Guida per le startup a GenAIOps su AWS parte 1: prepara il tuo stack di intelligenza artificiale per il futuro sin dal primo giorno

Le startup stanno investendo molto nell'IA generativa, con iniziative che promettono di potenziare e trasformare. Tuttavia, molte aziende sono ancora nelle prime fasi di estrazione del valore da questi investimenti. I CIO e i CTO devono affrontare la difficoltà di navigare in un panorama di tecnologie e metodologie in rapida evoluzione, garantendo al contempo che le loro decisioni supportino sia i requisiti immediati che gli obiettivi strategici a lungo termine.

Le operazioni di IA generativa, o GenAIOps, sono un framework emergente che aiuta le startup come la tua a superare queste sfide. GenAIOps si basa su pratiche consolidate di operazioni di machine learning (MLOPS) ma amplia l'attenzione per coprire l'intero ciclo di vita dell'IA generativa, dallo sviluppo e formazione all'implementazione e al monitoraggio continuo.

Integrando GenAIOps nelle tue operazioni sin dal primo giorno, puoi semplificare i flussi di lavoro e posizionarti per il successo a lungo termine in un mondo sempre più guidato dall'intelligenza artificiale. Questo grazie a tre vantaggi chiave generali. Innanzitutto, l'implementazione anticipata offre un vantaggio netto rispetto alle aziende affermate gravate da sistemi legacy. Ciò offre la flessibilità necessaria per creare pipeline di intelligenza artificiale efficienti partendo da zero utilizzando le best practice di GenAIOps. In secondo luogo, l'implementazione precoce di GenAIOps aiuta a evitare il debito tecnico prevenendo l'accumulo di inefficienze e ostacolando la scalabilità o l'innovazione in un secondo momento. Infine, dimostrare fin dal primo giorno un framework GenAIOps solido segnala la tua preparazione e scalabilità ai potenziali stakeholder, ovvero l'attrattiva degli investitori!

Quando si costruisce su AWS, la padronanza di GenAIOps non è solo una considerazione tecnica: è una pietra miliare del successo aziendale. Nel panorama competitivo odierno, essere in grado di utilizzare in modo efficiente le funzionalità di IA generativa può fare la differenza tra una startup in rapida espansione e una fase di stallo della crescita.

Questa serie in tre parti fungerà da guida pratica all'implementazione di GenAIOps in ogni fase del tuo percorso di avvio. Esploreremo come le pratiche GenAIOps si evolvono con la crescita della tua organizzazione, fornendo framework e strumenti utilizzabili per mantenere la velocità dell'innovazione garantendo al contempo un'implementazione dell'IA ben progettata.

L'imperativo delle startup: perché GenAIOps è importante sin dal primo giorno

Quando si opera in un ambiente frenetico e con risorse limitate, l'adozione di GenAIOps sin dall'inizio può fornire un vantaggio competitivo significativo. Sebbene l'implementazione di operazioni di intelligenza artificiale strutturate possa sembrare un lusso per le aziende più grandi, le startup che stabiliscono precocemente queste pratiche spesso superano i concorrenti che gestiscono i sistemi di intelligenza artificiale manualmente. Ecco come GenAIOps offre vantaggi misurabili:

1. Accelerazione del time-to-market

• Prototipazione e iterazione rapide: GenAIOps consente di sviluppare, testare e implementare rapidamente applicazioni di IA generativa, riducendo i cicli di sviluppo dei prodotti automatizzando i flussi di lavoro e semplificando i processi.

• Agilità nell'adattamento al mercato: rispondi rapidamente alle tendenze del mercato e alle richieste dei clienti sfruttando GenAIOps per iterazioni e cicli di feedback più rapidi, mantenendoti un passo avanti rispetto alla concorrenza.

2. Processo decisionale migliorato con approfondimenti basati sui dati

• Intelligenza utilizzabile: GenAIOps consente di monitorare le prestazioni del sistema, le interazioni degli utenti e il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale, sintetizzando automaticamente questi dati in informazioni fruibili che accelerano le decisioni sulla roadmap dei prodotti, la definizione delle priorità delle funzionalità e le strategie di accesso al mercato.

• Mitigazione del rischio: sfrutta GenAIOps per identificare automaticamente modelli insoliti nelle prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale, cali di coinvolgimento degli utenti o picchi di utilizzo delle risorse, fornendo ai decisori segnali di allarme tempestivi che prevengono problemi costosi e forniscono strategie correttive.

3. Differenziazione competitiva

• Esperienze personalizzate per i clienti: GenAIOps ti consente di combinare flussi di lavoro IA standardizzati con dati dei clienti in tempo reale, creando prodotti e servizi iper-personalizzati su larga scala mentre i tuoi concorrenti gestiscono ancora manualmente le loro operazioni di intelligenza artificiale.

• L'intelligenza artificiale grazie all'eccellenza operativa: GenAIOps ti consente di sperimentare rapidamente nuove funzionalità, come gli agenti di intelligenza artificiale, automatizzando gli aspetti operativi dell'IA generativa. Mentre i concorrenti impiegano settimane a configurare e implementare manualmente ogni nuova funzionalità di intelligenza artificiale, i flussi di lavoro standardizzati ti consentiranno di iniziare a sperimentare in pochi giorni.

4. Costruire una base a prova di futuro

• Adozione senza soluzione di continuità delle tecnologie IA emergenti: quando emergono nuovi modelli o strumenti di intelligenza artificiale, le pipeline di GenAIOps ti consentono di valutarli e implementarli senza ricostruire l'intero sistema. Le startup con implementazioni di intelligenza artificiale ad hoc spesso devono affrontare mesi di risanamento del debito tecnico che i team con GenAIOps completano in poche settimane.

• Prontezza alla conformità sin dal primo giorno: GenAIOps integra monitoraggio, audit trail e guardrail etici direttamente nelle tue operazioni di intelligenza artificiale, assicurandoti di soddisfare i requisiti normativi e mantenere pratiche di IA responsabile durante la scalabilità, evitando il costoso retrofit che molte startup devono affrontare in seguito.

L'investimento iniziale in GenAIOps paga dividendi man mano che il tuo team e la tua base di utenti crescono. Le startup che stabiliscono precocemente queste basi evitano le costose migrazioni e le revisioni dei sistemi che affliggono le aziende che cercano di scalare implementazioni di IA ad hoc.

Componenti principali di GenAIOps: un approccio incentrato sulle applicazioni

La nostra pipeline GenAIOps adotta un approccio olistico e incentrato sulle applicazioni. Dà priorità alle applicazioni end-to-end piuttosto che al metodo comunemente usato per concentrarsi sul funzionamento di modelli di base isolati. In tal modo, puoi affrontare direttamente le sfide legate all'integrazione dell'IA generativa nei tuoi sistemi di produzione.

La pipeline di AWS GenAIOps comprende cinque fasi interconnesse mostrate nella figura seguente. L'intero flusso di lavoro è sostenuto da solide pratiche di governance e manutenzione che coprono l'intero ciclo di vita delle applicazioni.

La complessità e l'attenzione all'interno di ogni fase della pipeline si evolvono con la maturità della tua startup. Ad esempio, se sei una startup in fase iniziale, i tuoi team creeranno MVP che in genere danno priorità alla sperimentazione rapida e ai guardrail di sicurezza di base, mentre se sei una startup in espansione, avrai bisogno di sistemi di osservabilità, framework di governance e strategie di ottimizzazione dei costi più sofisticati.

Di seguito, forniamo una panoramica di alto livello di ogni fase. Le parti 2 e 3 di questa serie approfondiranno le pratiche, gli strumenti e i servizi specifici per l'implementazione di queste fasi in base al livello di maturità della tua startup.

Ingegneria e gestione dei dati

Creare una base per la gestione dei dati solida è essenziale per GenAIOps e garantisce che i tuoi sistemi di IA generativa siano alimentati da dati di alta qualità e ben organizzati. Ciò consente alle applicazioni di evolversi insieme alle esigenze aziendali e consente di preparare vari tipi di set di dati per supportare le fasi successive della pipeline di GenAIOps. La disponibilità di set di dati di alta qualità consente una rapida sperimentazione durante lo sviluppo, garantisce la coerenza della valutazione e dell'implementazione e pone le basi per un'osservabilità completa e un miglioramento continuo.

Sviluppo e sperimentazione

Qui utilizzerai i set di dati curati che hai sviluppato nella fase precedente per sviluppare e perfezionare soluzioni di intelligenza artificiale su misura per le tue specifiche sfide aziendali. Attraverso la sperimentazione e l'iterazione, potrai identificare i componenti e le scelte di architettura più efficaci prima di impegnarti nella completa implementazione e tutti gli investimenti e le risorse che ciò richiede!

Ciò ti aiuterà a mitigare i rischi associati all'adozione di progetti non ottimali nelle prime fasi del processo di sviluppo, stabilendo una solida base per un'implementazione di successo e una manutenzione a lungo termine delle soluzioni di intelligenza artificiale.

Test e valutazione

Una fase di testing rigorosa funge da chiave di qualità nello sviluppo di applicazioni di IA, garantendo che tutti i componenti lavorino insieme in modo affidabile ed efficace. Assicura che l'applicazione soddisfi i requisiti aziendali, funzioni in modo coerente e gestisca i casi limite.

Questa fase stabilisce anche i benchmark delle prestazioni per l'implementazione della produzione e definisce il set iniziale di parametri da monitorare in produzione.

Implementazione e servizio

Il passaggio alla produzione segna la transizione critica in cui la soluzione di IA trasforma le capacità sperimentali in funzionalità pratiche e accessibili per gli utenti finali.

Mentre le fasi precedenti si concentrano sulle funzionalità e sulla convalida, l'implementazione e il servizio si concentrano su affidabilità, prestazioni e integrazione su larga scala. Inoltre, alimenta direttamente la fase di osservabilità e perfezionamento stabilendo i punti di contatto di monitoraggio e le linee di base delle prestazioni necessari per il miglioramento continuo.

Osservabilità e perfezionamento

L'osservabilità della produzione garantisce che le applicazioni AI rimangano efficaci, affidabili e allineate con gli obiettivi aziendali in evoluzione. Riportando le informazioni sull'osservabilità alle fasi precedenti della pipeline, si crea un vero e proprio ciclo di feedback in cui i dati di produzione determinano il successivo ciclo di miglioramenti, che si tratti di perfezionare i prompt, aggiornare le knowledge base o modificare la selezione dei modelli.

Governance e manutenzione

Essendo il livello generale che copre tutte le fasi della pipeline di GenAIOps, questa fase assicura che i tuoi sistemi di intelligenza artificiale aderiscano ai framework di governance e soddisfino gli standard di conformità necessari.

L'integrazione della governance in ogni fase significa che puoi mitigare in modo proattivo i rischi, assicurando che i tuoi sistemi di IA generativa rimangano affidabili, conformi e allineati ai valori organizzativi man mano che si espandono e si evolvono. Questo approccio olistico non solo migliora la qualità e l'affidabilità dei risultati dell'IA, ma promuove anche una cultura dello sviluppo dell'IA responsabile, fondamentale per il successo a lungo termine della tua startup e per promuovere la fiducia degli stakeholder.

Basarsi su AWS sin dal primo giorno

Che tu sia una startup pre-seed che sta costruendo il tuo primo prototipo di intelligenza artificiale o un'azienda di serie B che gestisce flussi di lavoro IA complessi, AWS fornisce il toolkit completo per implementare questa pipeline di GenAIOps sin dal primo giorno. Amazon Bedrock elimina il sovraccarico dell'infrastruttura con modelli di base gestiti e guardrail di sicurezza integrate, mentre Amazon SageMaker gestisce tutto, dalla sperimentazione all'implementazione della produzione. L'architettura serverless di AWS ridimensiona automaticamente le applicazioni di intelligenza artificiale dal prototipo alla produzione senza costi iniziali: paghi solo quello che usi, preservando così la pista critica. AWS Activate è un programma per startup che fornisce non solo crediti, ma anche supporto tecnico dedicato e indicazioni sull'architettura per aiutare i team snelli a implementare operazioni di intelligenza artificiale di livello aziendale. Questo approccio integrato ti consente di concentrarti sulla creazione di funzionalità di intelligenza artificiale differenziate mentre AWS gestisce la complessità sottostante della gestione, del monitoraggio e della governance dei modelli, trasformando GenAIOps da un'aspirazione futura in un vantaggio competitivo immediato.

Prospettive per il futuro

GenAIOps svolge un ruolo fondamentale nelle operazioni della tua startup e adottando questo framework sin dal primo giorno, ti preparerai per il successo a lungo termine. Nelle prossime parti di questa serie, approfondiremo le implementazioni pratiche e specifiche per le fasi di GenAIOps su AWS.

La Parte 2 si concentra sulle pratiche GenAIOps essenziali per le startup nelle prime fasi del loro percorso, aiutandoti a stabilire le basi giuste mantenendo l'agilità. Infine, la Parte 3 esplora le strategie GenAIOps avanzate per quando si sta entrando nella fase di scalabilità, garantendo operazioni di intelligenza artificiale solide, efficienti e sostenibili per supportare la crescita della startup.

Che tu stia appena iniziando il tuo percorso di intelligenza artificiale o stia cercando di ottimizzare le tue operazioni esistenti, questa serie fornirà informazioni utili e consigli specifici di AWS per ogni fase di crescita.