从试点到生产扩展人工智能：成功策略

引言： 在AI领域，人们常说："概念验证容易，但生产部署很难。" 许多组织已经成功构建了有前景的AI原型或在隔离环境中运行试点项目，但往往在产生真正商业影响之前就停滞不前了。统计数据令人震惊：Gartner发现，平均而言，只有48%的AI项目能够从原型过渡到生产——而且那些成功的项目需要大约8个月的时间来完成过渡。此外，他们预测，到2025年，至少30%的所有生成式AI项目将因数据质量差、缺乏风险控制、成本上升或价值不明确等问题而在概念验证阶段被放弃。这些数字与其他研究结果一致，表明绝大多数AI计划都未能实现规模化。简而言之，AI存在一个**"最后一公里"问题**：弥合实验室中成功演示与部署到日常运营中的可靠系统之间的差距。

为什么扩展AI如此具有挑战性？首先，从受控试点转移到生产环境会引入大量复杂性。在试点中，数据科学团队可能会在静态数据集上运行模型，并展示其良好的预测或分类能力。但在生产中，该模型可能需要处理更大的数据量、实时数据流或试点中不存在的新数据分布。运营环境也不同——模型的输出必须输入到业务流程、IT系统中，并被非数据科学家理解和使用。它必须可靠运行，通常在严格的延迟要求下或在成本效益高的基础设施上。这些需求需要强大的工程能力（通常称为MLOps——机器学习运维），而许多组织仍在努力掌握这种能力。值得注意的是，AI失败率高的公司经常提到缺乏此类流水线。在一项调查中，只有大约四分之一的公司拥有成熟的MLOps实践或工具来管理模型，而那些没有的公司则难以超越手工管理的试点系统。

另一个挑战是治理和风险。在试点期间，模型偶尔犯错或手动双重检查结果是可以接受的。但在生产中，特别是在敏感领域，AI决策可能会产生真正的后果。在生产环境中，AI系统必须满足监管和道德标准，并对错误有故障安全机制。许多AI项目在这个阶段陷入困境——模型有效，但组织在没有合规性、公平性、透明度等方面的保证之前，不愿意广泛部署它。这是近一半组织将"风险控制不足"确定为扩展AI解决方案的关键障碍的原因之一。他们知道生产中的失误可能代价高昂或有害，因此试点项目永远处于"实验"状态，除非解决这些问题。

尽管存在这些障碍，但越来越多的组织已成功跨越了试点到生产的鸿沟。他们的经验提供了有效扩展AI的策略手册：

1. 从第一天开始为生产设计： 最终扩展的团队通常在生产考虑下进行试点。这意味着使用真实的数据集、早期考虑集成点，并设定与部署而非仅仅离线准确性指标相关的成功标准。例如，如果您正在为客服自动化试点AI，不仅要衡量其回答问题的准确性，还要衡量它将如何插入实时聊天系统、如何升级到人工客服，以及是否能处理峰值负载。通过早期考虑这些方面，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始AI项目中与数据科学家一起包括IT/运维人员。他们对安全性、日志记录、API和基础设施的意见将塑造一个可部署的解决方案。在试点期间记录假设和要求也是明智的（例如"模型需要每X周重新训练一次"，"响应必须在200ms以内"），这样每个人都知道生产推出需要什么。

2. 投资可扩展架构和MLOps： 强大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、预处理并向AI系统提供数据。在生产中，数据漂移或管道故障可能会破坏模型的性能。领先的采用者使用调度和监控数据流的工具，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复地重新训练模型。

• 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。部署后，模型的健康状况会受到监控——跟踪响应时间、错误率和预测分布等指标。如果出现异常（比如说模型的预测突然发生变化），警报会触发工程师调查或回滚到以前的模型版本。分析仪表板和自动护栏在这里有所帮助——例如，企业平台可能有一条规则，如果模型的置信度在持续时间内低于阈值，则会自动发出警报。

• 机器学习的持续集成/持续部署（CI/CD）： 将ML模型类似于软件工程中的代码进行处理。这意味着新模型版本在被推送到生产环境之前会经过自动化测试（在预留数据或模拟生产场景上），并且如果新模型表现不佳，则有回滚机制。一些高级团队实践"影子部署"，其中新模型与旧模型并行运行一段时间，在完全切换之前比较输出。

• 灵活的基础设施： 使用云服务或可扩展的基础设施，可以处理增长。许多公司在单个服务器或本地机器上开始试点。对于生产，您可能需要在云上进行自动扩展以处理使用高峰。幸运的是，现代云AI服务（如Google的Vertex AI或Amazon Bedrock）提供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工程工作。归根结底，可靠地扩展AI需要超越模型本身的技术栈；精明的组织会投资这个技术栈，无论是通过使用开源工具构建还是利用商业MLOps平台。

• 强调数据质量和重新训练： 许多试点是一次性的——模型在历史数据上训练一次，仅此而已。然而，在生产中，数据不断发展，如果维护不当，模型可能会很快变得过时或准确性降低。成功的AI扩展涉及建立流程，随着新数据的到来，定期重新训练或调整模型。这可能是每月重新训练，或者在适当情况下甚至是持续学习。重要的是，组织实施验证步骤，以确保重新训练的模型确实是改进（如果不是，他们坚持旧版本，直到问题得到解决）。确保您有一个管道来标记或收集来自生产的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情况，并将这些反馈到训练中。扩展AI的公司将其视为生命周期，而不是一次性的项目。他们投入资源不断策划**"AI就绪"数据、监控数据漂移并提高模型的数据质量**。Gartner指出，到2025年，GenAI项目被放弃的首要原因将是数据质量差；领导者通过及早和持续解决数据问题来抢占先机。

• 整合安全性、访问控制和治理： 在试点模式下，数据科学家可能会使用管理员权限、静态凭据或公共数据集来快速完成工作。但生产AI系统需要遵守企业的安全和合规标准。这意味着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），并确保对任何AI驱动的决策都保留审计日志。最佳实践方法的一个例子是StackAI（一个企业AI自动化平台），它通过单点登录（SSO）集成、基于角色的访问控制（RBAC）、审计日志记录，甚至敏感信息的数据驻留选项等功能，确保每个工作流程都是"安全、合规和受治理的"。 在扩展AI时，公司应与InfoSec和合规团队密切合作，进行风险评估并实施必要的控制。这不仅防止了灾难性的安全事件，而且还与利益相关者（内部和外部）建立了对AI系统管理良好的信任。治理还扩展到拥有道德AI框架——例如，记录模型如何做出决策、在AI产生可疑结果时的升级路径，以及定期审查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，它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不足以满足大规模使用的资源效率或速度要求。扩展通常需要优化AI模型和基础设施以获得性能和成本。这可能包括模型压缩等技术（例如，将大型复杂模型提炼成较小的模型）、使用缓存策略，或切换到专门的硬件（如GPU或TPU）进行推理。成功广泛部署AI的公司通常会在看到真实世界的使用模式后迭代其模型，使其更精简、更快。他们还关注成本监控——当AI服务被大量使用时，云成本或API使用费很容易飙升。构建成本仪表板和ROI计算有助于确保扩展后的解决方案保持经济可行性。令人鼓舞的是，AI推理的成本一直在下降；例如，实现一定语言模型性能水平（相当于GPT-3.5）的计算成本在2022年末至2024年末之间下降了280倍。 这是由于模型和硬件的改进。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——组织跟踪每个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对高吞吐量任务使用批处理）。

• 规划人工监督和连续性： 任何AI系统都不应该在没有明确人工角色的情况下大规模部署。成功的部署定义了人类何时以及如何干预或增强AI。例如，一家为营销扩展AI内容生成器的公司可能会建立一个工作流程，其中AI草稿在发布前由人工编辑审查。或者医疗AI系统可能会标记某些高不确定性案例以进行手动审查。远非倒退一步，这种人工保障通常使更广泛的部署成为可能——它使人们相信错误不会被忽视。随着时间的推移，随着AI证明自身，监督水平可以适当降低，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，有人（或某个团队）需要像任何其他关键软件一样为AI系统待命。定义谁负责AI的维护、谁在凌晨3点出现问题时响应，以及如何收集和解决用户反馈，将确保系统获得持续支持。这是许多试点步履蹒跚的地方——一旦数据科学团队完成试点，它们在IT或业务组织中没有"归属"。成功的扩展通常需要将所有权从纯研发团队转移到将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，但可以通过正确的方法和心态来满足。那些做得对的组织遵循一个反复出现的主题：他们将AI解决方案视为产品，而不是项目。这意味着在构建时考虑到最终用户和寿命，投入必要的工程和治理工作，并在部署后不断改进。这也意味着避免"试点炼狱"的陷阱，通过愿意在数据科学实验之外进行投资——在培训、基础设施和流程变更方面——以实际实现现场价值。

对于美国和亚洲的企业来说，在竞争压力激烈的地方，解决规模扩展难题至关重要。这可能意味着AI仍然是一个很酷的演示与成为效率或收入核心驱动力之间的区别。这项工作当然绝非易事；正如我们所见，它涉及同时处理数据准备、工程规模和组织准备。但回报是值得的。当您成功部署一个AI系统时，比如说，通过自动化个性化优惠提高客户保留率，或通过预测性维护将制造停机时间减少30%，这种影响会直接体现在利润上，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。现在整个平台和云服务都旨在平滑生产路径，社区分享MLOps最佳实践，以及更多用于监控、安全等方面的预构建组件。像Macaron AI这样的公司从一开始就考虑可扩展性和用户信任来构建他们的解决方案，说明新的AI产品正在默认构建为生产就绪。所有这些趋势意味着踏上这一旅程的企业比以往任何时候都获得更多的支持。

总之，在AI中弥合试点到生产的差距是充满挑战但可实现的。通过早期规划、构建强大的MLOps基础、关注数据和质量、保护和治理解决方案、优化性能以及让人员参与循环，您就为AI项目的现实成功奠定了基础。掌握这一点的组织将释放AI的真正价值——从激动人心的演示转向可扩展的系统，从而改变他们的运营方式。而那些没有做到这一点的组织将发现自己有很多"AI科学博览会项目"，但在利润方面却没有什么可展示的。扩展是将承诺转化为回报的最后一步。通过上述指导方针，企业可以驾驭这一步骤，确保他们的AI计划真正提供每个人都希望的变革性结果。