La vera prova dell’IA inizia dopo il dispiegamento. I modelli rispondono a dati in tempo reale, cambiamenti nel comportamento dei clienti, maggiore domanda e condizioni operative difficili da riprodurre durante lo sviluppo. Le prestazioni possono variare silenziosamente mentre costi e rischi aumentano.
Senza la giusta disciplina ingegneristica e operativa, un’IA promettente può diventare inaffidabile, costosa o difficile da scalare. Concentrix supporta l’intero ciclo di vita produttivo, dalla preparazione e distribuzione dei dati al monitoraggio e ottimizzazione, così i modelli continuano a funzionare man mano che cambiano le condizioni.
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Prepara, struttura, arricchisca e etichetta i modelli dati necessari per funzionare in modo accurato e affidabile nello sviluppo e nella produzione.
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Progettare e distribuire modelli utilizzando pratiche ripetibili che supportino rilasci affidabili, operazioni efficienti e cambiamenti futuri.
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Monitorare e gestire i dati di produzione che alimentano i sistemi di IA affinché i problemi possano essere identificati e affrontati prima che le prestazioni del modello ne risentano.
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Testare come funzionano i modelli, identificare deriva o condizioni variabili e apportare le modifiche necessarie per mantenere affidabilità e risultati.
Leadership di pensiero e ricerca per ispirare l’innovazione
L’ingegneria dei modelli AI copre il lavoro necessario per preparare dati, sviluppare, distribuire, operare, valutare e migliorare i modelli di IA in produzione. Collega la data science con le discipline ingegneristiche e operative, così i modelli funzionano in modo affidabile oltre la fase pilota. L’attenzione non è solo sull’accuratezza del modello, ma anche sulla scalabilità , resilienza, costi, governance e impatto sul business.
Lo sviluppo dei modelli si concentra sulla selezione dei metodi, sull’addestramento dei modelli, sul test delle prestazioni e sul perfezionamento degli output. MLOps fornisce le pratiche e la tecnologia necessarie per distribuire, versionare, monitorare, governare e aggiornare questi modelli in modo affidabile. Lo sviluppo crea il modello. MLOps crea un ciclo di vita produttivo ripetibile che gli permette di operare in sicurezza e continuare a funzionare con il cambiamento delle condizioni.
Le prestazioni possono diminuire quando dati reali, comportamenti degli utenti, prodotti, mercati o processi differiscono dalle condizioni utilizzate per la formazione e i test. Anche le pipeline di dati possono fallire, le dipendenze possono cambiare o il feedback può rivelare debolezze non visibili nel pilota. Sono necessari un monitoraggio e una valutazione continui per rilevare questi cambiamenti e determinare la risposta giusta.
Il monitoraggio dovrebbe coprire la qualità e la deriva dei dati, l’accuratezza del modello, la latenza, la disponibilità , il costo, i bias, la sicurezza, il comportamento dell’utente, gli override e gli esiti aziendali. Le misure esatte dipendono dal modello e dal suo rischio. Soglie chiare, proprietà e procedure di risposta sono essenziali, così i team sappiano quando indagare, riaddestrare, modificare, limitare o ritirare un modello.
Le operazioni dati IA gestiscono il flusso continuo, la preparazione, l’etichettatura, la validazione e la qualità dei dati utilizzati dai sistemi di IA di produzione. A differenza della preparazione dei dati di addestramento una tantum, supporta i modelli man mano che arrivano nuove informazioni e cambiano le condizioni. Aiuta a garantire che modelli e agenti continuino a ricevere un contesto rilevante e affidabile durante tutto il loro ciclo di vita operativo.
Non esiste un programma universale. La frequenza dovrebbe riflettere la rapidità con cui i dati sottostanti e l’ambiente aziendale cambiano, l’impatto del modello, la deriva osservata, le aspettative normative e il costo dell’errore. La valutazione può essere continua o guidata dagli eventi. La riqualificazione dovrebbe avvenire quando le prove dimostrano che è necessario, non semplicemente perché è arrivata una data fissa.
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