W miarę jak coraz więcej firm przyswaja sztuczną inteligencję generatywną (GenAI), staje się jasne, że konieczna jest ewolucja narzędzi i procesów zarządzających wszystkimi aspektami jej wdrażania. Początkowo dominujące podejścia, takie jak MLOps (Machine Learning Operations) i LLMOps (Large Language Model Operations), zaczynają ustępować miejsca nowemu podejściu – GenAIOps. To nowe podejście obiecuje lepsze zarządzanie, testowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji generatywnej.
Ewolucja narzędzi operacyjnych AI
Firmy na całym świecie w szybkim tempie wdrażają sztuczną inteligencję generatywną, co prowadzi do potrzeby dostosowania istniejących ram operacyjnych. Zaledwie dwa lata temu OpenAI wprowadziło ChatGPT, co rozpoczęło falę zainteresowania generatywną AI, a także wyzwania związane z jej adopcją w biznesie. Firmy musiały opracować nowe sposoby trenowania modeli AI, takie jak RAG (retrieval-augmented generation), co umożliwia organizacjom wzbogacanie modeli o własne dane, aby dopasować AI do specyficznych potrzeb.
Narzędzia takie jak MLOps zostały stworzone, aby zarządzać środowiskami uczenia maszynowego, a wraz z rozwojem modeli językowych LLMs (Large Language Models), pojawiło się LLMOps. Teraz GenAIOps, będące kolejnym krokiem na ścieżce rozwoju, ma szansę stać się standardem w zarządzaniu rozwiązaniami opartymi na generatywnej AI. Microsoft określa to przejście mianem „paradygmatu zmiany”, która lepiej odzwierciedla aktualne potrzeby firm i możliwości technologii.
Czym jest GenAIOps?
Yina Arenas, wiceprezes ds. platformy AI w firmie Microsoft, w swoim blogu opisuje GenAIOps jako koncepcję, która obejmuje całość operacji związanych z generatywną AI. Nie ogranicza się ona jedynie do zarządzania dużymi modelami językowymi, ale obejmuje także operacje związane z mniejszymi modelami (SLMs) i modelami multimodalnymi. GenAIOps ma na celu zapewnienie ciągłego rozwoju, wdrażania, monitorowania i nadzorowania aplikacji AI, co pozwala na lepsze dopasowanie technologii do potrzeb firm.
Jednym z kluczowych wyzwań, przed którymi stają firmy, jest jakość i ilość danych, które są wprowadzane do modeli AI. Problemy związane z wydajnością, efektywnością, kosztami, bezpieczeństwem oraz zgodnością z regulacjami mogą znacznie wpłynąć na sukces wdrożenia technologii AI. Dlatego GenAIOps obiecuje ustandaryzowanie procesów, które mogą pomóc w efektywniejszym zarządzaniu tymi wyzwaniami.
Znalezienie odpowiedniego modelu GenAI
Jednym z największych wyzwań, jakie napotykają firmy, jest wybór odpowiedniego modelu AI. Krajobraz modeli GenAI jest skomplikowany, a liczba dostępnych opcji – zarówno licencjonowanych, jak i open-source – rośnie w zastraszającym tempie. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli uczenia maszynowego, większość modeli GenAI nie jest budowana wewnętrznie przez organizacje, lecz licencjonowana lub pobierana z repozytoriów open-source, takich jak Hugging Face.
Wielu ekspertów, takich jak Nick Patience z The Futurum Group, podkreśla, że wybór odpowiedniego modelu jest kluczowy, ponieważ to on determinuje, jak dobrze technologia AI będzie integrować się z istniejącą infrastrukturą firmy i spełniać jej specyficzne wymagania. Wybór niewłaściwego modelu może prowadzić do chaosu i nieefektywności, zarówno pod względem wydajności, jak i kosztów operacyjnych.
Proces tworzenia i zarządzania modelami
GenAIOps zapewnia bardziej uporządkowany proces tworzenia, trenowania i zarządzania modelami AI. Zastosowanie odpowiednich technik i procedur może znacząco zredukować ryzyko związane z niewłaściwym trenowaniem modeli, co może prowadzić do ogromnych kosztów infrastrukturalnych. W przeszłości wielu deweloperów stosowało losowe techniki do tworzenia modeli uczenia maszynowego, co często prowadziło do problemów na późniejszych etapach wdrażania.
Andy Thurai, główny analityk w Constellation Research, wyjaśnia, że GenAIOps wprowadza porządek do całego procesu tworzenia i wdrażania modeli, co może znacząco poprawić efektywność operacyjną firm. Dzięki ustandaryzowanym procesom, technologiom oraz narzędziom, firmy mogą lepiej zarządzać swoimi zasobami AI, zmniejszając ryzyko niepowodzeń i optymalizując koszty.
Rewolucja w sposobie pracy organizacji
Wraz z wdrażaniem GenAIOps zmieniają się również role w organizacjach. Zespoły danych przeobrażają się w „orchestratorów wglądu AI”, operacje IT stają się specjalistami ds. infrastruktury AI, a deweloperzy coraz częściej integrują komponenty AI do swoich projektów. Nawet prawnicy będą musieli zająć się kwestiami związanymi z zarządzaniem AI, a liderzy biznesowi będą odpowiedzialni za opracowywanie strategii „AI-first”.
Odpowiedzialna innowacja będzie kluczem do sukcesu tej technologii. Patience z Futurum zauważa, że zarządzanie AI stanie się integralną częścią GenAIOps, szczególnie w kontekście analizy jej wpływu na użytkowników, uwzględniając takie kwestie jak etyka, prywatność i zapobieganie uprzedzeniom.
GenAIOps w kontekście rynku
Z raportu opublikowanego przez Bain Capital wynika, że w czerwcu 2024 roku 9 na 10 firm wdrożyło technologię GenAI lub testuje jej potencjalne zastosowania. Co ważne, w około 75% przypadków technologia ta spełniła lub przewyższyła oczekiwania. Globalny rynek GenAI ma osiągnąć wartość 356 miliardów dolarów do 2030 roku, co oznacza średni roczny wzrost na poziomie 46,47%.
Eksperci przewidują, że w miarę jak przedsiębiorstwa coraz śmielej angażują się w AI, GenAIOps stanie się kluczową częścią procesu tworzenia aplikacji. Różnice między GenAIOps a MLOps będą się z czasem zacierać, co doprowadzi do stworzenia wspólnego zestawu narzędzi do zarządzania modelami AI, niezależnie od tego, czy są one deterministyczne, czy probabilistyczne.
Wdrażanie GenAIOps to kolejny krok w ewolucji zarządzania sztuczną inteligencją, który pozwoli firmom na bardziej precyzyjne i efektywne wykorzystanie nowych technologii w swojej codziennej działalności.
