Taktyczne kroki ku udanej GenAI PoC

Proof of Concept (PoC) to pole testowe nowych technologii, a Generative AI (GenAI) nie jest wyjątkiem. Co oznacza sukces w przypadku GenAI PoC? Po prostu, udany PoC to taki, który bezproblemowo przechodzi do produkcji. Problem polega na tym, że ze względu na nowość technologi i jej szybką ewolucję, większość PoC GenAI koncentruje się głównie na technicznej wykonalności i wskaźnikach takich jak dokładność i odwołanie. To wąskie podejście jest jednym z głównych powodów, dla których PoC nie powiodło się. Badanie McKinsey wykazało, że podczas gdy jedna czwarta respondentów była zaniepokojona dokładnością, wielu z nich miał również problemy z bezpieczeństwem, wyjaśnialnością, zarządzaniem własnością intelektualną (IP) i zgodnością z przepisami. Dodając do tego powszechne problemy, takie jak słoka jakość danych, ograniczenia skalowalności i bóle głowy z integracją, łatwo zrozumieć, dlaczego wiele PoC GenAI nie przechodzi do produkcji.

Poza hiperą: Rzeczywistość GenAI PoC

Adopcja GenAI jest wyraźnie w górę, ale prawdziwy wskaźnik sukcesu PoC pozostaje niejasny. Raporty oferują różne statystyki:

• Gartner przewiduje, że do końca 2025 roku co najmniej 30% projektów GenAI zostanie porzuconych po etapie PoC, co oznacza, że 70% może wejść do produkcji.
• Badanie przeprowadzone przez Avanade (cytowane w RTInsights) wykazało, że 41% projektów GenAI pozostaje zakleszczone w PoC.
• Raport Deloitte z stycznia 2025 The State of GenAI in the Enterprise szacuje, że tylko 10-30% PoC zostanie skalibrowanych do produkcji.
• Badanie przeprowadzone przez IDC (cytowane w CIO.com) wykazało, że średnio tylko 5 na 37 PoC (13%) dociera do produkcji.

Z szacunkami wahającymi się od 10% do 70%, prawdziwy wskaźnik sukcesu jest prawdopodobnie bliższy dolnej granicy. To podkreśla, że wiele organizacji ma trudności z zaprojektowaniem PoC z wyraźną ścieżką do skalowania. Niski wskaźnik sukcesu może wyczerpać zasoby, osłabić entuzjazm i zahamować innowacje, prowadząc do tego, co często nazywa się “zmęczeniem PoC”, gdzie zespoły czują, że są uwięzione w prowadzeniu pilotów, które nigdy nie docierają do produkcji.

Przekroczenie marnowanych wysiłków

GenAI jest nadal w początkowej fazie swojego cyklu adopcji, podobnie jak chmura obliczeniowa i tradycyjny AI przed nim. Chmura obliczeniowa zajęła 15-18 lat, aby osiągnąć powszechne zastosowanie, podczas gdy tradycyjny AI potrzebował 8-10 lat i nadal rośnie. Historycznie, adopcja AI następuje w cyklu boom-bust, w którym początkowe podekscytowanie prowadzi do nadmiernych oczekiwań, po których następuje spowolnienie, gdy pojawiają się wyzwania, zanim ostatecznie ustabilizuje się w użyciu głównego nurtu. Jeśli historia jest jakimś przewodnikiem, adopcja GenAI będzie miała swoje własne wzloty i upadki.

Aby skutecznie nawigować ten cykl, organizacje muszą upewnić się, że każdy PoC jest zaprojektowany z myślą o skalowalności, unikając powszechnych pułapek, które prowadzą do marnowanych wysiłków. Rozpoznając te wyzwania, wiodące firmy technologiczne i konsultingowe opracowały strukturalne ramy, aby pomóc organizacjom przenieść się poza eksperymenty i skalibrować swoje inicjatywy GenAI z powodzeniem.

Celem tego artykułu jest uzupełnienie tych ram i strategicznych wysiłków, przedstawiając praktyczne, taktyczne kroki, które mogą znacznie zwiększyć prawdopodobieństwo przejścia PoC GenAI od testowania do realnego wpływu.

Kluczowe taktyczne kroki ku udanej GenAI PoC

1. Wybierz przypadku użycia z myślą o produkcji

Przede wszystkim, wybierz przypadku użycia z wyraźną ścieżką do produkcji. Nie oznacza to przeprowadzania kompleksowej, przedsiębiorstwowej oceny gotowości GenAI. Zamiast tego, oceniaj każdy przypadek użycia indywidualnie na podstawie czynników takich jak jakość danych, skalowalność i wymagania integracyjne, i priorytetuj te, które mają największe prawdopodobieństwo osiągnięcia produkcji.

Kilka więcej kluczowych pytań do rozważenia podczas wyboru odpowiedniego przypadku użycia:

• Czy mój PoC jest zgodny z długoterminowymi celami biznesowymi?
• Czy wymagane dane mogą być dostępne i używane legalnie?
• Czy są wyraźne ryzyka, które uniemożliwią skalowanie?

2. Zdefiniuj i zgodnie z sukcesem metrykami przed rozpoczęciem

Jednym z największych powodów, dla których PoC zatrzymują się, jest brak dobrze zdefiniowanych metryk pomiaru sukcesu. Bez silnej zgodności na cele i oczekiwania ROI, nawet technicznie poprawne PoC mogą mieć trudności z uzyskaniem akceptacji dla produkcji. Szacowanie ROI nie jest łatwe, ale oto kilka rekomendacji:

• Stwórz lub zaadoptuj ramy, takie jak to.
• Użyj kalkulatorów kosztów, takich jak ten OpenAI API pricing tool i kalkulatorów dostawców chmury do oszacowania wydatków.
• Zamiast jednego celu, opracuj szacunek ROI oparty na zakresie z prawdopodobieństwami, aby uwzględnić niepewność.

Oto przykład, jak zespół Uber’s QueryGPT oszacował potencjalny wpływ swojego narzędzia GenAI text-to-SQL.

3. Włącz szybkie eksperymentowanie

Budowanie aplikacji GenAI to wszystko o eksperymentowaniu, wymagającym ciągłej iteracji. Podczas wyboru swojego stosu technologicznego, architektury, zespołu i procesów, upewnij się, że obsługują one ten iteracyjny podejście. Wybory powinny umożliwić bezproblemowe eksperymentowanie, od generowania hipotez i uruchamiania testów po zbieranie danych, analizowanie wyników, uczenie się i udoskonalanie.

• Rozważ zatrudnienie małych i średnich usługodawców, aby przyspieszyć eksperymentowanie.
• Wybierz punkty odniesienia, oceny i ramy oceny na początku, upewniając się, że są one zgodne z Twoim przypadkiem użycia i celami.
• Użyj technik, takich jak LLM-as-a-judge lub LLM-as-Juries, aby zautomatyzować (pół-automatyzować) ocenę.

4. Dąż do rozwiązań o niskim tarciu

Rozwiązanie o niskim tarciu wymaga mniejszej liczby zatwierdzeń i tym samym napotka mniejszą lub żadną sprzeczność wobec adopcji i skalowania. Szybki wzrost GenAI doprowadził do eksplozji narzędzi, ram i platform zaprojektowanych do przyspieszania PoC i wdrożeń produkcyjnych. Jednak wiele z tych rozwiązań działa jako czarne skrzynki, wymagające rygorystycznego sprawdzenia przez zespoły IT, prawne, bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem. Aby rozwiązać te wyzwania i przyspieszyć proces, rozważ następujące rekomendacje dotyczące budowy rozwiązania o niskim tarciu:

• Stwórz dedykowaną mapę drogową dla zatwierdzeń: Rozważ stworzenie dedykowanej mapy drogowej dla rozwiązania problemów partnerów i uzyskania zatwierdzeń.
• Użyj zatwierdzonych wcześniej stosów technologicznych: Gdziekolwiek to możliwe, użyj stosów technologicznych, które są już zatwierdzone i w użyciu, aby uniknąć opóźnień w zatwierdzeniu i integracji.
• Skoncentruj się na niezbędnych narzędziach: Wczesne PoC zwykle nie wymagają dostrajania modelu, automatycznych pętli sprzężenia zwrotnego lub obszernych możliwości obserwacji/SRE. Zamiast tego, priorytetuj narzędzia dla podstawowych zadań, takich jak wektorowanie, osadzanie, pobieranie wiedzy, barierki i rozwój UI.
• Użyj narzędzi niskiego kodu/braku kodu z ostrożnością: Chociaż te narzędzia mogą przyspieszyć terminy, ich natura czarnej skrzynki ogranicza możliwości dostosowania i integracji. Używaj ich z ostrożnością i rozważ ich długoterminowe implikacje.
• Rozwiąż problemy z bezpieczeństwem na wczesnym etapie: Wdrożenie technik, takich jak generowanie danych syntetycznych, maskowanie danych PII i szyfrowanie, aby proaktywnie rozwiązać problemy z bezpieczeństwem.

5. Zgromadź zespół lean, przedsiębiorczy

Jak w przypadku każdego projektu, posiadanie odpowiedniego zespołu z niezbędnymi umiejętnościami jest kluczowe dla sukcesu. Poza ekspertyzą techniczną, Twój zespół musi również być zwinny i przedsiębiorczy.

• Rozważ włączenie menedżerów produktów i ekspertów branżowych (SME), aby upewnić się, że rozwiązujesz odpowiedni problem.
• Upewnij się, że masz zarówno pełnych deweloperów, jak i inżynierów machine learningu w zespole.
• Unikaj zatrudniania specjalnie dla PoC lub pożyczania wewnętrznych zasobów z wyższej priorytetu, długoterminowych projektów. Zamiast tego, rozważ zatrudnienie małych i średnich usługodawców, którzy mogą przynieść odpowiedni talent szybko.
• Włącz partnerów z dziedziny prawa i bezpieczeństwa od pierwszego dnia.

6. Priorytetuj wymagania niefunkcjonalne

Aby osiągnąć sukces w PoC, jest kluczowe ustalenie wyraźnych granic problemu i ustalonego zestawu wymagań funkcyjnych. Jednak wymagania niefunkcjonalne nie powinny być pomijane. Chociaż PoC powinien pozostać skupiony w granicach problemu, jego architektura musi być zaprojektowana z myślą o wysokiej wydajności. Konkretnie, osiąganie opóźnień na poziomie milisekund może nie być natychmiastową koniecznością, jednak PoC powinien być w stanie bezproblemowo skalować, gdy użytkownicy beta się rozszerzają. Optymalizuj modułową architekturę, która pozostaje elastyczna i niezależna od narzędzi.

7. Zaprojektuj plan do obsługi halucynacji

Halucynacje są nieuniknione w przypadku modeli językowych. Dlatego też barierki są kluczowe dla odpowiedzialnego skalowania rozwiązań GenAI. Jednak ocenij, czy automatyczne barierki są konieczne na etapie PoC i w jakim zakresie. Zamiast ignorowania lub przeszacowania barierek, wykrywaj, kiedy Twoje modele halucynują i oznaczaj je użytkownikom PoC.

8. Przyjmij najlepsze praktyki zarządzania produktem i projektem

To ilustracja XKCD dotyczy PoC tak samo, jak i produkcji. Nie ma jednej, uniwersalnej książki. Jednak przyjęcie najlepszych praktyk z zarządzania projektem i produktem może pomóc w przyspieszeniu i osiągnięciu postępu.

• Użyj metod kanban lub agile do planowania taktycznego i wykonania.
• Udokumentuj wszystko.
• Przeprowadź scrum-of-scrums, aby skutecznie współpracować z zespołami partnerskimi.
• Utrzymuj swoich interesariuszy i kierownictwo informowane o postępach.

Podsumowanie

Prowadzenie udanego PoC GenAI nie jest tylko kwestią udowodnienia technicznej wykonalności, ale także oceny podstawowych wyborów na dłuższą metę. Przez staranne wybranie odpowiedniego przypadku użycia, zgodność na metryki sukcesu, umożliwienie szybkiego eksperymentowania, minimalizowanie tarcia, zebranie odpowiedniego zespołu, rozwiązanie zarówno wymagań funkcyjnych, jak i niefunkcjonalnych, oraz planowanie wyzwań, takich jak halucynacje, organizacje mogą znacznie poprawić swoje szanse na przeniesienie się z PoC do produkcji.

To powiedziawszy, kroki przedstawione powyżej nie są wyczerpujące, a nie wszystkie rekomendacje będą miały zastosowanie do każdego przypadku użycia. Każdy PoC jest unikalny, a kluczem do sukcesu jest adaptacja tych najlepszych praktyk do Twoich konkretnych celów biznesowych, ograniczeń technicznych i krajobrazu regulacyjnego.

Silna wizja i strategia są niezbędne dla adopcji GenAI, ale bez odpowiednich taktycznych kroków, nawet najlepiej zaplanowane plany mogą zawiesić się na etapie PoC. Wykonanie jest tam, gdzie wielkie pomysły albo się udają, albo zawodzą, a posiadanie wyraźnego, strukturalnego podejścia gwarantuje, że innowacja przekłada się na realny wpływ.