Внедрение искусственного интеллекта — это не просто развертывание, а также наличие правильных процессов и стратегий управления для безопасного масштабирования инноваций, пишет на портале The New Stack Скотт Уиллсон, руководитель отдела маркетинга продуктов компании xtype.

Генеративный ИИ (GenAI) преобразует корпоративный ландшафт, помогая организациям автоматизировать процессы принятия решений, оптимизировать рабочие процессы и повышать качество обслуживания с беспрецедентной скоростью. Многие крупные платформы, использующие возможности ИИ, обеспечивают этот процесс и могут помочь предприятиям выйти на новый уровень производительности.

Однако внедрить GenAI не так просто, как щелкнуть выключателем. Платформенные команды и без того загружены работой, управляя множеством проектов, обеспечивая стабильность систем и соблюдение нормативных требований. Многие не могут внедрить ИИ, потому что со временем стали жертвой «процессного долга» — недостатков в CI/CD или операциях по доставке, которые в конечном итоге препятствуют их гибкости и способности к инновациям.

Это может помешать некоторым компаниям начать ИИ-проекты, поскольку их платформенные команды оказались перегруженными. Печальная реальность такова, что без мультивариантного управления (multi-instance management, управление несколькими экземплярами), оптимизирующего процессы доставки, многие компании окажутся перед сложным решением: им придется выбирать между еще большим увеличением бэклога и отказом от некоторых проектов в своем бэклоге.

Гибкость платформенных команд зависит от того, насколько быстро они смогут выполнять доставку, сохраняя при этом стабильность и обеспечивая безопасность. Внедрение ИИ будет продвигаться вперед только в том случае, если у команд разработчиков будет достаточная пропускная способность.

Какие ключевые стратегии могут использовать компании, чтобы внедрить функции ИИ без ущерба для других важных для бизнеса проектов?

Разгрузка платформенных команд для внедрения ИИ

Проекты по внедрению ИИ часто отходят на второй план, когда платформенные команды заняты ручным переносом наборов обновлений, устранением неполадок при развертывании и получением разрешений. Устранение этих узких мест позволит командам сосредоточиться на инновациях в области ИИ, и это можно сделать стратегически с помощью мультивариантного управления, которое обеспечивает видимость, управление и автоматизацию (включая синхронизацию) всех экземпляров.

Как это выглядит? Во-первых, платформенные команды могут использовать развертывание на основе политик для автоматизации миграции наборов обновлений, что позволит быстрее и безопаснее переносить функции, основанные на ИИ, из стадии разработки в стадию производства.

Они также могут использовать синхронизацию экземпляров для поддержания производственно-подобных сред разработки и тестирования, поскольку это помогает сократить время, затрачиваемое на устранение неполадок при развертывании ИИ. Кроме того, эти команды могут поставить во главу угла видимость всей разработки в режиме реального времени, чтобы проактивно выявлять проблемы, а не реагировать на них. Сократив время, затрачиваемое на операционные издержки, выпуск релизов и устранение неполадок, команды разработчиков могут отыскать возможности для начала внедрения ИИ.

Внедрение комплаенса и управления в рабочие процессы ИИ

Разработка на основе ИИ требует строгого управления, чтобы предотвратить появление галлюцинаций в коде и уязвимостей безопасности в производстве. Если полагаться на ручное обеспечение соответствия нормативным требованиям, то это только замедлит внедрение ИИ. Эффективные стратегические решения включают в себя неизменяемые журналы аудита, которые обеспечивают полную отслеживаемость каждого обновления, созданного ИИ, что позволяет без проблем проводить аудиторские проверки, а также автоматизированные политики развертывания, которые предотвращают передачу обновлений в производство без необходимых согласований и проверок безопасности. Так организации могут быстро продвигаться вперед, оставаясь готовыми к аудиту, благодаря автоматизации комплаенса для обновлений, создаваемых ИИ.

Подъем гражданских разработчиков и управление ИИ

Одним из наиболее значительных сдвигов, связанных с внедрением ИИ, является развитие института «гражданских разработчиков». Применение инструментов ИИ и автоматизации больше не ограничивается традиционными ИТ-командами, они позволяют нетехническим пользователям создавать приложения и рабочие процессы с помощью естественного языка и платформ low-code/no-code. Хотя такая демократизация разработки является многообещающей, она также создает проблемы управления, безопасности и масштабируемости.

Организации должны быть готовы к резкому росту числа внутренних приложений, создаваемых широким кругом пользователей. Без подхода, основанного на мультивариантном управлении, предприятия рискуют столкнуться с неуправляемым разрастанием приложений, созданных ИИ, уязвимостями в системе безопасности и неэффективностью работы. Компании должны установить явный надзор и управление, чтобы предотвратить хаос и в то же время стимулировать инновации.

Кроме того, для обучения моделей ИИ требуются структурированные непроизводственные среды, чтобы организации не полагались на неполные или неточные наборы данных. Без надлежащего управления предприятия рискуют обучать ИИ на низкокачественных данных, что приведет к принятию ненадежных решений. Управление процессами жизненного цикла ИИ — обеспечение надлежащего управления, безопасности и комплаенса — имеет решающее значение для ответственного масштабирования ИИ-инноваций.

Помимо внедрения ИИ-решений предприятия должны обеспечивать контроль качества, соблюдения нормативных требований и безопасности. С появлением тысяч решений на базе ИИ переход к многовариантному подходу станет первостепенной задачей для масштабирования преобразований на базе ИИ без добавления операционных рисков и рисков безопасности.

Внедрение ИИ — это не только наличие новейших технологий, но и правильные процессы и стратегии управления для безопасного масштабирования инноваций. Будь то расширение возможностей гражданских разработчиков или интеграция модулей на основе ИИ в корпоративные рабочие процессы, компании должны с самого начала правильно организовать процессы управления и внедрения ИИ.

Раскрытие потенциала корпоративного ИИ

GenAI способен изменить работу предприятий, но его успех зависит от способности платформенных команд эффективно его внедрять и масштабировать. Если команды и без того перегружены работой, внедрение ИИ не будет происходить теми темпами, которые требуются бизнесу. Оптимизировав операции, усилив управление и автоматизировав административные операции, организации смогут расширить возможности команд для продвижения ИИ-инноваций. Будущее корпоративного ИИ зависит от устранения операционных препятствий — ведь если команды разработчиков могут свободно внедрять инновации, компании остаются впереди на кривой ИИ-трансформации.