Operacjonalizacja sztucznej inteligencji: jakie błędy przedsiębiorstwa popełniają w kwestii skalowania modeli

Menedżerowie inwestują miliony w sztuczną inteligencję, jednak badanie BCG z 2025 r. wykazało, że tylko około 5% firm czerpie wymierne korzyści ze sztucznej inteligencji na dużą skalę , podczas gdy większość widzi niewiele lub nie widzi jej wcale. Jednocześnie liczne badania pokazują, że ponad połowa projektów AI nigdy nie trafia do produkcji lub zostaje porzucona po weryfikacji koncepcji z powodu słabych danych, słabego zarządzania i niejasnej wartości biznesowej.

Problemem nie jest brak sprytnych modeli. Problem polega na tym, jak te modele są eksploatowane, utrzymywane i konserwowane dzień po dniu. Innymi słowy, operacje AI wiążą się z największym ryzykiem i większością korzyści.

W tym gościnnym poście omówiono, dlaczego skalowanie sztucznej inteligencji tak często kończy się niepowodzeniem, co idzie nie tak w okopach i jak podejście skupiające się na operacjach zmienia trajektorię.

Dlaczego skalowanie AI nie udaje się większości przedsiębiorstw?

Większości dużych organizacji nie brakuje eksperymentów AI. Z najnowszego badania McKinsey dotyczącego stanu sztucznej inteligencji wynika, że ​​prawie wszyscy respondenci twierdzą, że gdzieś korzystają ze sztucznej inteligencji, ale tylko niewielka mniejszość widzi trwały wpływ na poziomie przedsiębiorstwa.

Co dzieje się w praktyce:

• W jednostkach biznesowych przeprowadza się dziesiątki weryfikacji koncepcji
• Garść obiecujących wyglądów w wersji demonstracyjnej
• Bardzo niewiele z nich przetrwa przeglądy bezpieczeństwa, prace integracyjne i opinie prawdziwych użytkowników

Pod tym wzorcem kryją się pewne przewidywalne problemy:

• Sztuczna inteligencja jako jednorazowa „inicjatywa” zamiast zdolności operacyjnej
  Sztuczną inteligencję traktuje się jak projekt mający datę rozpoczęcia i zakończenia. Jest cykl budżetowy, dostawca, dashboard, prezentacja. Brakuje spojrzenia na sztuczną inteligencję jako na produkt, który wymaga planu działania, własności i budżetu.
• Piloci ignorujący środowisko produkcyjne
  Wielu pilotów po cichu polega na ręcznie dobieranych zbiorach danych, ręcznym projektowaniu funkcji lub na pojedynczym zaawansowanym użytkowniku. Nic takiego nie istnieje w żywym ekosystemie. Kiedy zespoły próbują przenieść ten sam artefakt do środowiska produkcyjnego, wszystko – od dostępu do danych po zachowanie związane z opóźnieniami – zmienia się jednocześnie.
• Brak ekonomicznego podejścia do skalowania
  Zarządy słyszą historie o 10-krotnej produktywności. Rzadko widzą kosztowny obraz infrastruktury, obserwowalności, aktualizacji modeli i zarządzania zmianami. Bez tego spirala oczekiwań i sztuczna inteligencja lądują na liście „nieudanych innowacji”, gdy pierwsza fala projektów rozczaruje.

Większość podręczników dotyczących skalowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie nadal zakłada, że ​​po wybraniu odpowiedniego modelu i platformy reszta to głównie szczegóły wykonania. W rzeczywistości sposób, w jaki projektujesz i przeprowadzasz operacje AI, często ma większe znaczenie niż wybrany model dużego języka.

Typowe pułapki operacyjne

Kiedy patrzę na nieudane lub wstrzymane inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją, prawie zawsze znajduję te same wzorce operacyjne.

Pułapki, które widzisz na wolności

Za tymi objawami wciąż pojawia się kilka problemów strukturalnych:

• Fragmentaryczne łańcuchy dostaw danych
  Dane do szkolenia, testowania i udostępniania pochodzą z różnych ścieżek, ale usługi zarządzania danymi ujednolicają te potoki, aby ograniczyć dryf i niestabilność. Modele zachowują się dobrze w testach, a następnie źle zachowują się na produkcji, ponieważ dystrybucja danych wejściowych i świeżość są zupełnie inne.
• Współpraca od podstaw
  Analitycy danych mają własne notesy. Zespoły platform są właścicielami klastrów. Właściciele firm mają własne wskaźniki KPI. Nikt nie jest właścicielem pełnego cyklu życia od pomysłu do wycofania na emeryturę. Każde przekazanie powoduje opóźnienia, przeróbki i subtelne rozbieżności w oczekiwaniach.
• Ryzyko operacyjne traktowane później
  Kwestie prawne, zgodności i bezpieczeństwa zostają wciągnięte w dyskusję, gdy zbliża się premiera czegoś. Widzą gotowe rozwiązanie, zgłaszają uzasadnione wątpliwości i projekt utknął w martwym punkcie. Można odnieść wrażenie, że „zarządzanie blokuje sztuczną inteligencję”, podczas gdy prawdziwym problemem jest późne zaangażowanie.

Bez strategii operacji AI piloci pozostają bez środków do życia. Otrzymujesz mnóstwo ciekawych prac, które nigdy nie łączą się z funkcjonowaniem firmy.

MLOps jako brakujące ogniwo w operacjach AI

MLOps jest często opisywany jako „DevOps do uczenia maszynowego”. Definicja ta jest technicznie poprawna, ale nie oddaje tego, co się dzieje. W praktyce MLOps to dyscyplina, która przekształca modele w gotowe do uruchomienia systemy i wiąże je z rzeczywistymi wynikami biznesowymi.

Możesz myśleć o operacjach AI jako o trzech warstwach, które MLOps musi łączyć:

• Aktywa

Badania nad przyjęciem MLOps pokazują, że praktyki takie jak orkiestracja przepływu pracy, odtwarzalność, wersjonowanie i monitorowanie korelują z wyższą satysfakcją użytkowników i lepszymi wynikami. Brzmi to abstrakcyjnie, dopóki nie zauważysz, jak konkretne są tryby awarii, gdy brakuje tych praktyk.

MLOps nie jest kategorią narzędzi, którą kupuje się raz. To kręgosłup operacyjny, który pozwala zespołom zajmującym się analizą danych, platformą i produktami działać jako jeden system. Dlatego też znajduje się w centrum poważnych programów operacyjnych AI .

Zarządzanie i monitorowanie, które sprawdzają się w prawdziwym życiu

Wiele przedsiębiorstw reaguje na ryzyko związane ze sztuczną inteligencją, pisząc długie dokumenty polityczne. Niewielu udaje się przekształcić te dokumenty w codzienną rutynę dla zespołów budujących i uruchamiających modele.

Dojrzałe operacje AI zwykle dzielą zarządzanie na trzy praktyczne pętle:

• Pętla monitoringu technicznego

Najnowsza analiza branżowa wskazuje, że słabe zarządzanie danymi i słaby nadzór nad sztuczną inteligencją to już główne powody, dla których przewiduje się niepowodzenie wielu projektów związanych ze sztuczną inteligencją lub ich anulowanie w ciągu najbliższych 1–2 lat.

Organizacje, z którymi współpracuję, odnoszą największe sukcesy, traktują te pętle jako część swojego podręcznika operacji AI , a nie oddzielne „inicjatywy związane z ryzykiem”. Automatyzują w jak największym stopniu (pochodzenie danych, kontrole dostępu, wykrywanie dryftu) i poświęcają czas tam, gdzie potrzebna jest ocena.

Studia przypadków dotyczące skutecznego skalowania sztucznej inteligencji

Aby to skonkretyzować, spójrzmy na dwa anonimowe wzorce, które często się pojawiają.

Studium przypadku 1: Od teatru sprawdzającego koncepcję do sztucznej inteligencji w produkcji

Globalny sprzedawca detaliczny miał ponad 40 przypadków użycia sztucznej inteligencji na różnych etapach pilotażowych: prognozowaniu popytu, dynamicznych cenach, personalizacji marketingu i operacjach sklepowych. Tylko dwa z nich były w danym momencie pod napięciem i oba wymagały ciągłej interwencji ręcznej.

Kluczowe problemy:

• Każdy zespół zbudował własne rurociągi i wzorce infrastruktury
• Brak wspólnych standardów monitorowania, dostępu do danych i wdrażania modeli
• Właściciele firm postrzegali sztuczną inteligencję jako „projekt IT”, a nie część zysków i strat

Firma zmieniła taktykę i utworzyła małą centralną grupę operacyjną AI , która ma trzy obowiązki:

• Zdefiniuj i utrzymuj referencyjny stos MLOps (wzorce pozyskiwania danych, potoki uczenia i udostępniania, śledzenie eksperymentów, rejestr modeli).
• Ustanawiaj i egzekwuj standardy w zakresie obserwowalności, zarządzania i raportowania kosztów.
• Szkoluj zespoły biznesowe, aby traktowały przypadki użycia sztucznej inteligencji jak produkty, korzystając z właścicieli, wskaźników sukcesu i planów działania.

W ciągu 18 miesięcy:

• Czas od pomysłu do pierwszej wersji produkcyjnej skrócił się z 9–12 miesięcy do około 8 tygodni
• Ponad 20 modeli działało przy użyciu wspólnych narzędzi zamiast niestandardowych skryptów
• Przeglądy kwartalne powiązały każdy przypadek użycia z mierzalnym wpływem na marżę i zapasy

Interesujące jest to, co się nie zmieniło. Podstawowe modele pozostały dość podobne. Ta skokowa zmiana wynikała ze zdyscyplinowanego skalowania sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa poprzez wspólne operacje, a nie z nowych, egzotycznych algorytmów.

Studium przypadku 2: Przemysłowa sztuczna inteligencja wytrzymuje kontakt z rzeczywistością

Producent przemysłowy próbował zastosować modele konserwacji predykcyjnej dla sprzętu o krytycznym znaczeniu. Pierwsza próba nie powiodła się. Modele wyszkolone na podstawie historycznych danych z czujników wyglądały dokładnie w testach offline, jednak w fazie produkcyjnej generowały zbyt wiele fałszywych alarmów. Technicy przestali zwracać uwagę.

Wewnętrzny przegląd wykazał trzy główne przyczyny:

• Dane treningowe zostały oczyszczone w sposób, który nie odzwierciedlał rzeczywistego szumu czujnika
• W bieżącym rurociągu brakowało dwóch kluczowych sygnałów, które były obecne podczas szkolenia
• Nikt nie mapował, w jaki sposób przewidywania modeli zmienią przepływ pracy techników

Przy drugiej próbie zespół ponownie potraktował swoją pracę jako problem skalowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie , a nie konkurs w dziedzinie nauki o danych.

Oni:

• Zdefiniowano jasny „kontrakt danych” dla strumieni czujników, z gwarancjami dotyczącymi częstotliwości próbkowania, jednostek i obsługi brakujących danych
• Wdrożono ujednolicony potok MLOps od spożycia do udostępnienia, dzięki czemu przeszkolone modele mogły zostać wprowadzone do produkcji przy minimalnym tarciu
• Włączono techników do projektowania, stosując progi i formaty alertów dostosowane do ich rzeczywistości

Monitorowanie obejmowało teraz zarówno wskaźniki dryfu, jak i informacje zwrotne z pola. Kiedy model zaczął się pogarszać, przekwalifikowanie przeprowadzono w ramach tego samego ustandaryzowanego procesu, a nie w ramach jednorazowego projektu ratunkowego.

W ciągu roku liczba nieplanowanych przestojów w docelowej klasie aktywów znacząco spadła. Najważniejszą zmianą była niezawodność całego rurociągu, a nie dramatyczny skok dokładności modelu.

Gdzie stąd iść?

Jeśli poważnie myślisz o skalowaniu modeli, zacznij od potraktowania operacji AI jako dyscypliny najwyższej klasy:

• Mapuj pełny cykl życia 2–3 przypadków użycia o dużej wartości, od pozyskania danych do wycofania
• Zidentyfikuj każdy ręczny krok, przekazanie i „proces w tle”, który utrzymuje modele przy życiu
• Zdecyduj, które elementy Twojego stosu MLOps będą wspólne, według opinii domyślnych
• Wbuduj zarządzanie i monitorowanie w te wartości domyślne, zamiast nakładać je na wierzch

Organizacje, które będą miały znaczenie w następnej fali sztucznej inteligencji, to nie te z najbardziej błyskotliwymi demonstracjami. To oni mogą spokojnie uruchamiać i rozwijać dziesiątki modeli produkcyjnych bez dramatów, miesiąc po miesiącu. Jeśli uda Ci się doprowadzić operacje AI do tego poziomu dojrzałości, reszta Twojej historii zacznie się sama układać.