将试点视为学习的机会，但要进行大规模设计。虽然成功的试点是一个很好的开端，但可持续的人工智能项目需要战略思维。通过关注这四个支柱，成都软件开发公司可以为长期成功做好规划。
飞行员项目通常是定制的。扩展需要可重复的管道进行测试、监控、重新训练和回滚，以防止错误随着增长而乘积累。就像任何科学实验一样，每个变量和步骤都应被精确记录，以便在新团队、新产品或新地区中复制该过程。遗憾的是，由于团队没有考虑可扩展性或随着角色和需求的变化进行调整，早期的人工智能成功往往因为这一点而崩溃。
在卡万戈-赞比西保护区内，自然科技联盟试点了一个数字双胞胎，使用卫星、地面传感器、声学和人工智能来追踪偷猎和栖息地丧失等威胁。试点在一个区域进行，模块化组件被设计用于在其他地方适应。但是，扩展需要的不仅仅是代码：更强大的数据管道以处理更大的输入，MLOps来管理部署和监控，以及调整模型以适应新环境的领域专业知识。经验教训是，一个精简的试点可以证明价值，但扩展需要从一开始就为数据、运营和背景做好规划。
当一个物流客户的AI工作负载开始超出其基础设施的容量时，我们的MLOps工程师重新设计了系统。他们用自动化的管道替换了手动的、一次性脚本，用于部署、重新训练和监控。结果：成本降低了80%，准确率达到了95%，并且性能提升证明了严格的工程实践是使AI可持续的关键。
模型的准确性取决于输入数据的质量。数据工程师和领域专家必须确保数据的清洁、代表性以及可靠性。
设想一家卫生机构希望使用人工智能系统通过医院入院、气候记录和出行数据来预测疫情爆发。早期试验可能会失败，因为农村诊所缺乏数字报告，这会在城市和农村之间产生偏差。模型可能对城市预测过于自信，而忽视了未得到服务地区的风险。数据工程师可以修复管道以标准化输入，而领域专家可以标记盲点。教训是：没有坚实的数据和背景知识，预测在现实世界的复杂性面前会崩溃。
我们自己的工作中有一个例子可以证明这一点。当一家由前谷歌工程师领导的初创公司发现其模型因为训练数据不一致而停滞不前时，我们的数据工程师挺身而出，重建了对数据的信任。他们自动化了质量检查，标准化了数据摄入，并实现了可扩展的数据管道，以确保每个模型在可靠的、可验证的输入上进行训练。这种技术纪律和数据 craftsmanship的水平是保持AI成果随着时间的推移而可信的关键。
AI团队不是静态的。随着飞行员的增加，新的技术角色会出现，但合作、适应性和批判性思维同样重要。AI在编码和技术方面帮助巨大，所以现在真正重要的问题是你是如何解决问题的。批判性思维——将复杂的挑战分解成更小、可解决的部分——是使事情不同的技能。
知识被锁在 silos 中会阻碍进步。那些获胜的团队能够清晰地记录文档、公开分享，并快速培训新成员。爱因斯坦不是唯一一个在相对论上工作的物理学家。亨利·庞加莱也探索了相对论的基础概念，但爱因斯坦清晰地制定了并传达了这一理论，成为现代应用如 GPS 的基础。同样的情况也发生在工程团队中：如果知识从不离开一个人的头脑，那么纯粹的才华就不太重要。你的工程师需要成为合作者。
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