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AI能力成熟度
本文摘自《美国政府人工智能应用指南》| 远望译品
这个AI能力成熟度模型（AICMM）是由GSA信息技术现代化卓越中心（CoE）的卓越人工智能中心开发的，为联邦机构提供了一个共同的框架，以评估其组织和运营成熟度水平是否符合既定的目标。
AICMM的目的不是规范性地评估能力，而是强调在AI旅程中表明成熟度水平的里程碑。
AICMM是一个帮助组织制定其独特的AI路线图和投资计划的工具。AICMM分析的结果使决策者能够识别出既符合短期快速AI采用目标，又符合长期企业业务目标的投资领域。
一、基于良好软件实践的人工智能开发
在本章和其他章节中所讨论的很多内容都依赖于良好的软件开发实践基础。
虽然本章无意详细解释敏捷开发方法、Dev(Sec)Ops或云和基础设施策略，但这些对于成功开发人工智能解决方案至关重要。因此，AICMM详细阐述了这种坚实的IT基础设施如何促成一个组织的人工智能实践的最成功开发。
二、组织成熟度领域
组织成熟度领域代表将AI能力嵌入整个组织的实力。
第一种方法是自上而下的，通常由高层领导和高管使用。它受到评估组织成熟度的能力成熟度模型集成（CMMI）系统的影响。这种特定的自上而下的方法可以帮助你评估组织。下表中的自上而下观点基于CMMI的1-5级。
第二种方法是用户中心的，通常由项目和任务经理使用，他们专注于交付。它使用CMMI系统作为评估组织成熟度的行业标准。这种自下而上的观点是从与联邦机构合作伙伴的合作、市场研究、案例研究评估和经验教训中综合得出的。
AI投资决策者可以从自上而下、自下而上或双重视角分析活动。
三、运营成熟度领域
运营成熟度领域代表影响人工智能能力实施的组织功能。
虽然每个领域都被视为成熟度评估的离散能力，但它们通常相互依赖。运营成熟度领域包括：
·人员运营（PeopleOps）：招聘、培养、留住并组织一支具备人工智能能力的员工队伍。
·云运营（CloudOps）：在云端提供和分配存储、计算及其他资源。
·安全运营（SecOps）：确保代码的安全部署、对系统和数据的访问以及跨存储、计算和数据资产的身份解析的安全性。
·开发运营（DevOps）：在整个开发、测试和生产环境中部署和管理软件。
·数据运营（DataOps）：在其整个生命周期内最大限度地实现数据的发现、访问和使用。
·机器学习运营（MLOps）：测试、试验和部署人工智能或机器学习模型。
·人工智能运营（AIOps）：在组织内确定和配置人工智能项目的资源。
以下每个运营成熟度领域都由相关的关键活动和关键问题提供支持，以将对话重点集中在当前的组织状态上。
1、人员运营（PeopleOps）
人是每个组织的核心。PeopleOps不仅涵盖了构建和部署人工智能能力所需的关键技能，还包括营造一种促进成功创建智能系统所需行为的组织文化。
组织必须能够明确识别出构成强大人工智能团队的技能集和特质。我们有意专注于持续发展技能集、技术洞察力和动态团队管理。我们还识别人才缺口并提供培训。强大的人民运营实践包括组织和程序支持，以组织高效团队并在整个人才生命周期中管理它们。
2、云运营（CloudOps）
现代基础设施和平台管理的最佳实践已在云中得到整合，因此卓越中心（CoE）认为成熟的人工智能组织将具备云能力。
CloudOps在功能上管理开发团队的虚拟入职，并提供计算和存储资源以及服务和工具，以使开发团队能够开展工作。组织必须有一个可重复的流程，以便为广泛的人工智能活动安全可靠地建立和扩展开发环境。
3、开发运营（DevOps）
一个成熟的人工智能组织必须能够安全地将软件转移到生产环境中，并提供软件更新的持续集成和交付。
DevSecOps最佳实践使组织能够在缩短交付新软件的时间的同时，保持高度可靠和可用的人工智能功能的安全性。DevSecOps允许组织在强化容器中生成微服务；在整个开发、测试和生产环境中移动它们；并根据用户需求扩展服务。
4、安全运营（SecOps）
确保代码库、基础设施和平台资源以及数据资产的安全访问，取决于理解人员和非人员实体（NPEs）如何运作。
安全运营统一了软件开发、系统管理、数据访问以及保护人工智能技术免受攻击的安全最佳实践。此功能还支持审计和记录用户活动的能力，同时在系统中防御安全威胁。
4.1安全运营的组织成熟度
级别1 初始/临时个人项目
✔代码安全/验证是在测试环境中手动完成的
✔容器安全默认为编排
级别2 可重复的团队项目
✔代码安全/验证是在管道中手动完成的
✔容器安全在编排时进行基线检查。
级别3 定义的项目
✔管道内自动进行代码/容器的安全性和有效性验证，并且经过人工批准。
级别4 管理投资组合
✔代码/容器安全和验证软件是自动化的，并自动获得批准
✔软件推出是“可信的”
级别5 优化的企业
✔管道安全软件向中心安全数据湖提供数据
✔在管道编排层嵌入自动化
✔自动代码回滚
✔持续授权
4.2安全运营的关键活动
·威胁检测：平均检测时间
·威胁解决：平均响应时间
·威胁影响：平均故障成本
4.3安全运营的关键问题
·纠正措施是否已完全融入整体安全框架？
·平均检测时间（MTTD）是否接近实时？
·是否在管道中实现了自动化解决措施，包括自动回滚可疑代码/版本控制？
·平均恢复时间（MTTR）是否接近实时？
·对新兴威胁的影响分析是否自动化并纳入组织战略决策？
·威胁影响：平均故障成本是否已预测？
5、数据运营（DataOps）
有效的AI能力需要高度定制化的数据来训练和开发模型。为了将数据提供给开发团队，数据运营能够实现数据发现、访问和使用，以支持AI开发。
这包括对批处理和流式数据源的支持，数据的预处理和后处理，以及管理数据在所有生命周期阶段。有效的数据运营包括详尽的资产目录，动态的数据访问方法，以及进行文档化的AI实验所需的工具。数据集被描述并受到版本控制，记录了数据在整个开发过程中是如何被获取和转换的历史。
6、机器学习运营（MLOps）
机器学习运营是指在一个AI系统中选择、应用、解释、部署和维护机器学习模型的过程。
通过这些功能，AI开发团队进行数据分析和学习特征工程，创建一个达到阈值性能水平的模型。随着时间的推移，只要得到适当的维护，机器学习运营将使部署的模型变得更加准确。机器学习运营的另一个关键功能是创建实验的审计轨迹，以记录实验过程中的设计决策，并创建透明、可解释的AI能力。
7、人工智能运营（AIOps）
人工智能运营支持作为系统工程和产品管理学科的AI能力发展。
最初，组织可能会识别出创建AI试点项目漏斗的过程，并将它们转移到运营中。随着时间的推移，有效的人工智能运营将使组织能够通过项目管理、产品开发和系统集成，围绕AI活动建立制度结构。
人工智能运营从技术角度专注于将AI整合到更大企业中，以及规划未来投资的科技路线图。人工智能运营还包括项目评估和支持功能，以展示AI投资的运营影响。人工智能运营还包括以用户为中心的活动，将任务组织成迭代的原子工作单元，管理分配资源和个人到工作努力，并为AI赋能的能力设定长期目标。
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