AI проектите не са обикновени IT проекти
Внедряването на изкуствен интелект се различава фундаментално от традиционен IT проект. В конвенционален проект изискванията са (или трябва да бъдат) ясни от самото начало. В AI проект знаем само какъв проблем искаме да решим в началото, но не знаем дали AI моделът ще е достатъчно добър, колко тренировъчни данни са необходими или какви ще бъдат разходите за инференция в производство.
Това изисква различен подход към управлението — итеративен, движен от експерименти и фокусиран върху бързо демонстриране на стойност преди мащабиране.
Методологията MVP за AI
Най-добрата отправна точка за AI проект е фокусиран MVP: един или два добре дефинирани случая на употреба, представителен набор от данни и ясни цели за изпълнение. MVP не трябва да е перфектен — трябва да демонстрира, че подходът работи и да генерира реални данни за по-нататъшно подобрение.
Мащабиране и производствени рискове
Преминаването от MVP към пълномащабно производство включва специфични AI рискове. Дрейфът на модела — производителността се влошава с различаването на реалните данни от тренировъчните. Цената на инференцията — производствените обеми могат да бъдат 100 пъти по-големи от тестовите. Латентността — изискванията в реално време изискват оптимизация, ненужна при тестване.