con modelli di machine learning, questa soluzione è utilizzata principalmente per l'analisi di immagini e video.
- Analisi predittiva: l'analisi predittiva è un servizio AI comune, ideale per compiti come il rilevamento di frodi, la previsione di tendenze, la predizione di risultati futuri, l'analisi dei rischi e il supporto al processo decisionale.
- Sistemi di raccomandazione: comunemente utilizzati per personalizzare contenuti per singoli utenti e clienti, i sistemi di raccomandazione AI sono integrati in diversi settori, inclusi ecommerce, intrattenimento e app di food delivery.
- Soluzioni di AI generativa: l'AI generativa è una delle soluzioni AI più discusse ed è spesso utilizzata per creare contenuti scritti come descrizioni prodotti, report e articoli di blog, o anche risorse visive come annunci o contenuti video.
Come applicare l'AI come servizio alla tua azienda
Le applicazioni dei servizi AI sono in continua crescita. Che si tratti di piccole aziende ecommerce o grandi imprese, i casi d'uso dell'AI includono:
Marketing
L'integrazione dell'AI as a Service espande esponenzialmente il toolkit di qualsiasi marketer. L'elaborazione del linguaggio naturale può analizzare recensioni dei clienti e sentiment sui social media per ottenere una comprensione più profonda della percezione del brand, mentre l'analisi predittiva può aiutare a identificare potenziali lead e prevedere le performance delle campagne (anche se l'accuratezza dipende fortemente dalla qualità dei dati e dall'addestramento del modello).
Se hai navigato online nell'ultimo anno, avrai sentito parlare di AI generativa. L'AIaaS fornisce accesso a potenti strumenti di AI generativa che possono automatizzare alcuni compiti di generazione e personalizzazione dei contenuti. Nonostante i progressi nelle funzionalità dell’AI, utilizzare sistemi AI all'interno di un framework di marketing richiede ancora un'attenta supervisione umana e di editing per garantire accuratezza e promuovere l'autenticità del brand.
Servizio clienti
Negli ultimi anni, assistenti virtuali e chatbot sono stati una rivoluzione per i team di servizio clienti. L'AI come servizio fornisce accesso a questi assistenti su larga scala, permettendo alle aziende di automatizzare le risposte a richieste di routine. Gli strumenti di analisi del sentiment mirano a rilevare la frustrazione dei clienti, ma gli svantaggi comuni includono falsi positivi e rilevazioni mancate. Mentre costruire interfacce conversazionali è diventato più accessibile tramite i servizi AI, questi sistemi richiedono addestramento e perfezionamento continui per mantenere l'efficacia.
Operazioni aziendali
Dalla gestione della logistica di magazzino alla previsione della domanda, i modelli di machine learning permettono alle aziende di automatizzare componenti principali delle loro operazioni. Gli algoritmi di machine learning forniti all'interno dell'AIaaS sono abili nel predire pattern di domanda e identificare potenziali problemi della supply chain, anche se le previsioni diventano meno affidabili durante la volatilità del mercato o eventi imprevisti. Allo stesso modo, i sistemi di computer vision possono monitorare le linee di produzione per tipi specifici di difetti, ma potrebbero trascurare problemi di qualità minimi che l'intervento umano può cogliere.
Come scegliere il giusto fornitore di servizi AI
Scegliere il giusto provider di AI come servizio tra le molte tecnologie AI disponibili dipende dalle esigenze della tua azienda, dal tuo budget e dalla tua infrastruttura esistente. Quando scegli un fornitore, considera fattori come:
- Casi d'uso specifici del settore: dove può l'intelligenza artificiale aggiungere il maggior valore alla tua azienda? Seleziona un fornitore che possa fornire servizi di nicchia: chatbot per il servizio clienti per un'azienda ecommerce, ad esempio, o elaborazione di documenti basata su AI per gestire le fatture.
- Esperienza del fornitore con l'implementazione AI: utilizza casi studio e testimonianze dei clienti per verificare la credibilità di un provider.
- Compatibilità con la tua infrastruttura: l'AIaaS giusto dovrebbe integrarsi perfettamente con il tuo flusso di lavoro esistente. Per far sì che questo accada, cerca API compatibili, opzioni di implementazione e soluzioni di archiviazione dati che si allineino alle tue esigenze.
Tieni presente che le sfide di integrazione sono comuni quando si collegano soluzioni AI a sistemi esistenti. L'infrastruttura classica potrebbe non essere compatibile con le API di intelligenza artificiale moderne, richiedendo costosi aggiornamenti di sistema o uno sviluppo personalizzato. Molte aziende sottovalutano la complessità tecnica richiesta per integrare e sfruttare i servizi AI senza problemi con le loro operazioni esistenti, il che può influire sul successo dell'operazione.
Fornitori di AI come servizio da considerare
Se pensi sia giunto il momento di integrare l'AI nella tua azienda, continua a leggere per confrontare alcuni dei provider di servizi AI più popolari sul mercato:
Google Cloud
Google Cloud offre soluzioni AI complete basate su cloud con diverse accessibilità. Per le aziende con un solido team di ingegneri, c'è Vertex AI, una piattaforma di machine learning unificata che ti permette di implementare modelli di machine learning e applicazioni AI. Per le aziende senza molta esperienza nell’intelligenza artificiale, AutoML aiuta i team a sviluppare e integrare modelli di machine learning con un minimo sforzo e una curva di apprendimento graduale.
Alla portata di un'ampia gamma di settori, Google Cloud offre API per l'elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision e il riconoscimento vocale, oltre a soluzioni specializzate come Dialogflow per la creazione di interfacce conversazionali. Con più di 900 integrazioni software all'interno del suo ecosistema AI, la funzionalità pronta all'uso dell'AI di Google Cloud è davvero versatile.
Prezzi: questo provider di servizi AI offre una prova gratuita e accesso a più di 20 prodotti gratis, così i nuovi clienti possono testare e implementare carichi di lavoro e soluzioni preimpostate prima di investire nel suo modello di prezzo pay-as-you-go. (Puoi stimare il costo grazie al calcolatore di prezzi, in inglese).
OpenAI
L'offerta principale di OpenAI è l'API OpenAI, che permette alle aziende (come Duolingo, Whoop e Salesforce) di integrare strumenti avanzati di AI nella loro attività. I modelli più recenti, come GPT-5.1, GPT-4o e GPT-4o mini, portano funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale e multimodalità (testo, immagini, audio e video) in una vasta gamma di applicazioni: creazione di contenuti, customer service, e-learning, analisi dei dati e molto altro.
L’API è estremamente flessibile: puoi usarla per aggiungere ricerca avanzata nei file, analisi del codice, generazione di immagini, funzioni di ricerca web e automazione intelligente all’interno di piattaforme e app già esistenti. Inoltre, consente di personalizzare i modelli tramite fine-tuning o attraverso la creazione di modelli personalizzati basati sui dati dell’azienda, così da ottenere soluzioni ottimizzate per casi d’uso specifici.
Prezzi: l’utilizzo dell’API si basa sul costo per token. GPT-5.1 ha un costo per milione di token che varia a seconda dell’input e dell’output, mentre modelli più accessibili come GPT-4o mini sono pensati per garantire un ottimo rapporto prestazioni/prezzo. I costi esatti dipendono dal modello scelto e dal volume di utilizzo.
Amazon Web Services (AWS) AI
AWS offre servizi AI completi, inclusi Amazon Rekognition per computer vision, Amazon Comprehend per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e Amazon SageMaker per costruire e implementare modelli di machine learning. La sua ampia gamma di offerte fornisce servizi AI scalabili e on-demand che rimuovono il carico di gestione dell'infrastruttura AI per i suoi clienti (che includono BMW e Slack), inclusi agenti virtuali, generazione di codice, ricerca conversazionale, aumento dei dati e ottimizzazione della supply chain. Come Google Cloud, offre una gamma completa di strumenti AI adatti sia per aziende con sviluppatori interni che per quelle senza.
Prezzi: i piani gratuiti di AWS includono prove gratuite, opzioni gratuite per 12 mesi e altre opzioni sempre gratuite, a seconda dello strumento. Il suo calcolatore di prezzi aiuta a stimare il costo della tua infrastruttura specifica.
IBM Watson
IBM Watson offre servizi AI di livello enterprise, inclusi Watson Natural Language Understanding; Watson Assistant, che può integrare AI conversazionale in qualsiasi interfaccia (come assistenti virtuali o app); e Watson Discovery, che estrae insight da dati non strutturati. Watson si concentra su soluzioni AI specifiche per settore con solide misure di sicurezza e caratteristiche di conformità. Come il resto dei fornitori AIaaS in questa lista, fornisce funzionalità attraverso API e servizi gestiti.
Prezzi: il Toolbox Playground di IBM Watson è gratuito. Per sbloccare i prezzi di strumenti specifici, i clienti devono contattare il provider di servizi AI per esporre le loro esigenze particolari.
Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI è una piattaforma integrata con il più ampio ecosistema cloud Azure. I suoi servizi chiave includono i modelli Azure AI Foundry, che presentano capacità di gestione del ciclo di vita e scambio di modelli tramite un'API unificata, così come Azure Cognitive Services, che forniscono capacità AI preimpostate come il riconoscimento vocale e la computer vision. Azure Machine Learning fornisce lo sviluppo di modelli personalizzati, mentre Azure Bot Services è abile nel migliorare l'esperienza cliente con servizi più smart che costruiscono interfacce conversazionali. Ciò che distingue Microsoft Azure AI è la sua stretta integrazione con la suite di prodotti Microsoft (come Office 365), ampie integrazioni native (come GitHub) e le sue caratteristiche di sicurezza livello enterprise.
Prezzi: come i suoi pari, i prezzi di Microsoft Azure variano ampiamente a seconda dello strumento, e offre un calcolatore di prezzi per stimare il costo del tuo stack personalizzato.
Sfide nell'implementazione dell'AI come servizio
Anche se è innegabile che l'AI come servizio abbia trasformato le aziende e continuerà a farlo, non è però una soluzione miracolosa. Oltre alle sfide più ovvie, come costi crescenti e vendor lock-in, implementare l'AIaaS presenta una serie di insidie meno evidenti.
Le piattaforme di intelligenza artificiale funzionano bene solo se alimentate da dati di qualità. In pratica, se la tua azienda non dispone di un’infrastruttura dati solida, la scarsa qualità dei dati può compromettere qualsiasi progetto AIaaS. I modelli hanno bisogno di grandi quantità di dati puliti, coerenti e ben etichettati per funzionare correttamente e restituire insight utili. La preparazione dei dati, però, richiede spesso molto più tempo e budget del previsto: in alcuni casi servono mesi di lavoro prima che gli strumenti di AI possano essere realmente operativi. In breve, anche se le capacità dell’AI crescono rapidamente, il controllo umano resta indispensabile.
Un altro tema fondamentale è la sicurezza e la privacy dei dati, soprattutto quando ci si affida a servizi AI basati sul cloud. Trasferire informazioni sensibili, dai dati aziendali a quelli dei clienti, a fornitori terzi può creare vulnerabilità e aumentare il rischio di violazioni. Inoltre, per le aziende italiane ed europee, la conformità al GDPR è un elemento imprescindibile. La gestione dei dati in cloud che possono attraversare più giurisdizioni rende ancora più complesso assicurare il rispetto di norme come il Regolamento generale sulla protezione dei dati. Anche altre normative internazionali, come il CCPA (pagina in inglese) negli Stati Uniti, possono creare ulteriori livelli di complessità per chi opera a livello globale.
AI come servizio: domande frequenti
Come funziona l'AI come servizio?
L'AI come servizio fornisce modelli AI preimpostati e algoritmi di machine learning tramite API basate su cloud, permettendo alle aziende di integrare funzionalità AI senza costruire la propria infrastruttura AI sottostante. La tecnologia può aiutare le aziende a ottenere insight preziosi adattandosi ai modelli di business preesistenti, migliorando l'efficienza operativa.
Qual è la differenza tra AI come servizio e SaaS?
Entrambi sono servizi basati su cloud. Il software-as-a-service (SaaS) fornisce applicazioni software complete, mentre l'AIaaS fornisce capacità e servizi AI specifici per l'integrazione nei sistemi esistenti.
Come posso far crescere la mia azienda con l'AI?
Le strategie AI possono guidare la crescita attraverso l'automazione dei compiti e l'analisi dei dati, portando a una maggiore efficienza. Detto questo, i risultati variano significativamente a seconda della qualità dell'implementazione, della disponibilità dei dati e della manutenzione.
