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

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: ostajajo zanimivi eksperimenti, vendar ne postanejo pravi in skalabilni izdelki.

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

Sure, please provide the text you would like to have translated to Slovenian.

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: podatkovni nizi, uporabljeni za PoC, ne odražajo zapletenosti 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.

Please provide the text you would like to have translated to Slovenian.

Pot od PoC do produkta

Skalirati projekt AI pomeni slediti nekaterim osnovnim fazam:

1. Opredelitev zahtev

• Identificirati konkretne primere uporabe in vključene deležnike.
• Določiti merljive KPI: natančnost, čas odziva, 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 upravljanje podatkov 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.
• Nenehno 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 sledljivost 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, delovanje, stroški.
• Uporabiti orodja za opazovanje: sledenje, dnevniški zapisi, opozorila.
• Implementirati sisteme A/B testiranja za primerjavo različic modelov.

It seems like you haven’t provided the text you want to be translated. Please share the text, and I’ll be happy to assist you with the translation to 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