În cadrul #SocialMining discuțiilor despre scalabilitatea IA, un tema continuă să revină: multe startup-uri promițătoare în domeniul IA nu eșuează la lansare - ele se împotmolesc la scurt timp după. Observatorii care urmăresc $AITECH și comentariile împărtășite de @AITECH adesea încadrează aceasta ca o problemă operațională mai degrabă decât una tehnică.
Produsele IA în stadiu incipient funcționează în condiții controlate. Utilizatori limitați, sarcini de lucru previzibile și credite temporare de calcul creează un sentiment artificial de stabilitate. Odată ce utilizarea reală începe, acea stabilitate dispare. Sistemele se confruntă cu cereri imprevizibile, concurență mai mare și așteptări modelate de capacitatea de reacție de nivel consumator.
Spre deosebire de antrenament, care este episodic, inferența este continuă. Fiecare interacțiune a utilizatorului implică un cost. Latenta trebuie să rămână scăzută. Alocarea memoriei devine inegală. Timpul de funcționare trece de la „frumos de avut” la existențial. Conformitatea și monitorizarea adaugă complexitate care nu poate fi amânată.
În această etapă, multe echipe descoperă că punctul lor de blocaj nu este precizia modelului, ci rezistența operațională. Calculul devine o constrângere vie - una care crește odată cu adoptarea. Ceea ce părea eficient la 1.000 de utilizatori se comportă foarte diferit la 100.000.
Acesta este motivul pentru care perioada post-lansare este adesea cea mai fragilă fază a ciclului de viață al unei startup-uri AI. Succesul expune slăbiciunile mai repede decât ar putea vreodată eșecul. Echipele care supraviețuiesc nu sunt întotdeauna cele cu cele mai inteligente modele, ci acelea care au planificat pentru utilizarea susținută, în lumea reală.
În AI, inteligența deschide ușa. Operațiunile decid cât timp rămâi în interior.