将 AI 从试点扩展到生产：成功策略

介绍

在 AI 领域中常听到一句话：「概念验证很容易，但生产很难。」许多组织在孤立环境中成功构建了有前景的 AI 原型或试点项目，但在实现真正的商业影响之前就停滞不前。统计数据令人震惊：Gartner 发现，平均而言，只有 48% 的 AI 项目从原型阶段进入生产阶段，而那些成功的项目平均需要 8 个月 过渡。此外，他们预测，到 2025 年，至少有 30% 的生成式 AI 项目将在概念验证阶段被放弃，原因包括数据质量差、缺乏风险控制、成本上升或价值不明确。这些数据与其他研究结果一致，表明绝大多数 AI 项目难以扩展。简而言之，AI 存在「最后一公里」问题：如何跨越实验室中的成功演示与日常运营中集成部署的稳定系统之间的差距。

为什么扩展 AI 如此具有挑战性？首先，从受控的试点转移到生产环境会引入许多复杂性。在试点中，数据科学团队可能会在静态数据集上运行模型，并展示其预测或分类能力。但在生产中，该模型可能需要处理更大规模的数据量、实时数据流或在试点中不存在的新数据分布。操作环境也不同——模型的输出必须融入业务流程、IT 系统，并被非数据科学家理解和使用。它必须可靠运行，通常需要满足严格的延迟要求或在成本效益的基础设施上运行。这些需求需要强大的工程能力（通常称为MLOps——机器学习运维），许多组织仍在探索这一点。有趣的是，AI 失败率高的公司经常提到缺乏这样的管道。在一项调查中，只有约 1/4 的公司拥有成熟的 MLOps 实践或工具来管理模型，而没有这些工具的公司很难超越手动管理的试点系统。

另一个挑战是治理和风险。在试点阶段，模型偶尔出错或结果需要人工复核是可以接受的。但在生产环境中，尤其是敏感领域，AI 决策可能会产生实际后果。在生产环境中，AI 系统必须符合监管和道德标准，并具备错误应对机制。许多 AI 项目在此阶段陷入困境——模型有效，但组织在没有合规性、公平性、透明性等保证的情况下不愿广泛部署。这就是为什么近一半的组织将“风险控制不足”视为扩展 AI 解决方案的关键障碍。他们知道生产中的失误可能代价高昂或造成伤害，因此试点项目在“实验”状态中停滞不前，除非这些问题得到解决。

尽管面临这些障碍，越来越多的组织已经成功跨越了从试点到生产的障碍。他们的经验提供了有效扩展 AI 的策略手册：

从第一天起就为生产设计：

那些最终能够扩展的团队通常会以生产为目标来进行试点。这意味着要使用真实的数据集，提前考虑集成点，并设定与部署相关的成功标准（不仅仅是离线准确性指标）。例如，如果您正在试点用于客户支持自动化的 AI，不仅要测量其回答问题的准确性，还要考虑它如何接入实时聊天系统，如何升级到人工代理，以及是否能够处理高峰负载。通过在早期考虑这些方面，您可以避免创建仅在沙盒中有效的概念验证。一个最佳实践是 在初期 AI 项目中包括 IT/DevOps 人员，以便与数据科学家一起工作。他们关于安全性、日志记录、API 和基础设施的投入将有助于打造可部署的解决方案。在试点期间记录假设和需求也是明智之举（例如，「模型需要每 X 周重新训练」，「响应必须在 200 毫秒以内」），以便每个人都知道生产部署所需的要求。

投资可扩展的架构和 MLOps：一个稳固的技术基础对于生产 AI 至关重要。这包括：

数据管道： 自动化、可扩展的管道，持续获取、预处理并将数据传递给 AI 系统。在生产环境中，数据漂移或管道故障可能会破坏模型的性能。领先的采用者使用工具来调度和监控数据流，确保模型始终获得及时和干净的数据。他们还对数据进行版本控制，并维护训练数据集，以便在需要时可以可重现地重新训练模型。
模型部署和监控： 使用 MLOps 框架，模型作为受控过程的一部分进行部署。容器化（例如使用 Docker/Kubernetes）很常见，以确保跨环境的一致性。模型部署后，其健康状况受到监控——如响应时间、错误率和预测分布等指标被跟踪。如果出现异常（比如模型的预测突然变化），警报会触发工程师调查或回滚到之前的模型版本。分析仪表板和自动防护措施在这里有帮助——例如，企业平台可能会有一项规则，当模型的置信度在一段时间内低于阈值时自动警报。
机器学习的持续集成/持续部署 (CI/CD)： 将 ML 模型视为软件工程中的代码。这意味着新模型版本在上线之前需要自动化测试（在保留数据或模拟生产场景上），并且如果新模型表现不佳，有回滚机制。一些先进的团队实践“影子部署”，即新模型与旧模型并行运行一段时间以比较输出，然后再完全切换。
灵活的基础设施： 使用云服务或可扩展的基础设施来应对增长。许多公司在单台服务器或本地机器上启动试点。在生产中，您可能需要云上的自动扩展来应对使用高峰。幸运的是，现代云 AI 服务（如 Google 的 Vertex AI 或 Amazon Bedrock）提供了托管解决方案来部署和扩展模型，处理版本控制，甚至提供多区域冗余。利用这些可以节省大量的工程努力。关键是，可靠地扩展 AI 需要超越模型本身的技术栈；精明的组织通过使用开源工具构建或利用商业 MLOps 平台来投资于此技术栈。
强调数据质量和再训练： 许多试点项目是一锤子买卖——模型在历史数据上训练一次就完成了。然而在生产中，数据在不断演变，如果不维护，模型很快会变得过时或不准确。成功扩展 AI 需要建立定期模型再训练或适应新数据的流程。这可能是每月再训练，甚至在适当情况下进行持续学习。重要的是，组织实施验证步骤以确保再训练的模型确实有所改进（如果没有，他们会坚持使用旧版本，直到问题得到解决）。确保您有一个管道来标记或从生产中收集真实数据也很有价值——例如，捕获模型不确定或与人类意见不一致的案例，并将其反馈到训练中。扩展 AI 的公司将其视为一个生命周期，而不是一次性项目。他们投入资源不断策划**“AI 准备就绪”数据，监控数据漂移，并提高数据质量**以供模型使用。Gartner 指出，到 2025 年，GenAI 项目放弃的一个主要原因将是数据质量差；领导者通过提前和持续解决数据问题来预防这一点。
整合安全性、访问控制和治理： 在试点模式中，数据科学家可能使用管理员权限、静态凭证或公共数据集来快速使事情正常工作。但生产 AI 系统需要遵循企业的安全和合规标准。这意味着要与身份验证系统集成，强制执行基于角色的访问（例如，只有某些人员可以批准模型更改或查看敏感数据），并确保为任何 AI 驱动的决策保留审计日志。最佳实践的一个例子是 StackAI 的方法，这是一种企业 AI 自动化平台，确保每个工作流程都是“安全、合规和受治理的”，具有单点登录 (SSO)集成、基于角色的访问控制 (RBAC)、审核日志记录，甚至为敏感信息提供数据驻留选项。在扩展 AI 时，公司应与其信息安全和合规团队密切合作，进行风险评估并实施必要的控制。这不仅可以防止灾难性的安全事件，还可以建立与利益相关者（内部和外部）的信任，即 AI 系统管理良好。治理还延伸到拥有一个道德 AI 框架——例如，记录模型如何做出决策，如果 AI 产生了可疑结果，设有升级路径，并定期审查 AI 对结果的影响（以检查偏见或错误）。这些措施确保当 AI 扩展时，不会无意中扩大风险。
优化和适应性能： 在试点中有效的模型可能在大规模使用时资源效率不足或不够快。扩展通常需要**优化 AI 模型和基础设施以提高性能和降低成本。**这可能包括模型压缩技术（例如将大型复杂模型精简成较小的模型）、使用缓存策略或切换到专用硬件（如 GPU 或 TPU）进行推理。成功广泛部署 AI 的公司通常会在看到实际使用模式后对其模型进行迭代，以使其更精简和更快速。他们还关注成本监控——当 AI 服务被大量使用时，云成本或 API 使用费用很容易飙升。构建成本仪表板和投资回报率计算有助于确保扩展解决方案在经济上可行。令人鼓舞的是，AI 推理的成本一直在下降；例如，从 2022 年底到 2024 年底，实现某一水平的语言模型性能（相当于 GPT-3.5）的计算成本下降了 280 倍。这意味着在 2025 年扩展 AI 解决方案可能比几年前便宜得多。尽管如此，监督是关键——组织跟踪每次预测的成本或服务器利用率等指标，并根据需要优化基础设施（例如关闭未使用的模型实例或为高吞吐量任务使用批处理）。
规划人类监督和连续性： 在没有明确人类角色的情况下，AI 系统不应大规模部署。成功的部署定义了何时以及如何进行人类干预或增强 AI。例如，一家公司为营销扩展 AI 内容生成器，可能会设置一个工作流程，由人类编辑在发布前审核 AI 草稿。或者，医疗 AI 系统可能会将某些高不确定性案例标记为人工审查。远非倒退，这种人类保障措施通常是更广泛部署的关键——它让人们确信错误不会不受控制。随着时间的推移，随着 AI 的证明，其监督水平可以适当调整，但明智的做法是从安全网开始。此外，组织为 AI 服务分配明确的所有权。在生产中，需要有人（或某个团队）像任何其他关键软件一样随时待命。定义谁负责 AI 的维护，谁在凌晨 3 点出现问题时响应，以及如何收集和处理用户反馈，将确保系统获得持续支持。许多试点失败的原因在于它们在数据科学团队完成试点后没有在 IT 或业务组织中找到“家”。成功的扩展通常意味着将所有权从纯研发团队过渡到将 AI 解决方案视为永久产品/服务的产品或 IT 团队。

结论

将 AI 解决方案从试点扩展到生产是一个多维度的挑战，但只要有正确的方法和心态，就能成功实现。那些成功的组织都有一个共同主题：他们将 AI 解决方案视为产品，而非项目。这意味着在构建时要考虑到最终用户和持久性，投入必要的工程和治理工作，并在部署后持续改进。这也意味着要避免陷入“试点停滞”陷阱，愿意在数据科学实验之外进行投资——包括培训、基础设施和流程变更——以实际实现现场价值。

对于美国和亚洲的企业来说，解决扩展难题至关重要，因为竞争压力巨大。这可能意味着 AI 是继续作为一个酷炫的演示，还是成为效率或收入的核心驱动力。毫无疑问，这项努力是非常重要的；正如我们所见，这需要同时解决数据准备、工程规模和组织准备。但回报是值得的。当你成功部署一个 AI 系统，比如通过自动化个性化优惠来提高客户保留率，或者通过预测性维护将停机时间减少 30%，这种影响会直接作用于底线，甚至可以重塑市场动态。

令人鼓舞的是，围绕 AI 扩展的生态系统正在成熟。现在有整个平台和云服务旨在简化生产路径，社区分享 MLOps 的最佳实践，以及用于监控、安全等的预构建组件。像 Macaron AI 这样的公司从一开始就考虑了可扩展性和用户信任，设计了他们的解决方案，这说明新的 AI 产品默认就是面向生产而构建的。所有这些趋势意味着，踏上这段旅程的企业比以往任何时候都获得了更多支持。

总而言之，从试点到生产的 AI 过渡是一项具有挑战性的任务，但也是可以实现的。通过及早规划、建立强大的 MLOps 基础、关注数据和质量、保障和管理解决方案、优化性能，并保持人类参与，您可以为您的 AI 项目在现实世界中取得成功奠定基础。能够掌握这一点的组织将释放 AI 的真正价值——不仅仅停留在令人兴奋的演示，而是转化为可扩展的系统，改变其运营方式。而那些没有做到的，将会发现他们拥有许多“AI 科学展览项目”，但在收益上却收效甚微。扩展是将承诺转化为回报的最后一步。遵循上述指南，企业可以顺利渡过这一步骤，确保他们的 AI 项目真正实现大家所期望的变革性结果。