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 alle barriere 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, viene descritta ogni fase e i suoi componenti.

Ingegneria e gestione dei dati

Questa fase costituisce la base di 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.

Le attività comuni in questa fase includono:

Raccolta dei dati: raccogli testo, codice o dati multimodali pertinenti da diverse origini in linea con il caso d'uso previsto.

Trasformazione dei dati

• Rimuovi disturbi, duplicati, contenuti dannosi, tossici o distorti e problemi di formattazione.

• Standardizza il formato dei dati per la personalizzazione del modello o l'implementazione della RAG (Retrieval Augmented Generation).

• Aggiungi metadati, classificazioni o feedback umano per creare set di dati di alta qualità.

• Genera esempi di addestramento aggiuntivi attraverso tecniche come la parafrasi o la generazione di dati sintetici.

Convalida dei dati: esegui controlli di qualità su set di dati, prompt e contenuti recuperati prima di utilizzarli per l'addestramento o l'inferenza.

Gestione del catalogo dei prompt: crea, organizza e gestisci una libreria di modelli di prompt.

Integrazione del ciclo di feedback: raccogli e incorpora il feedback degli utenti sulla qualità delle informazioni recuperate e sulla pronta efficacia per migliorare continuamente il sistema.

Sviluppo e sperimentazione

In questa fase 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.

Le attività comuni di questa fase includono:

Selezione del modello: valuta e scegli i modelli di base appropriati in base a requisiti prestazionali, competenze di settore, profili di costo e considerazioni etiche.

Progettazione dei prompt: progetta e ottimizza gli input per guidare il comportamento del modello e ottenere risultati coerenti e affidabili.

Adattamento del modello: applica tecniche come il pre-addestramento continuo e la messa a punto per specializzare i modelli di base per attività specifiche senza addestramento da zero.

Implementazione della RAG: integra origini di conoscenza esterne per basare le risposte su informazioni accurate e aggiornate, riducendo le allucinazioni e ampliando la consapevolezza contestuale.

Progettazione di agenti IA: sviluppa sistemi autonomi che pianificano, ragionano ed eseguono attività su più strumenti e servizi con crescente sofisticazione.

Sviluppo di applicazioni: creazione di esperienze utente coerenti integrando funzionalità di IA generativa tramite API robuste, architetture basate sugli eventi e interfacce intuitive.

Test e valutazione

Questa fase 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.

Le attività comuni di questa fase includono:

Test funzionali:

• Convalida l'accuratezza e la pertinenza della RAG su diverse query.

• Test dei percorsi decisionali degli agenti e delle capacità di completamento delle attività.

• Valutazione dell'efficacia dei prompt tra diverse varianti di input.

• Verifica che le interazioni tra componenti IA e non IA funzionino senza problemi.

Garanzia della qualità: valuta la qualità dell'output utilizzando la valutazione umana e i parametri automatizzati e confronta le variazioni dei prompt con i test A/B.

Sicurezza e protezione: esegui test di iniezione di prompt e jailbreak, valuta i rischi di fuga di dati nei sistemi di recupero e verifica la presenza di distorsioni, tossicità e risultati dannosi.

Test di integrazione: convalida i flussi di lavoro end-to-end su tutti i componenti e verifica la corretta gestione degli errori e dei fallback.

Implementazione e servizio

Questa fase segna la transizione critica in cui la soluzione IA passa dallo sviluppo alla produzione, trasformando 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.

Le attività comuni di questa fase includono:

Orchestrazione dell'infrastruttura: stabilisci le basi tecniche a supporto di tutti i componenti IA e non IA, inclusi l'hosting di modelli, i database vettoriali per le implementazioni RAG, i sistemi di coordinamento degli agenti e i punti di integrazione con le applicazioni esistenti.

Strategie di implementazione: implementa meccanismi di implementazione controllati che minimizzino le interruzioni e convalidino le prestazioni in ambienti reali.

Ottimizzazione dell'inferenza: configura endpoint e pipeline che bilanciano latenza, throughput e considerazioni sui costi nell'intero stack di applicazioni.

Scalabilità della produzione: assicurati che il sistema si adatti dinamicamente a carichi variabili, con particolare attenzione ai componenti che richiedono molte risorse.

Osservabilità e perfezionamento

Questo passaggio rappresenta la fase finale cruciale della pipeline di GenAIOps che garantisce che le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale rimangano efficaci, affidabili e allineate con gli obiettivi in evoluzione della tua startup. Facilita la transizione dall'implementazione statica a un'applicazione in continua evoluzione che migliora grazie all'utilizzo e al feedback nel mondo reale.

Le seguenti pratiche di osservabilità creano un approccio strutturato al miglioramento continuo affrontando in modo proattivo i rischi lungo il percorso. Ricollegandoti alle fasi e agli approfondimenti precedenti della pipeline di GenAIOps, puoi creare un vero e proprio ciclo di feedback in cui le osservazioni sulla produzione guideranno il prossimo ciclo di miglioramenti delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Le attività comuni di questa fase includono:

Monitoraggio dello stato del sistema: traccia i parametri delle prestazioni tecniche per garantire un funzionamento affidabile e identificare le opportunità di ottimizzazione.

Allineamento dei parametri aziendali: collega le prestazioni dell'IA direttamente agli obiettivi della tua organizzazione misurando parametri e indicatori di successo specifici del dominio.

Meccanismi di feedback: stabilisci cicli di feedback automatici e umani per catturare le esperienze degli utenti, i livelli di soddisfazione e i casi limite che richiedono attenzione.

Valutazione della qualità dell'output: valuta continuamente le risposte dell'IA per verificarne l'accuratezza, la pertinenza, la sicurezza e l'aderenza alle linee guida stabilite.

Rilevamento della deriva del modello: identifica quando le prestazioni del modello peggiorano.

Governance e manutenzione

Questo è l'importantissimo livello generale che copre tutte le fasi della pipeline di GenAIOps. 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.

Le attività comuni di questa fase includono:

Principi dell'IA responsabile: implementazione di linee guida etiche, controlli di sicurezza e framework di conformità.

Infrastructure as Code (IaC): definizione, versione e automatizzazione dell'intero stack.

Pipeline CI/CD: gestisci il codice applicativo tradizionale, le librerie di prompt, i parametri di valutazione e gli artefatti del modello.

Governance dei costi: implementa i budget dei token per funzionalità e monitoraggio dei costi di interazione e stabilisci avvisi per modelli di utilizzo insoliti.

Conformità normativa: mantieni log di utilizzo completi e registri di governance dei modelli per adattarti ai requisiti in evoluzione.

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 concentrerà 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 esplorerà 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.