Dal prototipo al prodotto: smernice za skaliranje projekta AI v produkcijo

V zadnjih dveh letih je veliko podjetij preizkusilo projekte Intelligenza Artificiale. Pogosto gre za proof-of-concept (PoC), razvite v nekaj tednih, morda z manjšimi nabori podatkov in raziskovalnimi cilji. Težava je v tem, da velika večina teh projektov nikoli ne preseže faze testiranja: ostanejo zanimivi eksperimenti, a ne postanejo pravi in skalabilni izdelki.

Pripeljati projekt AI v produkcijo zahteva spremembo miselnosti: ni dovolj model, ki “deluje” v laboratoriju, potreben je ekosistem procesov, orodij in upravljanja, ki zagotavljajo zanesljivost, varnost in trajnost.

Le statistike kažejo, da več kot 70 % projektov AI ne pride v produkcijo. Glavni vzroki so:

• Pomanjkanje metrik: prototip se lahko zdi učinkovit, a brez KPI ni mogoče dokazati vrednosti.
• Neskalabilni podatki: nabori podatkov, uporabljeni za PoC, ne odražajo kompleksnosti resničnega sveta.
• Manjkajoča infrastruktura: modeli, usposobljeni na prenosnih računalnikih, niso pripravljeni za podjetniška okolja.
• Šibka uprava: manjkajo politike varnosti, skladnosti in revizije.
• Nerealna pričakovanja: vodstvo pogosto pričakuje čudeže, ne da bi upoštevalo stroške in omejitve.

I’m sorry, but it seems that there is no text provided for translation. Please provide the text you would like to have translated into Slovenian.

Pot od PoC do produkta

Skaliranje projekta AI pomeni slediti nekaterim osnovnim fazam:

1. Določitev zahtev

• Identificirati konkretne primere uporabe in vključene deležnike.
• Določiti merljive KPI: natančnost, časovni odziv, stroški sklepanja.
• Oceniti regulativne omejitve (GDPR, DORA, NIS2, specifične za panogo).

2. Priprava podatkov

• Ustvariti pipeline za zbiranje, čiščenje in označevanje podatkov.
• Določiti politike kakovosti in nenehnega posodabljanja.
• Upoštevati orodja za data governance in centralizirane kataloge.

3. Izbira arhitekture

• Oceniti predhodno usposobljene modele proti fine-tuning.
• Odločiti se med zunanjimi API-ji (OpenAI, Anthropic itd.) in self-hosted modeli (Llama, Mistral).
• Določiti razširljivost: brezstrežni, Kubernetes, GPU po potrebi.

4. Implementacija MLOps

Srce skalabilnosti je Machine Learning Operations (MLOps):

• Verzioniranje podatkov in modelov.
• CI/CD pipeline za usposabljanje in implementacijo.
• Neprekinjeno spremljanje zmogljivosti in drift.
• Avtomatizacija povratnih korakov v primeru regresije.

5. Varnost in skladnost

• Anonimizacija in pseudonimizacija podatkov.
• Granularni nadzor dostopa in dnevniki zahtev.
• Popolna revizijska sled za notranje in zunanje inšpekcije.
• Politika za etično uporabo AI (brez občutljivih podatkov v pozivih, razložljivost).

6. Implementacija in spremljanje

• Definirati jasne SLA: časi odziva, uptime, stroški.
• Uporabiti orodja za opazovanje: sledenje, dnevniški zapisi, opozorila.
• Implementirati sisteme A/B testiranja za primerjavo različic modelov.

I’m sorry, but it seems that you haven’t provided the text you want translated. Could you please share the text you would like me to translate into Slovenian?

Priporočena orodja in skladi

• MLOps: MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow.
• Deployment: Docker + Kubernetes, brezstrežno (AWS Lambda, Azure Functions).
• Vector DB (po RAG): Pinecone, Weaviate, Qdrant, Postgres+pgvector.
• Monitoring: Prometheus, Grafana, EvidentlyAI.
• Security: Vault, IAM co