Kleine und mittlere Unternehmen stehen in Zeiten fortschreitender Digitalisierung vor der Herausforderung, wie Methoden der Künstlichen Intelligenz die Wertschöpfung im Betrieb steigern können. Der Wettbewerb am Arbeitsmarkt um spezialisierte Fachkräfte ist allerdings groß und die Umsetzung entsprechender Projekte teuer. In der Folge droht vielen KI-Ideen, trotz möglicherweise großen Potenzials, die frühe Auflösung.
Abhilfe versprechen cloudbasierte KI-Plattformen von namhaften Unternehmen wie Microsoft, Google, IBM oder Amazon. Grundidee ist, gebräuchliche Methoden und Werkzeuge eines KI-Projekts intuitiv und Arbeitsabläufe eines KI-Entwicklers automatisiert in der Cloud zur Verfügung zu stellen. Dadurch soll einerseits die Anschaffung teurer Hardware entfallen und anderseits die Nutzung der Plattform durch Fachfremde ermöglicht werden.
Die Vielzahl der Dienste und die Spezifizität der Lösungen macht eine Auswahl gerade für Fachfremde schwer. Es fehlen Übersicht und Bewertungskriterien, die es ermöglichen, KI-Plattformen unabhängig von Anbietern, aber auf das individuelle Problem angepasst, miteinander zu vergleichen. Diese Studie leitet – unter anderem basierend auf mehreren für Unternehmen relevanten KI-Anwendungsfällen – Empfehlungen für die Positionierung im Machine-Learning-as-a-Service-Umfeld ab.