Από το πρωτότυπο στην παραγωγή: Ο οδηγός ανάπτυξης εταιρικής τεχνητής νοημοσύνης

Γιατί τα περισσότερα πρωτότυπα AI δεν φτάνουν ποτέ στην παραγωγή

Το χάσμα μεταξύ ενός λειτουργικού πρωτοτύπου τεχνητής νοημοσύνης και ενός συστήματος παραγωγής είναι τεχνικό, λειτουργικό και οργανωτικό. Ένα πρωτότυπο δείχνει μια ικανότητα σε επιλεγμένα παραδείγματα. Μια έκδοση παραγωγής απαιτεί επίσης καθορισμένους κατόχους, αντιπροσωπευτικές αξιολογήσεις, έλεγχο ασφαλείας, παρακολούθηση, εναλλακτικές διαδρομές και διαδρομές κλιμάκωσης, διαδικασίες συμβάντων και μετρήσιμους στόχους υπηρεσίας. Τα πρωτότυπα μπορεί να σταματήσουν όταν αυτές οι απαιτήσεις αναβληθούν. Αντιμετωπίστε την ετοιμότητα παραγωγής ως απόδειξη για μια συγκεκριμένη ροή εργασιών και επίπεδο κινδύνου, όχι ως καθολική άδεια που χορηγείται από μια επίδειξη.

Λίστα ελέγχου ετοιμότητας παραγωγής

Μια επαναχρησιμοποιήσιμη λίστα ελέγχου ετοιμότητας μπορεί να καλύψει την αξιοπιστία, την παρατηρησιμότητα, την εναλλακτική, την ασφάλεια και την απόδοση. Δοκιμάστε εισόδους με λανθασμένη μορφή, αποτυχίες κατάντη, επαναλήψεις και επαναληψιμότητα όπου αναμένεται επαναληψιμότητα. Καταγράψτε τα γεγονότα και τα αποτελέσματα που απαιτούνται για τις λειτουργίες, ελαχιστοποιώντας τα ευαίσθητα δεδομένα. Ορίστε την ανθρώπινη κλιμάκωση για αβέβαιες ή υψηλού κινδύνου περιπτώσεις. Επαληθεύστε την πρόσβαση με τα λιγότερα προνόμια και τα στοιχεία ελέγχου κρυπτογράφησης, διατήρησης και αποδεικτικών στοιχείων που έχουν επιλεγεί για το περιβάλλον στόχο. Δοκιμή καθυστέρησης, απόδοσης, ποιότητας και χρήσης πόρων έναντι συμφωνημένων στόχων υπό αντιπροσωπευτικό φορτίο. Η αρχή αποδέσμευσης παραμένει στους καθορισμένους ιδιοκτήτες του πελάτη.