Aandachtspunten voor volledige implementatie

AI-oplossingen implementeren in het bedrijfsleven

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Een AI-oplossing opschalen en borgen

$$

Schaal een AI-oplossing op en houd die draaiende

$$

Een AI-oplossing opschalen en duurzaam inzetten

$$

DevOps

• "Ontwikkeling en beheer"
• Betere samenwerking, integratie en uitrol
• Automatisering van processen
• Continue verbetering en monitoring

$$

MLOps

• "Machinelearningoperaties"
• Vergelijkbaar met DevOps
• Processen voor data en algoritmen operationaliseren

MLOps

• Machinelearningbeheer
• Vergelijkbaar met DevOps
• Operationaliseer processen voor data en algoritmen

MLOps

• Machinelearningbeheer
• Vergelijkbaar met DevOps
• Operationaliseer processen voor data en algoritmen

MLOps

• Machinelearningbeheer
• Vergelijkbaar met DevOps
• Operationaliseer processen voor data en algoritmen

MLOps

• "Machinelearningoperaties"
• Vergelijkbaar met DevOps
• Operationaliseer processen voor data en algoritmen
• Maakt horizontaal schalen mogelijk

MLOps - De AI monitoren

• Vergelijk de modelprestaties met de baseline
• Voorbeeld: nauwkeurigheid van voorspellingen tijdens de eerste maand na implementatie
• Modeldrift wanneer de prestaties afnemen

• Beïnvloedt besluitvorming negatief

Compliance, privacy en beveiliging

• Belangrijk tijdens de POC
• Kan worden bereikt met minimale maatregelen
• Essentieel voor opschaling naar volledige implementatie
• Onderdeel van verantwoorde AI

Wettelijke en regelgevende vereisten

• Voldoe aan wettelijke vereisten op EACH locatie
• Vooral bij gevoelige en persoonsgegevens
• Voorkom boetes en juridische gevolgen

$$ $$

Beveiliging

• Zorg ervoor dat data, infrastructuur en product veilig zijn
• Authenticatie
• Autorisatie

$$

Risicobeheer en risicobeperking

• Voorkom schade aan de oplossing, de klant en het bedrijf
• Audit de oplossing
• Juridische examens
• Risicobeoordelingen
• Simulaties

We gaan oefenen!

AI-oplossingen implementeren in het bedrijfsleven