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组织越来越多地使用人工智能来执行以前被认为只有人类才能执行的复杂任务。在一些狭窄的应用领域，人工智能现在甚至超越了人类的表现。此类复杂任务的例子包括分析医疗数据以协助医生更快、更准确地做出医疗决策（Madani 等人2018 ），或在数小时或数天（而不是数月）内分析大量视频片段以支持刑事调查（Crawford 2019 ）。然而，组织面临的一个主要挑战是采用和整合人工智能的复杂而艰巨的过程，这被认为是“一段旅程，而不是目的地”（Dutta 2018 ）。这种普遍的犹豫源于人工智能专家的稀缺（Chui 和 Malhotra 2018 ）；组织缺乏能力和预算来建立和维护所需的大量 IT 资源（Romero 等人2019 ）；以及如何有效部署和配置基于 AI 的系统的知识有限（Yao 等人2017 ），等等。因此，大多数组织仍然未能采用 AI 并充分利用其潜力（Ransbotham 等人2019 ；Zapadka 等人2020 ）。为了促进 AI 的传播和应用，亚马逊、谷歌、IBM、微软、Salesforce 或 SAP 等云提供商已开始提供机器学习、深度学习、分析和推理即服务，将从云端配置 AI 功能的讨论付诸实践。此外，初创企业和中小型企业 (SME) 也在顺应这一趋势，提供独特的基于云的 AI 服务，以满足各行各业中小型企业的需求。例如，Incomaker 提供基于 AI 的销售和营销自动化工具。这些服务被称为人工智能即服务 (AIaaS)。从本质上讲，AIaaS 结合了 AI（即机器执行我们认知功能的能力）。
人工智能即服务
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