Autore: Boxu Li 

Introduzione

È un ritornello comune nel mondo dell'IA: 「Il proof-of-concept è facile, ma la produzione è difficile.」 Molte organizzazioni sono riuscite a costruire prototipi IA promettenti o a eseguire progetti pilota in ambienti isolati, solo per vederli fermarsi prima di ottenere un vero impatto aziendale. Le statistiche sono sorprendenti: Gartner ha scoperto che, in media, solo il 48% dei progetti IA passa dal prototipo alla produzione – e quelli che lo fanno impiegano circa 8 mesi per la transizione. Inoltre, prevedono che almeno il 30% di tutti i progetti di IA generativa sarà abbandonato nella fase di proof-of-concept entro il 2025 a causa di problemi come la scarsa qualità dei dati, la mancanza di controlli sui rischi, costi crescenti o valore poco chiaro. Questi numeri sono in linea con altre ricerche che indicano che la stragrande maggioranza delle iniziative IA non riesce a scalare. In breve, esiste un 「problema dell'ultimo miglio」 con l'IA: colmare il divario tra una demo di successo in laboratorio e un sistema affidabile e integrato nelle operazioni quotidiane.

Perché è così difficile scalare l'IA? Innanzitutto, passare da un progetto pilota controllato a un ambiente di produzione introduce una serie di complessità. In un pilota, un team di data science potrebbe eseguire un modello su un set di dati statico e dimostrare che può prevedere o classificare bene. Ma in produzione, quel modello potrebbe dover gestire volumi di dati molto più grandi, flussi di dati in tempo reale o nuove distribuzioni di dati che non erano presenti nel pilota. Anche il contesto operativo è diverso: l'output del modello deve essere integrato nei processi aziendali, nei sistemi IT e deve essere compreso e utilizzato da chi non è scienziato dei dati. Deve funzionare in modo affidabile, spesso con requisiti di latenza stretti o su infrastrutture economicamente vantaggiose. Queste esigenze richiedono un'ingegneria robusta (spesso definita MLOps - Operazioni di Machine Learning) che molte organizzazioni stanno ancora cercando di capire. È significativo che le aziende con alti tassi di fallimento nell'IA spesso citano la mancanza di tali pipeline. In un sondaggio, solo circa 1 azienda su 4 aveva pratiche o strumenti MLOps maturi per gestire i modelli, e quelle senza di essi faticavano a superare i sistemi pilota gestiti manualmente.

Un'altra sfida è la governance e il rischio. Durante un progetto pilota, è accettabile che un modello commetta occasionalmente degli errori o che i risultati vengano controllati manualmente. Ma in produzione, soprattutto in settori sensibili, le decisioni dell'IA possono avere conseguenze reali. In un ambiente di produzione, un sistema di IA deve soddisfare gli standard normativi ed etici e disporre di misure di sicurezza per gli errori. Molti progetti di IA si bloccano in questa fase: il modello funziona, ma l'organizzazione non è a suo agio nel distribuirlo ampiamente senza garanzie su conformità, equità, trasparenza, ecc. Questo è uno dei motivi per cui quasi la metà delle organizzazioni ha identificato "controlli di rischio inadeguati" come un ostacolo chiave per scalare le soluzioni di IA. Sanno che un errore in produzione potrebbe essere costoso o dannoso, quindi i piloti languono in uno stato perpetuo di "sperimentazione" a meno che queste preoccupazioni non vengano affrontate.

Nonostante questi ostacoli, un numero crescente di organizzazioni è riuscito a compiere con successo il salto dal pilota alla produzione. Le loro esperienze forniscono un manuale di strategie per scalare efficacemente l'IA:

Progettare per la Produzione fin dal Primo Giorno:

I team che alla fine scalano spesso affrontano il pilota con la produzione in mente. Questo significa utilizzare dataset realistici, considerare i punti di integrazione in anticipo e stabilire criteri di successo legati al deployment (non solo metriche di accuratezza offline). Ad esempio, se stai pilotando un'AI per l'automazione del supporto clienti, misura non solo la sua accuratezza nel rispondere alle domande, ma anche come si integrerà nel sistema di chat live, come eseguirà l'escalation agli agenti umani e se sarà in grado di gestire i picchi di carico. Pensando a questi aspetti in anticipo, eviti di creare una prova di concetto che funziona solo in un ambiente sandbox. Una buona pratica è includere il personale IT/DevOps nel progetto iniziale di AI insieme agli scienziati dei dati. Il loro contributo su aspetti come la sicurezza, il logging, le API e l'infrastruttura darà forma a una soluzione implementabile. È anche saggio documentare le assunzioni e i requisiti durante il pilota (ad es. 「riaddestramento del modello necessario ogni X settimane」, 「risposta deve essere inferiore a 200 ms」) in modo che tutti sappiano cosa è richiesto per un'implementazione in produzione.

Investire in Architettura Scalabile e MLOps: Una solida base tecnica è fondamentale per l'AI in produzione. Questo include:

• Pipeline di dati: Pipeline automatizzate e scalabili per recuperare, pre-elaborare e fornire continuamente dati al sistema AI. In produzione, deriva dei dati o guasti nelle pipeline possono compromettere le prestazioni di un modello. I principali utilizzatori impiegano strumenti che pianificano e monitorano i flussi di dati, garantendo che il modello riceva sempre dati tempestivi e puliti. Versionano anche i dati e mantengono i set di dati di addestramento per poter riaddestrare i modelli in modo ripetibile quando necessario.
• Distribuzione e monitoraggio del modello: Utilizzando framework MLOps, i modelli vengono distribuiti come parte di un processo controllato. La containerizzazione (ad esempio, usando Docker/Kubernetes) è comune per garantire coerenza tra gli ambienti. Una volta distribuito, la salute del modello viene monitorata: metriche come il tempo di risposta, i tassi di errore e le distribuzioni delle previsioni vengono tracciate. Se si verificano anomalie (ad esempio, le previsioni del modello cambiano improvvisamente), si attivano allarmi per consentire agli ingegneri di indagare o ripristinare una versione precedente del modello. Dashboard analitici e guardrail automatizzati aiutano in questo - ad esempio, una piattaforma aziendale potrebbe avere una regola per avvisare automaticamente se la fiducia di un modello scende al di sotto di una soglia per un periodo prolungato.
• Integrazione continua/Distribuzione continua (CI/CD) per ML: Trattare i modelli ML in modo simile al codice nell'ingegneria del software. Ciò significa che le nuove versioni del modello sono sottoposte a test automatici (su dati di riserva o scenari di produzione simulati) prima di essere messe online, e c'è un meccanismo di rollback se un nuovo modello offre prestazioni inferiori. Alcuni team avanzati praticano il "deployment ombra", in cui un nuovo modello funziona in parallelo con quello vecchio per confrontare i risultati per un po' prima di passare completamente.
• Infrastruttura flessibile: Utilizzare servizi cloud o infrastruttura scalabile in grado di gestire la crescita. Molte aziende iniziano un progetto pilota su un singolo server o una macchina locale. Per la produzione, potrebbe essere necessario un auto-scaling sul cloud per gestire i picchi di utilizzo. Fortunatamente, i moderni servizi AI cloud (come Google Vertex AI o Amazon Bedrock) offrono soluzioni gestite per distribuire e scalare modelli, gestire il versioning e persino fornire ridondanza multi-regione. Utilizzarli può far risparmiare molto lavoro di ingegneria. In definitiva, scalare l'AI in modo affidabile richiede uno stack tecnologico oltre il modello stesso; le organizzazioni avvedute investono in questo stack, costruendo con strumenti open-source o sfruttando piattaforme MLOps commerciali.
• Enfatizzare la qualità dei dati e il riaddestramento: Molti progetti pilota sono eventi unici - un modello viene addestrato una volta sui dati storici e basta. In produzione, tuttavia, i dati sono in continua evoluzione, e i modelli possono rapidamente diventare obsoleti o meno precisi se non mantenuti. Il successo nella scalatura dell'AI implica l'implementazione di processi per il riaddestramento periodico o l'adattamento del modello man mano che arrivano nuovi dati. Questo potrebbe essere un riaddestramento mensile, o addirittura un apprendimento continuo se appropriato. È importante che le organizzazioni implementino passaggi di convalida per garantire che il modello riaddestrato sia effettivamente un miglioramento (e in caso contrario, restano con la versione precedente fino a quando i problemi non vengono risolti). Garantire di avere una pipeline per etichettare o raccogliere dati di verità di base dalla produzione è anche prezioso - ad esempio, catturare casi in cui il modello era incerto o in cui non era d'accordo con un umano, e reintrodurre questi dati nell'addestramento. Le aziende che scalano l'AI la trattano come un ciclo di vita, non un progetto una tantum. Dedicano risorse a curare costantemente "dati pronti per l'AI", monitorare la deriva dei dati e migliorare la qualità dei dati per il modello. Gartner osserva che entro il 2025, un motivo principale per l'abbandono dei progetti GenAI sarà la scarsa qualità dei dati; i leader prevenzionano questo affrontando i problemi dei dati in anticipo e in continuazione.
• Incorporare sicurezza, controllo degli accessi e governance: In modalità pilota, i data scientist potrebbero utilizzare privilegi di amministratore, credenziali statiche o set di dati pubblici per far funzionare le cose rapidamente. Ma un sistema AI in produzione deve aderire agli standard di sicurezza e conformità dell'azienda. Ciò significa integrarsi con i sistemi di autenticazione, applicare l'accesso basato sui ruoli (ad es. solo determinate persone possono approvare modifiche al modello o visualizzare dati sensibili), e garantire che i log di audit siano mantenuti per qualsiasi decisione guidata dall'AI. Un esempio di best practice è l'approccio di StackAI, una piattaforma di automazione AI aziendale, che garantisce che ogni flusso di lavoro sia "sicuro, conforme e governato" con funzionalità come l'integrazione Single Sign-On (SSO), il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC), la registrazione degli audit e persino opzioni di residenza dei dati per informazioni sensibili. Quando si scala l'AI, le aziende dovrebbero lavorare a stretto contatto con i loro team di InfoSec e conformità per effettuare valutazioni del rischio e implementare i controlli necessari. Questo non solo previene incidenti di sicurezza disastrosi, ma costruisce anche fiducia con stakeholder (interni ed esterni) che il sistema AI è ben gestito. La governance si estende anche ad avere un framework etico per l'AI - ad esempio, documentare come il modello prende decisioni, avere un percorso di escalation se l'AI produce un risultato discutibile, e rivedere regolarmente l'impatto dell'AI sui risultati (per verificare la presenza di bias o errori). Queste misure garantiscono che quando l'AI viene scalata, non aumenti involontariamente i rischi.
• Ottimizzare e adattare per le prestazioni: Un modello che funziona in un progetto pilota potrebbe non essere efficiente in termini di risorse o abbastanza veloce per un uso su larga scala. Scalare spesso richiede ottimizzare il modello AI e l'infrastruttura per prestazioni e costi. Questo può includere tecniche come la compressione del modello (ad esempio distillare un modello complesso in uno più piccolo), usare strategie di caching, o passare a hardware specializzato (come GPU o TPU) per l'inferenza. Le aziende che distribuiscono l'AI con successo su larga scala iterano spesso sul loro modello per renderlo più snello e veloce una volta che vedono i modelli di utilizzo nel mondo reale. Prestano anche attenzione al monitoraggio dei costi - è facile che i costi del cloud o le tariffe di utilizzo delle API aumentino vertiginosamente quando un servizio AI è utilizzato intensamente. Costruire dashboard dei costi e calcoli del ROI aiuta a garantire che la soluzione scalata rimanga economicamente sostenibile. Incoraggiante, il costo dell'inferenza AI è in diminuzione; ad esempio, il costo di calcolo per raggiungere un certo livello di prestazioni di modello linguistico (paragonabile a GPT-3.5) è diminuito di 280× tra la fine del 2022 e la fine del 2024.** grazie a miglioramenti nei modelli e nell'hardware. Questo significa che scalare una soluzione AI nel 2025 potrebbe essere molto più economico di quanto sarebbe stato solo un paio di anni fa. Tuttavia, la supervisione è fondamentale - le organizzazioni tracciano metriche come il costo per previsione o l'utilizzo del server, e ottimizzano l'infrastruttura secondo necessità (come spegnere istanze di modello non utilizzate o usare l'elaborazione batch per compiti ad alto throughput).
• Pianificare la supervisione e la continuità umana: Nessun sistema AI dovrebbe essere distribuito su larga scala senza chiarezza sui ruoli umani nel processo. Le distribuzioni di successo definiscono quando e come gli esseri umani interverranno o integreranno l'AI. Ad esempio, un'azienda che scala un generatore di contenuti AI per il marketing potrebbe impostare un flusso di lavoro in cui le bozze AI vengono riviste da un editor umano prima della pubblicazione. Oppure un sistema AI medico potrebbe segnalare alcuni casi di alta incertezza per una revisione manuale. Lungi dall'essere un passo indietro, questo tipo di salvaguardia umana è spesso ciò che rende possibile una distribuzione più ampia - dà fiducia che gli errori non passeranno inosservati. Nel tempo, man mano che l'AI si dimostra, il livello di supervisione può essere opportunamente ridotto, ma è saggio iniziare con una rete di sicurezza. Inoltre, le organizzazioni assegnano una proprietà chiara per il servizio AI. In produzione, qualcuno (o un team) deve essere reperibile per il sistema AI come per qualsiasi altro software critico. Definire chi è responsabile della manutenzione dell'AI, chi risponde se qualcosa va storto alle 3 del mattino, e come viene raccolto e affrontato il feedback degli utenti garantirà che il sistema abbia un supporto continuo. Questa proprietà operativa è dove molti progetti pilota falliscono - non avevano una "casa" nell'organizzazione IT o aziendale una volta che il team di data science ha terminato il progetto pilota. Il successo nella scalatura spesso comporta il passaggio della proprietà da un team R&D puro a un team prodotto o IT che tratterà la soluzione AI come un prodotto/servizio permanente.

Conclusione

Scalare una soluzione AI dal pilota alla produzione è una sfida multidimensionale, ma che può essere affrontata con il giusto approccio e mentalità. Le organizzazioni che ci riescono seguono un tema ricorrente: trattano le soluzioni AI come prodotti, non come progetti. Ciò significa costruire con l'utente finale e la longevità in mente, investire il necessario lavoro di ingegneria e governance e migliorare continuamente dopo il deployment. Significa anche evitare la trappola del "limbo del pilota" essendo disposti a investire oltre l'esperimento di data science - in formazione, infrastrutture e cambiamenti di processo - per realizzare effettivamente valore sul campo.

Per le aziende negli Stati Uniti e in Asia, dove le pressioni competitive sono intense, risolvere il puzzle dell'espansione è cruciale. Può fare la differenza tra l'AI che rimane una demo interessante e il diventare un motore centrale di efficienza o reddito. Lo sforzo è certamente non banale; come abbiamo visto, implica affrontare simultaneamente la prontezza dei dati, la scala ingegneristica e la prontezza organizzativa. Ma il ritorno vale la pena. Quando si implementa con successo un sistema AI che, ad esempio, migliora la fidelizzazione dei clienti automatizzando offerte personalizzate, o riduce i tempi di inattività della produzione del 30% attraverso la manutenzione predittiva, l'impatto si riflette sui profitti e può anche rimodellare le dinamiche di mercato.

Incoraggiante è il fatto che l'ecosistema attorno alla scalabilità dell'AI stia maturando. Ora esistono intere piattaforme e servizi cloud progettati per facilitare il passaggio alla produzione, comunità che condividono le migliori pratiche di MLOps e componenti pre-costruiti per il monitoraggio, la sicurezza e altro ancora. Aziende come Macaron AI hanno progettato le loro soluzioni con la scalabilità e la fiducia dell'utente in mente fin dall'inizio, dimostrando che i nuovi prodotti AI sono costruiti pronti per la produzione per default. Tutte queste tendenze significano che le imprese che intraprendono questo percorso hanno più supporto che mai.

In sintesi, colmare il divario tra il progetto pilota e la produzione nell'AI è una sfida ma è realizzabile. Pianificando in anticipo, costruendo solide fondamenta di MLOps, concentrandosi su dati e qualità, garantendo e governando la soluzione, ottimizzando le prestazioni e mantenendo gli esseri umani al centro, si predispone il progetto AI al successo nel mondo reale. Le organizzazioni che padroneggiano questo passaggio sbloccheranno il vero valore dell'AI, passando oltre i demo entusiasmanti a sistemi scalabili che trasformano il loro modo di operare. E quelle che non lo faranno si ritroveranno con molti "progetti scolastici di AI" e poco da mostrare nei risultati economici. La scalabilità è il passo finale che trasforma la promessa in ricompensa. Con le linee guida sopra indicate, le imprese possono navigare questo passaggio e garantire che le loro iniziative AI offrano davvero i risultati trasformativi che tutti sperano.