GenAI爆火，别让“流程债务”拖垮AI项目！多实例管理是关键，通过自动化更新集迁移、实例同步，提升CI/CD效率。强化AI治理，防范安全漏洞。赋能“公民开发者”，警惕AI应用蔓延。拥抱基于策略的部署，解放平台团队，加速企业AI转型！
译自：How to Make Sure Process Debt Doesn’t Kill Your AI Projects
作者：Scott Willson
GenAI 正在改变企业格局，帮助组织以空前的速度实现决策自动化、简化工作流程和增强服务交付。许多大型平台的 AI 驱动能力正在引领这一潮流，并希望帮助企业释放新的生产力水平。
然而，采用 GenAI 并非像打开开关那样简单。平台团队已经不堪重负，需要管理积压的项目、确保系统稳定性并维持合规性。许多团队无法启动 AI，因为随着时间的推移，他们已经成为“流程债务”的受害者，这是 CI/CD 或交付运营中的一个缺陷，最终会阻碍他们的敏捷性和创新能力。
这可能会阻止一些企业启动 AI 项目，因为他们难以应对负担过重的平台团队。可悲的现实是，如果没有优化交付流程的多实例管理方法，许多企业将面临一个艰难的决定：他们将不得不选择放弃积压中的一些项目，以便能够尽快启动 AI，或者进一步推迟他们的积压项目。
平台团队的敏捷性取决于他们在保持稳定性和安全性的同时，交付的速度有多快。如果平台团队有足够的带宽来实施 AI，AI 的采用才能向前发展。
企业可以部署哪些关键策略，以便在不牺牲其他业务关键型项目的情况下，启动 AI 功能？
当平台团队忙于手动更新集迁移、故障排除部署和追逐审批时，AI 项目通常会退居二线。消除这些瓶颈可以让团队专注于 AI 创新，这可以通过多实例管理方法来战略性地完成，该方法可在所有实例中提供可见性、治理和自动化（包括同步）。
那是什么样的？首先，平台团队可以使用基于策略的部署来自动化更新集迁移，这将更快、更安全地将 AI 驱动的功能从开发转移到生产环境。
他们还使用实例同步来维护类似生产环境的开发和测试环境，因为它有助于减少花在 AI 部署故障排除上的时间。除此之外，这些团队优先考虑跨所有开发的实时可见性，以主动识别问题，而不是被动地处理问题。由于减少了在运营开销、发布和故障排除上花费的时间，平台团队可能会发现有能力开始实施 AI。
AI 驱动的开发需要严格的治理，以防止幻觉代码和安全漏洞进入生产环境。仅仅依靠手动合规性执行会减慢 AI 的推出速度。有效的战略解决方案包括不可变的审计跟踪，以确保每个 AI 生成的更新都完全可追溯，从而使监管审计无缝衔接，以及自动化的部署策略，以防止在没有必要的批准和安全检查的情况下将 AI 更新推送到生产环境。组织可以通过自动化 AI 生成更新的合规性来快速行动，同时保持审计就绪。
AI 采用方面最显着的变化之一是“公民开发者”的崛起。AI 和自动化工具不再局限于传统的 IT 团队，而是使非技术用户能够通过自然语言和低代码/无代码平台构建应用程序和工作流程。虽然这种开发的民主化很有希望，但它也带来了治理、安全和可扩展性方面的挑战。
组织必须为更广泛的用户创建的内部应用程序的激增做好准备。如果没有多实例方法，企业将面临 AI 生成的应用程序、安全漏洞和运营效率低下等无法控制的蔓延风险。公司必须建立明显的监督和治理，以防止混乱，同时促进创新。
此外，AI 模型需要结构化的非生产环境进行训练，以确保组织不会依赖不完整或不准确的数据集。如果没有完善的管理方法，企业可能会面临在低质量数据上训练 AI 的风险，从而导致不可靠的决策。管理 AI 生命周期流程（确保适当的治理、安全性和合规性）对于负责任地扩展 AI 创新至关重要。
除了采用 AI 解决方案外，企业还必须保持对其 AI 实施的质量、合规性和安全性的控制。随着成千上万的 AI 驱动的解决方案涌现，转向多实例方法对于在不引入运营和安全风险的情况下扩展 AI 驱动的转型至关重要。
AI 的实施不仅仅是拥有最新的技术，而是拥有正确的流程和管理策略来安全地扩展创新。无论是授权公民开发者还是将 AI 驱动的模块集成到企业工作流程中，公司都必须从一开始就正确地进行 AI 治理和入门流程。
当平台团队忙于手动更新集迁移、排除部署错误和追逐审批时，AI 项目通常会退居二线。消除这些瓶颈可以使团队能够专注于 AI 创新。许多平台团队使用基于策略的部署来自动化更新集迁移，从而更快、更安全地将 AI 驱动或 AI 生成的功能从开发转移到生产。
他们还采用实例同步来维护类似生产的开发和测试环境，这有助于减少排查 AI 生成功能的部署失败所花费的时间。除此之外，这些团队还优先考虑所有实例的实时可见性，以主动发现问题，而不是被动地处理问题。随着在运营开销、发布和故障排除上花费的时间减少，平台团队可能会找到开始实施 AI 的能力。
GenAI 有望重塑企业运营，但其成功取决于平台团队有效实施和扩展它的能力。如果平台团队已经捉襟见肘，那么 AI 的采用将不会以业务所需的速度进行。通过简化运营、加强治理和自动化管理开销，组织可以授权平台团队推动 AI 创新。企业 AI 的未来取决于消除运营障碍——因为当平台团队可以自由创新时，企业才能在 AI 转型曲线中保持领先地位。