12月21日，德勤咨询近日发布的报告指出，人工智能的黄金时代即将到来，前提是企业能够实施并保持一致的机器学习操作(MLOps)方法。该报告援引专注于人工智能的Cognilytica进行的市场研究指出，到2025年，MLOps平台市场的年收入预计将超过40亿美元。已经有几家初创公司专注于提供这些平台。然而，不太清楚的是，MLOps可能在多大程度上成为当今许多企业用来构建和部署软件的DevOps平台的扩展。德勤人工智能研究院执行董事比纳·阿马纳特表示，在新冠肺炎疫情之后，各组织加快了对人工智能的投资，以推动数字化业务转型。这个空间将在未来18个月内升温。但是，MLOps与IT运维人工智能(AIOps)不同。前者指的是构建和部署注入人工智能模型的应用程序的过程，而后者指的是应用人工智能来自动化IT运营管理。这些MLOps流程不仅扩展到AI模型的构建和部署方式，还扩展到它们的治理方式和最终淘汰方式。AI模型的主要问题之一是，随着新数据源的可用或业务条件的变化超出初始模型的范围，结果可能会随着时间的推移而变化。这要求公司要么更新该AI模型，要么将其完全替换为另一个AI模型。在所有情况下，IT团队都需要不断测试和验证AI模型提出的建议，以确保它们是一致的、相关的并在道德准则范围内运作。Ammanath说，在数据科学家、开发人员、数据工程师、质量保证和IT人员团队之间协调这一级别的活动需要对MLOps采取高度纪律的方法。企业现在面临的挑战是，随着企业拥抱数字业务转型，许多现有流程正在变得过时。Ammanath指出，将AI模型应用于未被广泛理解的业务流程比将多年来一直以相同方式运行的流程自动化更具挑战性。几乎每个应用程序都会在某种程度上通过一个或多个AI模型进行增强。现在的挑战和机遇是提供不仅可以大规模构建和部署AI模型的平台，还可以在必要时在造成永久性损坏之前将其回滚。
