ModelOps: Un ponte tra governance dell’AI e valore
Le capacità di ModelOps abilitano una governance responsabile dell’AI, la conformità normativa e il deployment scalabile dei modelli.
L’intelligenza artificiale (AI) è emersa come una forza trasformativa nel business, con le organizzazioni di diversi settori che riconoscono il suo potenziale per aumentare l’efficienza, sbloccare nuove fonti di reddito e migliorare l’esperienza del cliente. Tuttavia, questo valore può essere realizzato solo quando i modelli vengono implementati con successo e integrati nei processi aziendali esistenti.
Come può aiutare ModelOps
Le organizzazioni tendono a vedere un ritorno positivo sugli investimenti (ROI) quando il loro budget per gli investimenti in AI è del 5% o più del budget totale. In altre parole, questo valore non viene raggiunto attraverso esperimenti isolati o implementazioni limitate: la vera trasformazione dell’AI richiede la scalabilità di dozzine o centinaia di modelli in esecuzione simultaneamente negli ambienti di produzione.
Il monitoraggio in tempo reale rappresenta una delle sfide più critiche nell’adozione dell’AI, che richiede ingegneria rigorosa e intensiva. Per scalare efficacemente questi modelli per l’intera azienda, le organizzazioni devono sviluppare, implementare e governare un’infrastruttura complessa di dati e AI. Una ulteriore sfida risiede nell’integrare i processi sottostanti e l’automazione in modi che non solo migliorano le prestazioni e la conformità, ma che guidano anche il valore e l’efficienza computazionale.
Molte organizzazioni hanno iniziato il loro viaggio nell’AI, ma spesso faticano a passare oltre i progetti pilota a causa della mancanza di connettività tra valore di sviluppo e operativo e delle sfide presentate dal deployment efficace del monitoraggio in tempo reale. Le Operazioni del Modello, o ModelOps, sono emerse come la fondamentale base per colmare questo divario, estendendosi oltre il DevOps e il MLOps per affrontare le uniche sfide di governance dei sistemi AI.
Cos’è ModelOps?
ModelOps è una strategia olistica che le organizzazioni devono considerare mentre iniziano a scalare lo sviluppo di prodotti AI/ML. Può essere definito come il framework in un’organizzazione per governare i modelli AI durante l’intero ciclo di vita, costruito sulle attività operative esistenti nel ciclo di vita dello sviluppo software. La sicurezza forma la base di un ambiente di sviluppo di successo, su cui il DevOps stabilisce pratiche software fondamentali, mentre il DataOps garantisce pipeline di dati di qualità per i sistemi AI.
Quando le organizzazioni iniziano a sviluppare prodotti, cominciano a richiedere framework più mirati, inclusi DataOps, MLOps e LLMOps. ModelOps si basa su queste attività più specializzate, fornendo la struttura di governance generale che assicura che le tecnologie AI operino in modo responsabile. MLOps semplifica lo sviluppo e il deployment dei modelli di machine learning, mentre l’emergente LLMOps affronta le sfide uniche dei sistemi di AI generativa.
Le sfide nell’implementazione della governance AI
È difficile per le organizzazioni grandi e complesse implementare una governance tecnica di successo per i sistemi AI. L’implementazione efficace richiede un allineamento trasversale tra i team tecnici e le unità aziendali, complicato dalla diversità degli stakeholder coinvolti, dai data scientist e ingegneri ai professionisti legali, di conformità ed etica, ognuno con priorità e competenze diverse.
Le aziende non possono permettersi di posticipare l’implementazione di ModelOps mentre scalano le loro iniziative AI. Necessitano di un approccio pratico per stabilire capacità di ModelOps che affrontino questi ostacoli mentre forniscono valore immediato all’organizzazione. La complessità e la scala del progetto ModelOps richiedono anche che le organizzazioni integrino automazione e strumenti avanzati. L’implementazione di queste tecnologie essenziali aumenta le capacità del team e rappresenta un passo critico in una corretta implementazione di ModelOps.
Iniziare con ModelOps
Una strategia ModelOps efficace comprende sei componenti essenziali che abbracciano il ciclo di vita dell’AI:
- Governance della preparazione e ingestione dei dati: stabilisce controlli per la qualità dei dati, l’equilibrio dei dati, la privacy e altre considerazioni chiave.
- Sperimentazione e validazione del modello: i modelli sono costruiti utilizzando un flusso di lavoro standardizzato con guardrail integrati, tagging di osservabilità e monitoraggio.
- Controlli di deployment e servizio del modello: implementano test rigorosi, versioning e flussi di lavoro di approvazione.
- Monitoraggio e manutenzione completi: tracciano continuamente le prestazioni del modello, rilevano drift e attivano avvisi.
- Meccanismi di governance e conformità: documentano il comportamento del modello e mantengono trail di audit.
- Valutazione e integrazione dei fornitori: valutano e incorporano strumenti di terze parti che integrano le capacità interne.
ModelOps gioca un ruolo cruciale nel percorso di maturità dell’AI di un’organizzazione, servendo sia come catalizzatore che come framework per l’avanzamento. Le organizzazioni iniziano questo viaggio stabilendo strutture di governance, sviluppando framework strategici e implementando protocolli di mitigazione dei rischi.
Implementando ModelOps, le organizzazioni non solo soddisfano i requisiti normativi ma trasformano anche il modo in cui creano, distribuiscono e governano sistemi AI sempre più sofisticati.
