Pourquoi vos investissements en IA ne sont pas payants

Nous récemment interrogé Près de 700 praticiens de l’IA et des dirigeants du monde entier pour découvrir les plus grands obstacles auxquels les équipes d’IA sont confrontées aujourd’hui. Ce qui a émergé était un schéma troublant: près de la moitié (45%) des répondants manquent de confiance dans leurs modèles d’IA.

Malgré de lourds investissements dans les infrastructures, de nombreuses équipes sont obligées de s’appuyer sur des outils qui ne parviennent pas à fournir observabilité et la surveillance nécessaire pour assurer des résultats fiables et précis.

Cet écart laisse trop d’organisations incapables de faire évoluer leur IA en toute sécurité ou de réaliser sa pleine valeur.

Ce n’est pas seulement un obstacle technique – c’est aussi une entreprise. Les risques croissants, les réglementations plus strictes et les efforts d’IA ont obtenu des conséquences réelles.

Pour les dirigeants de l’IA, le mandat est clair: combler ces lacunes avec des outils et des cadres plus intelligents pour mettre à l’échelle l’IA avec confiance et maintenir un avantage concurrentiel.

Pourquoi la confiance est le meilleur point de douleur du praticien de l’IA

Le défi de renforcer la confiance dans les systèmes d’IA affecte les organisations de toutes tailles et de toutes les niveaux d’expérience, de ceux qui commencent tout simplement leurs voyages en IA vers ceux qui ont une expertise établie.

De nombreux praticiens se sentent coincés, comme décrit par un ingénieur ML dans l’enquête sur les besoins en IA non satisfaite:

«Nous ne sommes pas à la hauteur des mêmes normes, d’autres entreprises plus grandes. La fiabilité de nos systèmes n’est pas aussi bonne. Je souhaite que nous ayons plus de rigueur autour des tests et de la sécurité. »

Ce sentiment reflète une réalité plus large face aux équipes d’IA aujourd’hui. Des lacunes de confiance, d’observabilité et de surveillance présentent des points de douleur persistants qui entravent les progrès, notamment:

• Manque de confiance dans la qualité des résultats de l’IA générative. Les équipes ont du mal avec des outils qui ne parviennent pas à capter des hallucinations, des inexactitudes ou des réponses non pertinentes, conduisant à des résultats peu fiables.

• Capacité limitée à intervenir en temps réel. Lorsque les modèles présentent un comportement inattendu dans la production, les praticiens manquent souvent d’outils efficaces pour intervenir ou modérer rapidement.

• Systèmes d’alerte inefficaces. Les solutions de notification actuelles sont bruyantes, inflexibles et ne parviennent pas à élever les problèmes les plus critiques, retardant la résolution.

• Visibilité insuffisante dans les environnements. Un manque d’observabilité rend difficile le suivi des vulnérabilités de sécurité, les lacunes de précision au comptant ou tracer un problème à sa source sur les flux de travail de l’IA.

• Déclin des performances du modèle dans le temps. Sans stratégies de surveillance et de recyclage appropriées, les modèles prédictifs en production perdent progressivement la fiabilité, créant un risque opérationnel.

Même les équipes chevronnées avec des ressources robustes sont aux prises avec ces problèmes, soulignant les lacunes importantes dans les infrastructures d’IA existantes. Pour surmonter ces obstacles, les organisations – et leurs dirigeants de l’IA – doivent se concentrer sur l’adoption d’outils et de processus plus forts qui autonomisent les praticiens, insufflent la confiance et soutiennent la croissance évolutive des initiatives d’IA.

Pourquoi la gouvernance efficace de l’IA est essentielle pour l’adoption de l’IA d’entreprise

La confiance est le fondement d’une adoption réussie de l’IA, influençant directement le retour sur investissement et l’évolutivité. Pourtant, les lacunes de gouvernance comme le manque de sécurité de l’information, la documentation du modèle et l’observabilité transparente peuvent créer une spirale descendante qui sape les progrès, conduisant à une cascade de défis.

Lorsque la gouvernance est faible, les praticiens de l’IA ont du mal à construire et à maintenir des modèles précis et fiables. Cela sape la confiance des utilisateurs finaux, storte l’adoption et empêche l’IA d’atteindre la masse critique.

Les modèles d’IA mal gouvernés sont susceptibles de divulguer des informations sensibles et de baisser les attaques d’injection, où les intrants malveillants manipulent le comportement d’un modèle. Ces vulnérabilités peuvent entraîner des amendes réglementaires et des dommages de réputation durables. Dans le cas des modèles orientés vers les consommateurs, les solutions peuvent rapidement éroder la confiance des clients avec des réponses inexactes ou peu fiables.

En fin de compte, de telles conséquences peuvent transformer l’IA d’un actif conducteur de croissance en un passif qui sape les objectifs commerciaux.

Les problèmes de confiance sont particulièrement difficiles à surmonter, car ils ne peuvent être résolus que par des solutions hautement personnalisables et intégrées, plutôt que par un seul outil. Les hyperscaleurs et les outils open source proposent généralement des solutions fragmentaires qui traitent des aspects de la confiance, de l’observabilité et de la surveillance, mais cette approche déplace le fardeau à des praticiens d’IA déjà dépassés et frustrés.

Combler l’écart de confiance nécessite Investissements dédiés dans des solutions holistiques; Outils qui atténuent le fardeau des praticiens tout en permettant aux organisations de mettre à l’échelle de l’IA de manière responsable.

L’amélioration de la confiance commence par la suppression du fardeau des praticiens de l’IA grâce à des outils efficaces. L’audit des infrastructures d’IA découvrent souvent les lacunes et les inefficacités qui ont un impact négatif sur les budgets de confiance et de déchets.

Plus précisément, voici certaines choses que les dirigeants de l’IA et leurs équipes devraient rechercher:

• Outils de duplication. Les outils qui se chevauchent gaspillent les ressources et compliquent l’apprentissage.

• Outils déconnectés. Des configurations complexes obligent les intégrations longues sans résoudre les lacunes de gouvernance.

• Infrastructure d’ombre AI. Les piles technologiques improvisées conduisent à des processus incohérents et à des lacunes de sécurité.

• Outils dans les écosystèmes fermés: Outils qui vous enferment dans les jardins clos ou exigent que les équipes changent leurs flux de travail. L’observabilité et la gouvernance devraient s’intégrer de manière transparente aux outils et flux de travail existants pour éviter les frictions et permettre l’adoption.

La compréhension des infrastructures actuelles aide à identifier les lacunes et informer les plans d’investissement. Plates-formes d’IA efficaces devrait se concentrer sur:

• Observabilité. Surveillance et analyse en temps réel et traçabilité complète pour identifier rapidement les vulnérabilités et résoudre les problèmes.

• Sécurité. Appliquer le contrôle centralisé et garantir que les systèmes d’IA répondent constamment aux normes de sécurité.

• Conformité. Les gardes, les tests et la documentation pour s’assurer que les systèmes d’IA sont conformes aux réglementations, aux politiques et aux normes de l’industrie.

En se concentrant sur les capacités de gouvernance, les organisations peuvent faire des investissements plus intelligents de l’IA, l’amélioration de l’accent mis sur l’amélioration des performances et de la fiabilité des modèles, et de la confiance et de l’adoption croissants.

Crédit mondial: gouvernance de l’IA en action

Quand Crédit mondial Je voulais atteindre un plus large éventail de clients potentiels, ils avaient besoin d’une évaluation rapide et précise des risques pour les demandes de prêt. Dirigé par le directeur des risques et chef des données Tamara Harutyunyan, ils se sont tournés vers l’IA.

En seulement huit semaines, ils ont développé et livré un modèle qui a permis au prêteur d’augmenter leur taux d’acceptation de prêt – et ses revenus – sans augmenter les risques commerciaux.

Cette vitesse était un avantage concurrentiel essentiel, mais Harutyunyan a également évalué la gouvernance complète de l’IA qui offrait des informations de dérive de données en temps réel, permettant des mises à jour de modèle opportunes qui ont permis à son équipe de maintenir les objectifs de fiabilité et de revenus.

La gouvernance était cruciale pour fournir un modèle qui a élargi la clientèle de Global Credit sans exposer l’entreprise à des risques inutiles. Leur équipe AI peut surveiller et expliquer rapidement le comportement du modèle et est prêt à intervenir si nécessaire.

La plate-forme d’IA a également fourni une visibilité et une explicabilité essentielles derrière les modèles, garantissant conformité aux normes réglementaires. Cela a donné à l’équipe de Harutyunyan la confiance dans leur modèle et leur a permis d’explorer de nouveaux cas d’utilisation tout en restant conforme, voire au milieu des changements réglementaires.

Améliorer la maturité et la confiance de l’IA

La maturité de l’IA reflète la capacité d’une organisation à développer, livrer et gouverner constamment prédictif et AI génératif modèles. Bien que les problèmes de confiance affectent tous les niveaux de maturité, l’amélioration de la maturité de l’IA nécessite d’investir dans des plateformes qui comblent l’écart de confiance.

Les caractéristiques critiques comprennent:

• Gestion centralisée du modèle pour l’IA prédictive et générative dans tous les environnements.

• Intervention et modération en temps réel pour se protéger contre les vulnérabilités comme la fuite PII, les attaques d’injection rapides et les réponses inexactes.

• Modèles et techniques de garde personnalisables pour établir des garanties pour des besoins, des réglementations et des risques commerciaux spécifiques.

• Bouclier de sécurité pour les modèles externes pour sécuriser et régir tous les modèles, y compris LLMS.

• L’intégration dans les pipelines CI / CD ou le registre MLFlow pour rationaliser et standardiser les tests et la validation.

• Surveillance en temps réel avec des politiques de gouvernance automatisées et des mesures personnalisées qui garantissent une protection robuste.

• Pré-déploiement AI à l’équipe rouge pour le jailbreaks, les préjugés, les inexactitudes, la toxicité et les problèmes de conformité pour prévenir les problèmes avant qu’un modèle ne soit déployé dans la production.

• Gestion des performances de l’IA dans la production pour empêcher la défaillance du projet, aborder Taux d’échec de 90% en raison d’une mauvaise productiorisation.

Ces fonctionnalités aident à standardiser l’observabilité, la surveillance et la gestion des performances en temps réel, permettant une IA évolutive à laquelle vos utilisateurs ont confiance.

Une voie vers la gouvernance de l’IA commence par l’infrastructure d’IA plus intelligente

L’écart de confiance afflige 45% des équipes, mais cela ne signifie pas qu’ils sont impossibles à surmonter.

Comprendre toute l’étendue des capacités – observabilité, surveillance et gestion des performances en temps réel – peut aider les dirigeants de l’IA à évaluer leur infrastructure actuelle pour les lacunes critiques et à faire des investissements plus intelligents dans de nouveaux outils.

Lorsque l’infrastructure d’IA aborde réellement la douleur des praticiens, les entreprises peuvent fournir en toute confiance des solutions d’IA prédictives et génératives qui les aident à atteindre leurs objectifs.

Télécharger le Enquête sur l’IA non satisfaite Pour une vue complète sur les points de douleur les plus courants du praticien de l’IA et commencez à construire votre stratégie d’investissement en IA plus intelligente.

À propos de l’auteur

Lisa Aguilar

VP, marketing de produit, datarobot

Lisa Aguilar est vice-présidente du marketing de produits et des CTO de terrain chez Datarobot, où elle est responsable de la construction et de l’exécution de la stratégie de mise sur le marché pour leur gamme de produits de prévision axée sur l’IA. Dans le cadre de son rôle, elle s’associe en étroite collaboration avec les équipes de gestion des produits et de développement pour identifier les solutions clés qui peuvent répondre aux besoins des détaillants, des fabricants et des prestataires de services financiers avec l’IA. Avant Datarobot, Lisa était chez ThoughtPot, le leader de la recherche et des analyses axées sur l’IA.