Siili Solutions betonar långsiktigt AI-värde
Kontinuerligt underhåll och utveckling av AI-lösningar kräver särskild uppmärksamhet på dataförändringar och teknisk skuld, betonar Siili Solutions.
Helsingfors – Siili Solutions Plc har belyst de faktorer som är avgörande för att säkerställa det långsiktiga värdet av AI-investeringar. Enligt företaget fokuserar många organisationer starkt på en snabb implementering av AI-lösningar, men ignorerar ofta underhållet och utvecklingen av systemen, vilket kan leda till problem efter driftsättning.
Enligt Siili Solutions fungerar AI-modeller inte av sig själva efter driftsättning. De kräver regelbundna uppdateringar och underhåll eftersom data förändras och affärsmiljöer utvecklas. De viktigaste utmaningarna som identifierats är modell- och data-drift (model drift och data drift), teknisk skuld samt efterlevnad av regelverk.
Till skillnad från traditionell programvara, bygger AI-system på data och deras funktion förändras kontinuerligt. Denna dynamik kräver olika underhållsmetoder, såsom realtidsåterkopplingsslingor och kontinuerlig omskolning av modeller. Dessa faktorer skiljer sig markant från versionshantering av traditionell programvara, som främst fokuserar på koden.
MLOps (Machine Learning Operations) ses som en lösning på dessa utmaningar. Det automatiserar hela livscykeln för AI, inklusive datahantering, modellträning och driftsättning. Dessutom erbjuder MLOps kontinuerlig prestandaövervakning, versionshantering för modeller och data, samt snabbare test- och releasecykler, vilket hjälper organisationer att hantera utvecklingen av sin AI och säkerställa att dess värde bibehålls.