盡管潛力巨大，人工智慧的發展面臨著一個重大挑戰：將其實際套用到產品中。
然而，盡管潛力巨大，但AI的發展面臨著重大挑戰：如何將其真正套用到產品中。
回想一下互聯網的黎明時期——那是一個充滿了被過度吹捧的承諾，但卻為那些能夠利用這項新技術的人帶來了改變遊戲規則的現實。如今，工程團隊正面臨著類似的抉擇，他們需要在AI的壓力下對抗著從何處開始的不確定性。
但第二幕之後呢？隨著越來越多的開發者開始熟悉構建以AI為動力的軟體，第三幕將引發一場新的競賽：能夠大規模構建、部署和管理以AI為動力的軟體的能力，這需要在前所未有的水平上進行持續監控和驗證。
從是/否到無限灰：AI的測試迷宮
這種復雜性給傳統的是/否邏輯帶來了困難，而這種邏輯一直是我們測試軟體基礎的基石，需要開發人員應對各種主觀結果。手動測試這種系統變得費時費力，因為它不僅需要驗證大量潛在的互動，還需要評估AI所做決策的主觀品質。
利用今天的 CI/CD 流水線來交付AI的第三幕
CI/CD 在幫助團隊管理開發人工智慧軟體的復雜性方面起著至關重要的作用。這些方法論提供了一個結構化的、自動化的流水線，涵蓋了從構建和測試到訓練和部署AI應用程式的各個環節。
該系統充當著一個品質門衛的角色，確保只有符合嚴格標準的AI應用程式才能投入生產。此外，如果由於模型漂移導致效能下降，流水線可以安全地回滾、重新訓練和重新部署更新後的AI應用程式，確保部署的AI/ML應用程式隨著時間的推移保持強大和功能齊全。
將AI和ML計畫與業務目標對齊
在投資於以AI為動力的軟體時，戰略業務對齊至關重要，遠遠超出了工程團隊的視野。這需要一種協同的努力，各部門的利益相關者 —— 如產品管理、行銷、銷售和客戶服務 —— 齊心協力，定義AI可以實作的明確目標。
關鍵在於確保AI倡議與核心業務目標緊密聯系，例如增強客戶體驗、簡化營運或開啟新的收入來源。這種跨職能的對齊確保了AI計畫在技術上可行且具有商業戰略性，最大限度地提高了投資報酬率，並確保技術服務於更廣泛的業務目標，而不是孤立存在。
加速您基於AI的創新，贏得明天的市場
未來確實可能屬於AI，但實作其全部潛力取決於我們解決軟體交付難題的能力。這需要戰略業務對齊、技術準備以及正確的工具和流程的結合。
透過將人工智慧與強大的 CI/CD 實踐相結合，工程領導者可以應對交付以 AI 為動力的軟體的復雜性，將潛力轉化為業績，將願景變為現實。隨著 AI 重塑著景觀，願意演變和適應軟體交付實踐的準備將會把先鋒與其他人區分開來，在不斷發展的技術競技場上確保有利競爭。
