Le aziende odiano ammetterlo, ma il percorso verso l’implementazione dell’IA a livello di produzione è disseminato di prove di concetto (PoC) che non portano da nessuna parte o di progetti falliti che non raggiungono mai i loro obiettivi. C’è poca tolleranza per l’iterazione in alcuni campi, in particolare dove l’applicazione dell’IA facilita i mercati per nuovi trattamenti o diagnosi di malattie, come nelle scienze della vita. Analisi e ipotesi inizialmente sbagliate, anche leggermente sbagliate, possono portare a grandi spostamenti al ribasso che possono essere allarmanti.
Analizzando decine di PoC IA che potrebbero o meno essere arrivati alla piena produzione, emergono sei trappole comuni. È interessante notare che spesso non è la qualità della tecnologia a causare il fallimento, ma obiettivi disallineati, pianificazione inadeguata o aspettative non realistiche. Ecco un riepilogo di ciò che è andato storto negli esempi del mondo reale e una guida pratica su come risolverlo.
Lezione 1: Una visione vaga significa disastro
Ogni progetto di intelligenza artificiale ha bisogno di un obiettivo chiaro e misurabile. Senza questo, gli sviluppatori stanno sviluppando una soluzione alla ricerca di un problema. Ad esempio, durante lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale per gli studi clinici di un produttore di farmaci, il team mirava a “ottimizzare il processo di sperimentazione” ma non ha definito cosa ciò significasse. Avevano bisogno di accelerare il reclutamento dei pazienti, ridurre il tasso di abbandono dei partecipanti o ridurre il costo complessivo della sperimentazione? La mancanza di focalizzazione ha portato a un modello tecnicamente valido ma irrilevante rispetto alle esigenze operative più urgenti del cliente.
porta via: definire in anticipo obiettivi specifici e misurabili. Da usare Criteri SMART (Specifico, Misurabile, Realizzabile, Rilevante, Limitato nel tempo). Ad esempio, mirare a “ridurre i tempi di inattività delle apparecchiature del 15% entro sei mesi” anziché un vago “migliorare le cose”. Documentare questi obiettivi e allineare tempestivamente le parti interessate per evitare lo spostamento dell’ambito.
Lezione 2: La qualità dei dati prevale sulla quantità
I dati sono la linfa vitale dell’intelligenza artificiale, ma i dati di bassa qualità sono velenosi. In un progetto, un cliente al dettaglio ha iniziato con anni di dati sulle vendite per prevedere le esigenze di inventario. Catturare? Il set di dati era pieno di incoerenze, tra cui voci mancanti, record duplicati e codici prodotto obsoleti. Il modello ha funzionato bene nei test ma ha fallito nella produzione perché ha imparato da dati rumorosi e inaffidabili.
porta via: investire nella qualità dei dati anziché nel volume. Utilizza strumenti come Panda per la pre-elaborazione e Great Expectations per la convalida dei dati. Individua i problemi in anticipo. Esegui analisi esplorative dei dati (EDA) con visualizzazioni (come Seaborn) per rilevare valori anomali o incoerenze. I dati puliti sono più preziosi dei terabyte di spazzatura.
Lezione 3: Una modellazione eccessivamente complessa si ritorcerà contro
La ricerca della complessità tecnica non sempre porta a risultati migliori. Ad esempio, lo sviluppo di un progetto sanitario è iniziato inizialmente con la creazione di una complessa rete neurale convoluzionale (CNN) per rilevare anomalie nelle immagini mediche.
Sebbene il modello fosse all’avanguardia, l’elevato costo computazionale ha comportato settimane di formazione e "scatola nera" la natura ha reso difficile la fiducia dei medici. L’implementazione è stata rivista per implementare un modello di foresta casuale più semplice che non solo corrisponde all’accuratezza predittiva di una CNN, ma è anche più veloce da addestrare e molto più facile da interpretare, un fattore critico per l’adozione clinica.
porta via: Inizia in modo semplice. Utilizza algoritmi semplici come foresta casuale O XGBoost Scopri come creare una fondazione da scikit-lear. Adattamento a modelli complessi (reti di memoria a lungo termine (LSTM) basate su TensorFlow) solo se il problema lo richiede. Dai priorità alla spiegabilità con strumenti come SHAP (SHapley Additive exPlanations) per creare fiducia con le parti interessate.
Lezione 4: Ignorare le realtà distributive
Un modello che brilla in Jupyter Notebook potrebbe bloccarsi nel mondo reale. Ad esempio, la prima implementazione da parte di un’azienda di un motore di raccomandazione per la propria piattaforma di e-commerce non è in grado di gestire un traffico intenso. Il modello è stato realizzato senza tenere presente la scalabilità ed è stato limitato sotto carico, causando ritardi e frustrazione per gli utenti. La sorveglianza costò settimane di rielaborazione.
porta via: Pianificare la produzione fin dal primo giorno. Per la scalabilità, pacchettizza i modelli in contenitori Docker e distribuiscili con Kubernetes. Utilizza TensorFlow Service o FastAPI per un’inferenza efficiente. Monitora le prestazioni con Prometheus e Grafana per individuare tempestivamente i colli di bottiglia. Testare in condizioni realistiche per garantire l’affidabilità.
Lezione 5: Non trascurare la manutenzione del modello
I modelli di intelligenza artificiale non sono impostati e dimenticati. In un progetto di previsione finanziaria, il modello ha funzionato bene per mesi finché le condizioni di mercato non sono cambiate. La deriva incontrollata dei dati ha causato la distorsione delle previsioni e la mancanza di una pipeline di riqualificazione ha reso necessarie correzioni manuali. Il progetto ha perso credibilità prima che gli sviluppatori potessero riprendersi.
porta via: Costruisci per il lungo periodo. Implementa il monitoraggio della deriva dei dati utilizzando strumenti come Alibi Detect. Automatizza la riqualificazione con Apache Airflow e monitora gli esperimenti con MLflow. Incorpora l’apprendimento attivo per dare priorità all’etichettatura in caso di previsioni incerte e mantenere aggiornati i modelli.
Lezione 6: Sottovalutare il coinvolgimento degli stakeholder
La tecnologia non esiste nel vuoto. Il modello di rilevamento delle frodi era tecnicamente impeccabile, ma ha fallito perché gli utenti finali (i dipendenti della banca) non si fidavano di esso. Senza spiegazioni o formazione chiare, hanno ignorato gli avvertimenti del modello e lo hanno reso inutilizzabile.
porta via: Dare priorità alla progettazione incentrata sull’uomo. Utilizza strumenti di spiegabilità come SHAP per rendere trasparenti le decisioni sui modelli. Coinvolgi tempestivamente le parti interessate con demo e cicli di feedback. Istruisci gli utenti su come interpretare e agire sugli output dell’intelligenza artificiale. La fiducia è importante quanto la precisione.
Migliori pratiche per il successo nei progetti di intelligenza artificiale
Sulla base di questi fallimenti, ecco la tabella di marcia per farlo nel modo giusto:
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Stabilisci obiettivi chiari: utilizzare criteri SMART per allineare team e stakeholder.
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Dare priorità alla qualità dei dati: investire in pulizia, convalida ed EDA prima della modellazione.
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Inizia in modo semplice: Costruisci le basi con algoritmi semplici prima di ridimensionare la complessità.
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Progettare per la produzione: Pianifica la scalabilità, il monitoraggio e le condizioni del mondo reale.
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Proteggi i modelli: automatizza la riqualificazione e monitora le deviazioni per rimanere aggiornato.
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Coinvolgere le parti interessate: Aumentare la fiducia con la spiegabilità e l’educazione degli utenti.
Costruire un’intelligenza artificiale resiliente
Il potenziale dell’intelligenza artificiale è sorprendente, ma i progetti falliti di intelligenza artificiale ci insegnano che il successo non dipende solo dagli algoritmi. La disciplina riguarda la pianificazione e l’adattabilità. Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, le tendenze emergenti come l’apprendimento federato per modelli di tutela della privacy e l’intelligenza artificiale all’avanguardia per informazioni in tempo reale alzeranno lo standard. Imparando dagli errori del passato, i team possono creare sistemi di produzione scalabili che siano robusti, accurati e affidabili.
Kavin Xavier è vicepresidente di AI Solutions. CapeStart.
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