Tech-leder Mike Huls advarer om at AI-agenter og datasystemer må bygges med riktig arkitektur, drift og eierskap for å fungere trygt i produksjon.
Huls, som jobber i skjæringspunktet mellom data engineering, AI og arkitektur, sier at modeller i notatbøker bare er starten; verdi kommer når modeller settes inn i produksjon med datarørledninger, API-er, styring og brukergrensesnitt. Han påpeker at mange undervurderer kompleksiteten i agentbaserte løsninger: tilstandshåndtering, rettigheter, kostnadskontroll, observabilitet og feilhåndtering blir kritiske når systemene skal leve videre etter demoer. Huls anbefaler lagdelt arkitektur med klare grenser mellom domenelogikk, applikasjonsflyt og infrastruktur for å gjøre systemet lettere å endre. I enkelte produksjonspipelines bør man bevisst velge tryggere, langsommere datainnsetting når korrekthet, sporbarhet og gjenoppretting er viktig, for eksempel i rapportering eller finansielle beslutninger. Artikkelen forklarer også hvorfor noen velger selvhostede assistenter for å unngå tokenkostnader og personvernlekkasjer, og hvorfor dette temaet er relevant for AI-nyheter om modning fra eksperiment til produksjon.
Dette er relevant for norske virksomheter fordi temaene drift, personvern og pålitelighet berører bruk av kunstlig intelligens (KI) i offentlig og privat sektor og påvirker hvordan systemer kan tas i bruk sikkert og sporbart i Norge.
Kilde: https://towardsdatascience.com/designing-data-and-ai-systems-that-hold-up-in-production | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
