將 AI 從試點擴展到生產的成功策略

介紹

在 AI 領域中常聽到一句話：「概念驗證很容易，但生產很困難。」 許多組織已經設法在孤立環境中構建有前途的 AI 原型或進行試點項目，但最終卻在交付真正的商業影響之前停滯不前。數據令人震驚：根據 Gartner 的調查，平均而言，只有 48% 的 AI 項目能夠從原型轉向生產，而這些項目需要大約 8 個月 的時間來過渡。此外，他們預測，由於數據質量差、缺乏風險控制、成本上升或價值不明等問題，至少 30% 的生成式 AI 項目將在 2025 年之前在概念驗證階段被放棄。這些數字與其他研究一致，表明絕大多數 AI 計劃未能擴展。簡而言之，AI 存在一個 「最後一哩」問題：即從實驗室中成功的演示到部署、可靠且整合到日常運營中的系統之間的差距。

為什麼擴展 AI 如此具有挑戰性？首先，從控制的試點階段轉移到生產環境會帶來一系列複雜問題。在試點中，數據科學團隊可能會在靜態數據集上運行模型，並展示其良好的預測或分類能力。但在生產中，該模型可能需要處理更大數據量、實時數據流或新的數據分佈，這些在試點中並不存在。操作背景也不同——模型的輸出必須整合到業務流程、IT系統中，並被非數據科學家理解和使用。它必須可靠運行，通常需要在嚴格的延遲要求下或在具有成本效益的基礎設施上運行。這些需求需要強大的工程技術（通常稱為MLOps——機器學習運營），而許多組織仍在摸索。值得注意的是，AI 失敗率高的公司經常提到缺乏這樣的管道。在一項調查中，只有約 1/4 的公司擁有成熟的 MLOps 實踐或工具來管理模型，缺乏這些工具的公司很難超越手動管理的試點系統。

另一個挑戰是治理和風險。在試點階段，模型偶爾犯錯或需要手動複查結果是可以接受的。但在生產中，尤其是在敏感領域，AI決策可能帶來實際後果。在生產環境中，AI系統必須符合法規和道德標準，並具備錯誤的故障安全措施。許多AI專案在這個階段陷入僵局——模型運作正常，但組織對於在沒有合規、公平、透明等保證的情況下廣泛部署感到不安。這是幾乎一半的組織將「風險控制不足」視為擴展AI解決方案的主要障礙的原因之一。他們知道生產中的失誤可能代價高昂或有害，因此試點計劃停滯在「實驗」狀態，除非這些問題得到解決。

儘管有這些障礙，越來越多的組織已成功跨越試點到生產的鴻溝。他們的經驗提供了一套有效擴展AI的策略指南：

從第一天起就為生產而設計：

最終能夠擴展的團隊通常會以生產為目標來進行試點。這意味著使用現實的數據集，提前考慮整合點，並設置與部署相關的成功標準（不僅僅是離線準確率指標）。例如，如果您正在試點一個用於客戶支持自動化的 AI，不僅要衡量其回答問題的準確性，還要考慮如何將其整合到即時聊天系統中，如何將問題升級到人工代理，以及是否能夠處理高峰負載。提前考慮這些方面，可以避免創建僅能在沙盒中運行的概念證明。最佳做法之一是在初期 AI 項目中包含 IT/DevOps 人員，與數據科學家一起合作。他們在安全、日誌記錄、API 和基礎設施等方面的意見將有助於形成一個可部署的解決方案。同樣，明智的做法是在試點過程中記錄假設和需求（例如「每 X 週需要重新訓練模型」、「響應時間必須低於 200 毫秒」），以便每個人都知道生產部署所需的條件。

投資於可擴展的架構和 MLOps：堅實的技術基礎對於生產 AI 至關重要。這包括：

資料管道： 自動化且可擴展的管道，持續獲取、預處理並將資料輸送至 AI 系統。在生產環境中，資料漂移或管道故障可能會影響模型效能。領先的採用者使用工具來排程和監控資料流，確保模型始終獲得及時且乾淨的數據。他們也會對數據進行版本控制，並維護訓練數據集，以便在需要時可再現性地重新訓練模型。
模型部署與監控： 使用 MLOps 框架，通過受控流程部署模型。容器化（例如使用 Docker/Kubernetes）是常見做法，以確保環境一致性。部署後，監控模型的健康狀況——追蹤響應時間、錯誤率和預測分布等指標。如果發生異常（如模型預測突然偏移），會啟動警報讓工程師調查或回滾至先前版本。分析儀表板和自動防護措施 在此發揮作用——例如，企業平台可能會設定規則，在模型信心下降至某個門檻以下時自動警報。
持續整合/持續部署（CI/CD）於 ML： 將 ML 模型如同軟體工程中的代碼一樣對待。這意味著新模型版本在上線前會進行自動化測試（在保留數據或模擬生產場景下），若新模型表現不佳，則有回滾機制。一些先進團隊實行「影子部署」，即新模型與舊模型並行運行一段時間以比較輸出，然後再完全切換。
靈活的基礎設施： 使用雲服務或可擴展的基礎設施來應對增長。許多公司會在單一伺服器或本地機器上進行試點。生產環境可能需要雲端自動擴展來應對使用高峰。幸運的是，現代雲 AI 服務（如 Google 的 Vertex AI 或 Amazon Bedrock）提供了托管解決方案來部署和擴展模型、處理版本控制，甚至提供多區域冗餘。利用這些服務可以節省大量工程努力。總之，可靠擴展 AI 需要超越模型本身的技術堆疊；精明的組織會投資於這些堆疊，無論是通過開源工具構建還是利用商業 MLOps 平台。
強調數據質量和再訓練： 許多試點是一次性的——模型僅在歷史數據上訓練一次就完了。然而在生產中，數據不斷演變，若不維護，模型很快會變得陳舊或不夠準確。成功的 AI 擴展涉及設置過程，以便隨著新數據的進入定期重新訓練或適應模型。這可能是每月重訓，甚至是持續學習。重要的是，組織會實施驗證步驟，以確保重新訓練的模型確實有所改進（如果沒有，他們會繼續使用舊版本，直到問題解決）。確保有一個標籤或從生產中收集真實數據的管道也很有價值——例如，捕捉模型不確定的案例或與人類意見不一致的情況，並將這些數據納入訓練。將 AI 視為一個生命周期而非一次性項目的公司，會投入資源不斷策劃 「AI 準備好」的數據，監控數據漂移，並改善模型的數據質量。Gartner 指出，到 2025 年，生成式 AI 專案放棄的主要原因將是數據質量差；領導者通過早期和持續解決數據問題來預防這種情況。
整合安全性、訪問控制和治理： 在試點模式中，數據科學家可能會使用管理員權限、靜態憑證或公共數據集來快速啟動工作。但生產 AI 系統需要遵循企業的安全和合規標準。這意味著要與身份驗證系統集成，強制執行基於角色的訪問控制（例如，只有特定人員可以批准模型更改或查看敏感數據），並確保對任何 AI 驅動的決策保留審計日誌。最佳做法的例子是 StackAI，一個企業 AI 自動化平台，確保每個工作流程都是「安全、合規和受治理的」，具備單點登入（SSO）集成、基於角色的訪問控制（RBAC）、審計日誌，甚至敏感信息的數據駐地選項。在擴展 AI 時，公司應與其信息安全和合規團隊密切合作，以進行風險評估並實施必要的控制。這不僅可以防止災難性的安全事件，還能建立與內部和外部利益相關者的信任，即 AI 系統管理得當。治理還延伸到擁有一個倫理 AI 框架——例如，記錄模型如何決策，若 AI 產生可疑結果則有升級途徑，並定期審查 AI 對結果的影響（檢查是否有偏見或錯誤）。這些措施確保當 AI 擴展時，不會意外地擴大風險。
優化和適應性能： 在試點中有效的模型可能不夠資源高效或不夠快，無法應對大規模使用。擴展通常需要 優化 AI 模型和基礎設施以提高性能和降低成本。 這可以包括模型壓縮技術（例如，將大型複雜模型蒸餾成較小的模型）、使用緩存策略，或切換到專用硬件（如 GPU 或 TPU）進行推理。成功廣泛部署 AI 的公司通常會根據現實世界的使用模式迭代其模型，使其更精簡和更快速。他們也關注成本監控——當 AI 服務被大量使用時，雲成本或 API 使用費用很容易飆升。建立成本儀表板和 ROI 計算有助於確保擴展解決方案在經濟上可行。令人鼓舞的是，AI 推理的成本正在下降；例如，由於模型和硬件的改進，在 2022 年底至 2024 年底之間，達到一定語言模型性能（相當於 GPT-3.5）的計算成本下降了 280 倍。 這意味著 2025 年擴展 AI 解決方案可能比幾年前便宜得多。儘管如此，監督是關鍵——組織追蹤每次預測的成本或伺服器利用率等指標，並根據需要優化基礎設施（例如，關閉未使用的模型實例或對高吞吐量任務使用批處理）。
規劃人工監督和持續性： 沒有明確人類角色的 AI 系統不應大規模部署。成功的部署定義了人類何時以及如何介入或增強 AI。例如，一家公司擴展 AI 內容生成器以用於行銷，可能會設置一個流程，讓 AI 草稿在發布前由人類編輯審核。或者醫療 AI 系統可能會標記某些高不確定性的案例以供人工審核。這種人類保護措施往往是更廣泛部署的關鍵——它確保錯誤不會被忽視。隨著時間的推移，隨著 AI 的成熟，監督的程度可以適當降低，但最好從安全網開始。此外，組織需要為 AI 服務指定明確的負責人。在生產中，有人（或某個團隊）需要像其他關鍵軟體一樣對 AI 系統隨時待命。定義誰負責 AI 的維護，若在凌晨3點出現問題誰負責，如何收集和處理用戶反饋，將確保系統獲得持續支持。這種運營上的責任是許多試點項目失敗的原因——一旦數據科學團隊完成試點，它們在 IT 或業務組織中沒有「家」。成功的擴展通常需要將所有權從純研發團隊轉移到將 AI 解決方案視為永久產品/服務的產品或 IT 團隊。

結論

將 AI 解決方案從試點擴展到生產是多維度的挑戰，但只要採取正確的方法和心態，就能迎刃而解。成功的組織都有一個共同的主題：他們將 AI 解決方案視為產品，而非項目。這意味著要以最終用戶和長久性為出發點進行構建，投入必要的工程和治理工作，並在部署後不斷改進。這也意味著要避免陷入「試點困境」，願意在數據科學實驗之外投入更多資源，包括培訓、基礎設施和流程變革，以在實地實現價值。

對於美國和亞洲的企業來說，競爭壓力巨大，解決擴展難題至關重要。這可能決定了 AI 是停留在酷炫演示，還是成為提升效率或收入的核心驅動力。這一努力絕非易事；如我們所見，它需要同時解決數據準備、工程規模和組織準備。然而，回報是值得的。當您成功部署一個 AI 系統，比如通過自動化個性化優惠來提高客戶保留率，或通過預測性維護將製造停機時間減少 30%，這種影響將直接影響底線，甚至能夠改變市場格局。

令人鼓舞的是，圍繞 AI 擴展的生態系統正在成熟。現在有整个平台和雲服務旨在平滑生產過程，社群分享 MLOps 的最佳實踐，以及預構建的監控、安全等部件。像 Macaron AI 這樣的公司從一開始就考慮到可擴展性和用戶信任來設計他們的解決方案，這表明新的 AI 產品從默認情況下就準備好投入生產。所有這些趨勢意味著企業在這段旅程中比以往獲得更多支持。

總而言之，從 AI 試點到生產的過渡具有挑戰性但可實現。通過 提前規劃、建立強大的 MLOps 基礎、專注於數據和質量、保護和管理解決方案、優化性能以及保持人類參與，您可以為 AI 項目奠定成功的基礎。掌握這一點的組織將釋放 AI 的真正價值——從令人興奮的演示轉向改變運營方式的可擴展系統。而那些未能做到的公司將發現自己擁有大量的「AI 科學展覽項目」，卻在財務上收穫甚微。擴展是將承諾轉化為回報的最後一步。遵循上述指南，企業可以順利完成這一步，確保他們的 AI 計劃實現大家期望的變革性成果。