AutoML（自动化机器学习）和 AutoAI（自动化人工智能）都旨在简化复杂工作流程，但在范围、用例和提供的自动化级别上有所不同。AutoML 专注于自动化机器学习流程中的特定步骤，例如数据预处理、模型选择和超参数调优。例如，Google AutoML 或 H2O Driverless AI 等工具可以处理特征工程或算法选择等任务，让开发者无需手动调整每个参数即可训练模型。AutoML 对于机器学习专业知识有限的团队特别有用，因为它减少了构建基线模型所需的时间和精力。然而，它主要针对模型开发阶段，而将部署、监控和集成作为单独的任务。
另一方面，AutoAI 将自动化扩展到模型训练之外，涵盖更广泛的 AI 生命周期管理。像 IBM AutoAI 这样的平台不仅自动化模型创建，还处理数据准备、部署和持续监控。例如，AutoAI 可能会自动生成将模型部署为 API 的代码，将其与数据管道集成，或在检测到数据漂移时触发重新训练。这种端到端的方法使得 AutoAI 适用于希望以最少的人工干预来落地 AI 的组织。一个关键的区别是，AutoAI 通常包含内置的治理和可解释性功能，这对于医疗保健或金融等受监管行业的合规性至关重要。
在 AutoML 和 AutoAI 之间做出选择取决于问题的复杂性和团队的目标。AutoML 非常适合快速实验，例如原型化推荐系统或对客户反馈进行分类。开发者可以使用它来迭代模型性能，而无需深陷实现细节。AutoAI 更适合生产级系统，在这些系统中，可伸缩性、维护和集成至关重要。例如，一家零售公司可能使用 AutoAI 部署一个需求预测模型，该模型直接连接到库存管理工具，确保预测实时更新。AutoML 简化了模型构建，而 AutoAI 解决了大规模部署和管理 AI 系统的全部挑战。