Несмотря на ошеломляющий потенциал, разработка искусственного интеллекта сталкивается с серьезной проблемой его реального внедрения в продукты, пишет на портале The New Stack Джим Роуз, генеральный директор платформы непрерывной интеграции и доставки CircleCI.

В анналах трансформационных технологий мало что может соперничать с прорывным потенциалом ИИ. Как и развитие Интернета и мобильных технологий, ИИ уже доказал, что является следующим рубежом в инновациях.

Однако, несмотря на ошеломляющий потенциал, развитие ИИ сталкивается с серьезной проблемой — его реальным внедрением в продукты.

Вспомните рассвет Интернета — время, наполненное чрезмерно громкими обещаниями, которые, тем не менее, несли в себе судьбоносные реалии для тех, кто смог использовать эту новую технологию. Сегодня инженерные команды находятся на похожем распутье, сталкиваясь с необходимостью использовать ИИ и неуверенностью в том, с чего начать.

Как утверждают аналитики венчурного фонда Sequoia Capital, в своей время удачно вложившегося в Apple, «второй акт генеративного ИИ (GenAI)» уже близок. В начале 2023 г., в первом акте, шла гонка за построением фундаментальных моделей с нуля, а во втором акте предстоит выяснить, как включать существующие модели в более комплексные решения.

Но что будет после второго акта? По мере того как все больше разработчиков будут создавать ПО на базе ИИ, третий акт вызовет новую гонку: способность создавать, развертывать и управлять таким ПО в масштабе, что требует непрерывного мониторинга и проверки на беспрецедентном уровне.

Именно поэтому важнейшие практики DevOps для создания масштабного ПО, такие как непрерывная интеграция и непрерывная доставка (CI/CD), будут играть центральную роль в обеспечении надежной основы для инженерных руководителей, чтобы они могли ориентироваться в сложностях создания ПО на базе ИИ, превращая эти технологические вызовы в возможности для инноваций и конкурентного преимущества.

От «черно-белого» до «бесконечных оттенков серого»: лабиринт тестирования ИИ

Подобно тому, как команды разработчиков ПО оттачивали методы безопасной и быстрой передачи надежных, наблюдаемых и доступных приложений в руки клиентов в масштабе, ПО на базе ИИ снова развивает эти методы. Мы переживаем смену парадигмы: от детерминированных результатов, на которых строилась практика разработки ПО, к миру с вероятностными результатами.

Такая сложность вносит разлад в традиционную логику «да-нет», которая была основой тестирования ПО, требуя от разработчиков ориентироваться на множество субъективных результатов. Ручное тестирование таких систем становится тяжелым и трудоемким занятием, поскольку требует не только проверки огромного количества потенциальных взаимодействий, но и оценки субъективного качества решений, принимаемых ИИ.

Сегодня работу по проверке качества ответов часто выполняют профильные эксперты, но для масштабирования командам необходимо обратиться к инструментам CI/CD, которые легко интегрируются с платформами оценки для автоматизации этого процесса. Это подчеркивает необходимость инновационных подходов к тестированию и проверке ИИ, основанных на всем том, что мы знаем о CI/CD и о том, что требуется для эффективной и безопасной доставки приложений клиентам в этом новом мире.

Использование современного конвейера CI/CD для реализации третьего акта ИИ

CI/CD играет ключевую роль в том, чтобы помочь командам справиться со сложностью разработки ПО на базе ИИ. Эти методологии предлагают структурированный, автоматизированный конвейер, охватывающий все этапы — от создания и тестирования до обучения и развертывания приложений с поддержкой ИИ.

Рассматривайте это как суперускоренную доставку, обеспечивающую масштабируемость и эффективность вычислительных ресурсов. Автоматизированное тестирование и быстрая обратная связь позволяют быстро выявлять проблемы, снижая риск возникновения связанных с ИИ проблем, таких как дрейф моделей.

CI/CD улучшает взаимодействие команд, уменьшает сроки разработки и повышает качество ПО на базе ИИ благодаря автоматизации процессов. Такая автоматизация сводит к минимуму ручные ошибки и повышает воспроизводимость, позволяя командам быстро и уверенно создавать надежные приложения на базе ИИ. Интегрируя разработку ПО на базе ИИ с автоматизированным тестированием и непрерывным развертыванием, конвейеры CI/CD способствуют созданию бесперебойного рабочего процесса, в котором все изменения последовательно создаются, обучаются, тестируются, развертываются и контролируются.

Эта система действует как страж качества, гарантируя, что в производство попадут только те приложения с поддержкой ИИ, которые соответствуют строгим стандартам. Кроме того, если производительность снижается из-за дрейфа модели, конвейер может безопасно откатить, переобучить и повторно развернуть обновленные приложения с поддержкой ИИ, гарантируя, что развернутые приложения ИИ/МО останутся надежными и функциональными в течение долгого времени.

Согласование проектов ИИ и МО с бизнес-целями

Стратегическое согласование с бизнесом имеет решающее значение при инвестировании в ПО на базе ИИ, выходящее далеко за рамки компетенции инженерной команды. Это требует синергетических усилий, когда заинтересованные стороны из различных отделов, таких как управление продуктами, маркетинг, продажи и обслуживание клиентов, сотрудничают для определения четких целей, которые может достичь ИИ.

Главное, чтобы инициативы в области ИИ были тесно связаны с основными бизнес-целями, такими как повышение качества обслуживания клиентов, оптимизация операций или открытие новых потоков прибыли. Такое межфункциональное согласование обеспечивает техническую жизнеспособность проектов ИИ и их коммерческую стратегичность, максимизирует окупаемость инвестиций и гарантирует, что технология будет служить более широким бизнес-целям, а не существовать в изоляции.

Ускорьте свои инновации на базе ИИ, чтобы завоевать завтрашний рынок

Будущее действительно может принадлежать ИИ, но реализация его потенциала в полной мере зависит от нашей способности решить проблему доставки ПО. Для этого необходимо сочетание стратегического подхода к бизнесу, технической подготовки и правильных инструментов и процессов.

Интегрируя ИИ с надежными практиками CI/CD, руководители инженерных подразделений могут справиться со сложностями, связанными с созданием ПО на базе ИИ, превращая потенциал в производительность, а видение — в реальность. Поскольку ИИ меняет ландшафт, готовность к эволюции и адаптации методов доставки ПО будет отделять пионеров от остальных, обеспечивая конкурентное преимущество на постоянно развивающейся технологической арене.