Proiectele AI nu sunt proiecte IT obișnuite
Implementarea inteligenței artificiale diferă fundamental de un proiect IT tradițional. Într-un proiect convențional, cerințele sunt (sau ar trebui să fie) clare de la început — construim un formular, un API, un raport. Într-un proiect AI, știm doar ce problemă vrem să rezolvăm la început, dar nu știm dacă modelul AI va fi suficient de bun, câte date de antrenament sunt necesare sau care vor fi costurile de inferență în producție.
Aceasta necesită o abordare diferită a managementului — iterativă, bazată pe experimente și focalizată pe demonstrarea rapidă a valorii înainte de a scala.
Metodologia MVP pentru AI
Cel mai bun punct de plecare pentru un proiect AI este un MVP (Minimum Viable Product) concentrat: una sau două cazuri de utilizare bine definite, un set de date reprezentativ și obiective clare de performanță. MVP-ul nu trebuie să fie perfect — trebuie să demonstreze că abordarea funcționează și să genereze date reale pentru îmbunătățirea ulterioară.
Testarea automată este esențială de la ziua 1. Mii de teste unitare, de integrare și E2E asigură că fiecare iterație menține calitatea și nu regresia accidentală. La ESKOM.AI, fiecare modificare de cod declanșează piramida completă de testare — de la teste unitare la verificare Playwright în UI.
Scalarea și riscurile de producție
Trecerea de la MVP la producție la scară completă implică riscuri specifice AI. Deriva modelului — performanța se degradează pe măsură ce datele reale diferă de datele de antrenament. Costul inferenței — volumele de producție pot fi de 100x mai mari decât volumele de testare. Latența — cerințele în timp real necesită optimizare care nu era necesară în testare. Planificarea proactivă a acestor riscuri, cu strategii de atenuare definite, separă proiectele AI de succes de cele care eșuează la scalare.