Operaționalizarea inteligenței artificiale: ce greșesc întreprinderile în ceea ce privește scalarea modelelor

Directorii investesc milioane în AI, dar un studiu BCG din 2025 a constatat că doar aproximativ 5% dintre companii obțin valoare măsurabilă din AI la scară , în timp ce majoritatea văd puțin sau deloc. În același timp, mai multe sondaje arată că peste jumătate dintre proiectele de inteligență artificială nu ajung niciodată la producție sau nu sunt abandonate după demonstrarea conceptului din cauza datelor slabe, guvernanței slabe și valorii comerciale neclare.

Problema nu este lipsa modelelor inteligente. Problema este modul în care aceste modele sunt rulate, deținute și întreținute zi de zi. Cu alte cuvinte, operațiunile AI sunt acolo unde se află majoritatea riscurilor și cea mai mare parte a avantajelor.

Această postare pentru oaspeți analizează de ce scalarea AI eșuează atât de des, ce nu merge bine în tranșee și cum o abordare bazată pe operațiuni schimbă traiectoria.

De ce scalarea AI eșuează pentru majoritatea întreprinderilor?

Majoritatea organizațiilor mari nu duc lipsă de experimente AI. Cel mai recent sondaj de stat al inteligenței artificiale al lui McKinsey arată că aproape toți respondenții raportează că folosesc AI undeva, dar doar o mică minoritate vad un impact susținut la nivel de întreprindere.

Ce se întâmplă în practică:

• Zeci de dovezi de concept sunt lansate în toate unitățile de afaceri
• Un aspect promițător într-un demo
• Foarte puțini supraviețuiesc recenziilor de securitate, lucrărilor de integrare și feedback-ului real al utilizatorilor

Sub acest tipar se află câteva probleme previzibile:

• AI ca o „inițiativă” unică în loc de o capacitate de operare
  AI este tratată ca un proiect cu o dată de început și de sfârșit. Există un ciclu bugetar, un furnizor, un tablou de bord, o prezentare. Ceea ce lipsește este o viziune asupra AI ca un produs care are nevoie de o foaie de parcurs, de proprietate și de un buget de funcționare.
• Piloți care ignoră mediul de producție
  Mulți piloți depind în liniște de seturi de date selectate manual, de inginerie manuală a caracteristicilor sau de un singur utilizator cu putere. Nimic din toate acestea nu există în ecosistemul viu. Când echipele încearcă să mute același artefact în producție, totul, de la accesul la date până la comportamentul de latență, se schimbă odată.
• Fără viziune economică asupra scalarii
  Board-urile aud povești despre productivitate de 10 ori. Ceea ce văd rar este o vedere cu costuri a infrastructurii, observabilității, actualizărilor de model și gestionării schimbărilor. Fără asta, așteptările spirală și AI ajunge pe lista „inovației eșuate” atunci când primul val de proiecte dezamăgește.

Majoritatea manualelor pentru scalarea AI pentru întreprinderi încă presupun că, odată ce alegeți modelul și platforma potrivite, restul este în principal detalii de execuție. În realitate, modul în care proiectați și rulați operațiunile AI contează adesea mai mult decât modelul de limbă mare pe care l-ați ales în primul rând.

Capcane operaționale comune

Când mă uit la inițiativele AI eșuate sau blocate, găsesc aproape întotdeauna aceleași modele operaționale.

Capcanele pe care le vezi în sălbăticie

În spatele acestor simptome, continuă să apară câteva probleme structurale:

• Lanțuri de aprovizionare cu date fragmentate
  Datele pentru instruire, testare și servire provin din căi diferite, dar serviciile de gestionare a datelor unifică aceste conducte pentru a reduce deriva și instabilitatea. Modelele se comportă bine la teste, apoi se comportă greșit în producție, deoarece distribuția intrărilor și prospețimea sunt complet diferite.
• Colaborare aruncată peste perete
  Oamenii de știință de date dețin caiete. Echipele platformei dețin clustere. Proprietarii de afaceri dețin KPI-uri. Nimeni nu deține întregul ciclu de viață de la concept până la pensionare. Fiecare transfer introduce întârzieri, reluare și nepotriviri subtile în așteptări.
• Riscul operațional tratat ca o idee ulterioară
  Legala, conformitatea și securitatea sunt incluse în conversație odată ce ceva este aproape de lansare. Ei văd o soluție finalizată, ridică preocupări legitime și proiectul se blochează. Se pare că „guvernarea blochează inteligența artificială” atunci când adevărata problemă este implicarea târzie.

Fără o strategie pentru operațiunile AI , piloții rămân blocați. Sfârșiți cu buzunare de muncă interesantă care nu se alătură niciodată modului în care funcționează compania.

MLOps ca veriga lipsă în operațiunile AI

MLOps este adesea descris ca „DevOps pentru învățarea automată”. Această definiție este corectă din punct de vedere tehnic, dar subvinde ceea ce se întâmplă. În practică, MLOps este disciplina care transformă modelele în sisteme gata de rulare și le leagă de rezultate reale de afaceri.

Vă puteți gândi la operațiunile AI ca la trei straturi pe care MLOps trebuie să le țină împreună:

• Active

Cercetările privind adoptarea MLOps arată că practici precum orchestrarea fluxului de lucru, reproductibilitatea, versiunea și monitorizarea sunt corelate cu o satisfacție mai mare a utilizatorilor și cu rezultate mai bune. Acest lucru sună abstract până când observi cât de concrete sunt modurile de eșec atunci când acele practici lipsesc.

MLOps nu este o categorie de instrumente pe care o cumpărați o dată. Este coloana vertebrală operațională care permite științei datelor, platformei și echipelor de produse să acționeze ca un singur sistem. Acesta este motivul pentru care se află în centrul programelor serioase de operațiuni AI .

Guvernarea și monitorizarea funcționează în viața reală

Multe întreprinderi răspund la riscul AI scriind documente de politică lungi. Mai puțini reușesc să transforme acele documente în rutine de zi cu zi pentru echipele care construiesc și rulează modele.

Operațiunile AI mature tind să construiască guvernanța în trei bucle practice:

• Bucla de monitorizare tehnică

Analiza recentă a industriei evidențiază că o guvernanță slabă a datelor și o supraveghere slabă a AI sunt deja principalele motive pentru care se preconizează că multe proiecte de IA vor eșua sau vor fi anulate în următorii 1-2 ani.

Cele mai de succes organizații cu care lucrez tratează aceste bucle ca parte a manualului lor de operațiuni AI , nu „inițiative de risc” separate. Ei automatizează cât mai mult posibil (liniea datelor, verificări de control al accesului, detecție a drift) și petrec timpul uman acolo unde este nevoie de judecată.

Studii de caz privind scalarea cu succes a AI

Pentru a concretiza acest lucru, să ne uităm la două modele anonimizate care apar des.

Studiu de caz 1: De la teatrul de demonstrare a conceptului la IA de producție

Un retailer global a avut peste 40 de cazuri de utilizare a IA în diferite etape pilot: prognoza cererii, prețuri dinamice, personalizare de marketing și operațiuni în magazin. Doar două erau vii la un moment dat și ambele au necesitat o intervenție manuală constantă.

Probleme cheie:

• Fiecare echipă și-a construit propriile conducte și modele infra
• Nu există standarde comune pentru monitorizare, acces la date sau implementare a modelului
• Proprietarii de afaceri au văzut AI ca „proiect IT”, nu ca parte a profitului și profitului lor

Compania și-a schimbat direcția și a creat un mic grup central de operațiuni AI cu trei responsabilități:

• Definiți și mențineți o stivă MLOps de referință (modele de asimilare a datelor, conducte de instruire și de servire, urmărire experiment, registru de modele).
• Stabiliți și aplicați standarde de observabilitate, guvernanță și raportare a costurilor.
• Antrenați echipele de afaceri să trateze cazurile de utilizare a AI ca produse cu proprietari, valori de succes și foi de parcurs.

In termen de 18 luni:

• Timpul de la idee până la prima lansare de producție a scăzut de la 9-12 luni la aproximativ 8 săptămâni
• Peste 20 de modele rulau cu instrumente partajate, în loc de scripturi personalizate
• Evaluările trimestriale au legat fiecare caz de utilizare de impactul măsurabil asupra marjei și stocului

Partea interesantă este ceea ce nu s-a schimbat. Modelele de bază au rămas destul de asemănătoare. Schimbarea pasului a venit din scalarea disciplinată a IA a întreprinderii prin operațiuni partajate, nu din algoritmi noi exotici.

Studiu de caz 2: IA industrială care supraviețuiește contactului cu realitatea

Un producător industrial a încercat să utilizeze modele de întreținere predictivă pentru echipamente critice. Prima încercare a eșuat. Modelele instruite pe datele istorice ale senzorilor au arătat exacte în testele offline, dar în producție au produs prea multe alarme false. Tehnicienii au încetat să fie atenți.

O analiză internă a găsit trei cauze fundamentale:

• Datele de antrenament au fost curățate în moduri care nu reflectau zgomotul real al senzorului
• Din conducta live lipseau două semnale cheie care fuseseră prezente la antrenament
• Nimeni nu a mapat modul în care predicțiile modelului ar schimba fluxurile de lucru ale tehnicienilor

La a doua încercare, echipa a reîncadrat munca ca o problemă de scalare a IA a întreprinderii, mai degrabă decât un concurs de știință a datelor.

Ei:

• A definit un „contract de date” clar pentru fluxurile de senzori, cu garanții privind frecvența de eșantionare, unități și gestionarea datelor lipsă
• Am implementat o conductă MLOps unificată de la ingerare la servire, astfel încât modelele reinstruite să poată trece în producție cu frecare minimă
• Tehnicieni incluși în proiectare, cu praguri și formate de alertă adaptate realității lor

Monitorizarea a inclus acum atât indicatori de derive, cât și feedback pe teren. Când modelul a început să se degradeze, recalificarea a fost gestionată prin aceeași conductă standardizată în loc de un proiect de salvare unic.

În decurs de un an, timpul de oprire neplanificat din clasa de active vizată a scăzut semnificativ. Schimbarea care a contat cel mai mult a fost fiabilitatea întregii conducte, nu un salt dramatic în precizia modelului.

Unde să plec de aici?

Dacă sunteți serios în ceea ce privește scalarea modelelor, începeți prin a trata operațiunile AI ca pe o disciplină de primă clasă:

• Hartați întregul ciclu de viață a 2-3 cazuri de utilizare de mare valoare, de la asimilarea datelor până la retragere
• Identificați fiecare pas manual, transfer și „proces în umbră” care menține modelele în viață
• Decideți ce elemente ale stivei dvs. MLOps vor fi partajate, implicite cu păreri
• Construiți guvernanța și monitorizarea în aceste valori implicite, în loc să le așezați deasupra

Organizațiile care vor conta în următorul val de AI nu sunt cele cu cele mai strălucitoare demonstrații. Ei sunt cei care pot rula și evolua în liniște zeci de modele de producție fără dramatism, lună de lună. Dacă poți duce operațiunile AI la acel nivel de maturitate, restul poveștii tale începe să aibă grijă de la sine.