如今，人工智能已成为企业IT的所有风尚。组织正在使用AI来提高其运营效率，其数据更有用，其预测更准确。但是，不仅仅是解决这个问题，还需要投入一些AI软件。您需要给AI一些可以使用的东西。

换句话说，您的AI软件需要某种目标和一套程序，以便知道所需的结果。这套目标和相关程序被视为模型。这是软件在使用其拥有的数据时所看的东西，以及它所获得的信息，它们试图使操作与理想状态紧密匹配。

但是，当然，要给企业带来很多好处，不仅仅需要一个理想化的模型。模型需要与现实以及不断变化的条件保持同步，以便实时操作和模型能够反映不断变化的现实。对于AI建模，这意味着需要对模型进行操作，或跟上当前的操作需求。

就像您想象的那样，使模型与现实同步的整个过程并不是一个胆小的人的任务。实际上，这是AI操作的全部专长，称为ModelOps。认为它有点类似于DevOps，但适用于AI模型。ModelOps软件的先驱是ModelOp，该公司提供的平台使ModelOps可以运行。

“ ModelOps正在改变公司将其模型整合到决策过程中的方式，” ModelOp的联合创始人兼首席企业AI架构师Stu Bailey说。Bailey表示，随着公司对AI的依赖程度越来越高，这些模型必须付诸实践。

Bailey说：“随着企业越来越意识到模型创建和运营之间的鸿沟，他们正在转向诸如ModelOps之类的新工具来实现AI的承诺。” 但是Bailey表示，缺乏所需的ModelOps功能的公司将开始在AI重要的领域竞争中遇到麻烦。

公司如何受益

该公司与Corinium Intelligence合作，对来自金融服务公司的100位高管进行了调查，其中ModelOps已经成为其公司的战略工具，以了解其当前的业务实践和关键任务AI计划的计划。

调查发现，这些公司中有超过70%的公司增加了2021年的AI预算，而一半的公司有ModelOps的专用预算。为了使这项工作奏效，两家公司正在朝着2021年管理AI的标准，平台不可知的方法迈进。该调查还报告说，由于AI运营的改善，受访者的成本有所降低。

该报告还发现，人工智能模型运行效率方面的问题正威胁着人工智能的运行，并可能带来监管问题。

该调查将在ModelOps峰会上进行，这是为期半天的虚拟演示，演示了ModelOps中的最佳实践，模型操作和治理。