該試點取得了勝利：人工智慧模型在測試數據上表現良好，演示給高管留下了深刻的印象，並且業務案例得到了批准。然後，生產現實遭遇了打擊：模型在實際數據上的準確性下降，治理所需的批准並不存在，而且沒有人知道誰擁有該系統。聽起來很熟悉嗎？
差距 1：數據現實與試點數據
飛行員使用乾淨、精心策劃的數據集。生產數據很混亂：缺少欄位、模式變更、重複記錄以及飛行員從未遇到的邊緣情況。解決方法：從第一天開始就根據生產數據進行試點。如果數據對於試點來說不夠乾淨，那麼對於生產來說也不夠乾淨——這是首先要解決的問題。
差距 2：治理與合規性
飛行員不需要治理。生產確實如此。誰批准模型更新？如何監控偏差？當模型做出錯誤的預測時會發生什麼？這些問題必須在生產之前得到回答，而不是在第一次事件發生之後。將治理建置到 CI/CD 管道中，使其自動化，而不是手動審批瓶頸。
差距 3：營運所有權
試點由專案團隊運行。生產需要營運負責人－負責監控、事件回應和持續改進的人員。如果沒有明確的所有權，生產型人工智慧系統就會默默地退化，直到有人注意到問題。在部署之前分配所有權，而不是在第一次事件發生之後。
生產準備框架
在將任何試點推廣到生產之前： (1) 根據生產數據運行 2 週。 (2) 定義並自動化評估指標。 (3) 在 CI/CD 中建立治理控制。 (4) 分配營運負責人和值班輪值。 (5)制定回滾計畫。如果缺少其中任何一個，那麼您還沒有準備好。
重點
- 差距 1：數據現實與試點數據
- 差距 2：治理與合規性
- 差距 3：營運所有權
- 生產準備框架
結論
在將任何試點推廣到生產之前： (1) 根據生產數據運行 2 週。 (2) 定義並自動化評估指標。 (3) 在 CI/CD 中建立治理控制。 (4) 分配營運所有者...
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