19.08.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментБез четкой стратегии LLMOps (управление операциями больших языковых моделей) организации рискуют столкнуться с проблемами с производительностью, нарушениями нормативных требований и репутационным ущербом, пишет на портале The New Stack Жоау Фрейтас, генеральный менеджер и ведущий инженер по ИИ в PagerDuty. Компании все активнее внедряют искусственный интеллект, стремясь повысить производительность. По данным McKinsey & Company, 78% лиц, принимающих бизнес-решения, сообщают, что их организации используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. В основе этого сдвига лежит внедрение больших языковых моделей (LLM). Организации все чаще используют сторонние LLM, такие как GPT и Claude, для решения таких задач, как анализ данных и создание контента, что избавляет их от необходимости заниматься собственными моделями. Поскольку как санкционированное, так и несанкционированное использование ИИ стремительно растет, LLM быстро становятся критически важными для бизнеса системами. Одним из следствий такой зависимости от LLM является то, что организации должны постоянно обеспечивать их надежность. Без надлежащего контроля LLM могут создавать контент на основе устаревших или предвзятых обучающих данных, что подрывает доверие клиентов или репутацию бренда. Чтобы противодействовать потенциальному вредному воздействию дрейфа данных, организации должны внедрить систему управления операциями LLM (LLMOps). Применение стандартизированных процессов позволит решить проблемы, связанные с LLM в ...
читать далее.
