该试点取得了胜利：人工智能模型在测试数据上表现良好，演示给高管留下了深刻的印象，并且业务案例得到了批准。然后，生产现实遭遇了打击：模型在实际数据上的准确性下降，治理所需的批准并不存在，而且没有人知道谁拥有该系统。听起来很熟悉吗？
差距 1：数据现实与试点数据
飞行员使用干净、精心策划的数据集。生产数据很混乱：缺少字段、模式更改、重复记录以及飞行员从未遇到过的边缘情况。解决方法：从第一天开始就根据生产数据进行试点。如果数据对于试点来说不够干净，那么对于生产来说也不够干净——这是首先要解决的问题。
差距 2：治理和合规性
飞行员不需要治理。生产确实如此。谁批准模型更新？如何监控偏差？当模型做出错误的预测时会发生什么？这些问题必须在生产之前得到回答，而不是在第一次事件发生之后。将治理构建到 CI/CD 管道中，使其自动化，而不是手动审批瓶颈。
差距 3：运营所有权
试点由项目团队运行。生产需要运营负责人——负责监控、事件响应和持续改进的人员。如果没有明确的所有权，生产型人工智能系统就会默默地退化，直到有人注意到问题。在部署之前分配所有权，而不是在第一次事件发生之后。
生产准备框架
在将任何试点推广到生产之前： (1) 根据生产数据运行 2 周。 (2) 定义并自动化评估指标。 (3) 在 CI/CD 中建立治理控制。 (4) 分配运营负责人和值班轮换。 (5)制定回滚计划。如果缺少其中任何一个，那么您还没有准备好。
要点
- 差距 1：数据现实与试点数据
- 差距 2：治理和合规性
- 差距 3：运营所有权
- 生产准备框架
结论
在将任何试点推广到生产之前： (1) 根据生产数据运行 2 周。 (2) 定义并自动化评估指标。 (3) 在 CI/CD 中建立治理控制。 (4) 分配运营所有者...
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