尽管潜力巨大,人工智能的发展面临着一个重大挑战:将其实际应用到产品中。
然而,尽管潜力巨大,但AI的发展面临着重大挑战:如何将其真正应用到产品中。
回想一下互联网的黎明时期——那是一个充满了被过度吹捧的承诺,但却为那些能够利用这项新技术的人带来了改变游戏规则的现实。如今,工程团队正面临着类似的抉择,他们需要在AI的压力下对抗着从何处开始的不确定性。
但第二幕之后呢?随着越来越多的开发者开始熟悉构建以AI为动力的软件,第三幕将引发一场新的竞赛:能够大规模构建、部署和管理以AI为动力的软件的能力,这需要在前所未有的水平上进行持续监控和验证。
从是/否到无限灰:AI的测试迷宫
这种复杂性给传统的是/否逻辑带来了困难,而这种逻辑一直是我们测试软件基础的基石,需要开发人员应对各种主观结果。手动测试这种系统变得费时费力,因为它不仅需要验证大量潜在的交互,还需要评估AI所做决策的主观质量。
利用今天的 CI/CD 流水线来交付AI的第三幕
CI/CD 在帮助团队管理开发人工智能软件的复杂性方面起着至关重要的作用。这些方法论提供了一个结构化的、自动化的流水线,涵盖了从构建和测试到训练和部署AI应用程序的各个环节。
该系统充当着一个质量门卫的角色,确保只有符合严格标准的AI应用程序才能投入生产。此外,如果由于模型漂移导致性能下降,流水线可以安全地回滚、重新训练和重新部署更新后的AI应用程序,确保部署的AI/ML应用程序随着时间的推移保持强大和功能齐全。
将AI和ML项目与业务目标对齐
在投资于以AI为动力的软件时,战略业务对齐至关重要,远远超出了工程团队的视野。这需要一种协同的努力,各部门的利益相关者 —— 如产品管理、营销、销售和客户服务 —— 齐心协力,定义AI可以实现的明确目标。
关键在于确保AI倡议与核心业务目标紧密联系,例如增强客户体验、简化运营或开启新的收入来源。这种跨职能的对齐确保了AI项目在技术上可行且具有商业战略性,最大限度地提高了投资回报率,并确保技术服务于更广泛的业务目标,而不是孤立存在。
加速您基于AI的创新,赢得明天的市场
未来确实可能属于AI,但实现其全部潜力取决于我们解决软件交付难题的能力。这需要战略业务对齐、技术准备以及正确的工具和流程的结合。
通过将人工智能与强大的 CI/CD 实践相结合,工程领导者可以应对交付以 AI 为动力的软件的复杂性,将潜力转化为业绩,将愿景变为现实。随着 AI 重塑着景观,愿意演变和适应软件交付实践的准备将会把先驱者与其他人区分开来,在不断发展的技术竞技场上确保竞争优势。