De weg naar een efficiënte en succesvolle AI-implementatie begint met MLOps

In een wereld waar data en artificial intelligence (AI) een steeds grotere rol spelen, zeker voor datagedreven organisaties zoals verzekeraars en pensioenfondsen, is de inzet van AI-modellen een veelbelovende stap vooruit. Het ontwikkelen van deze modellen is nog maar het begin van de reis. Het geheim van succes ligt in MLOps, maar wanneer is het juiste moment om hiermee te beginnen, en welke sleutelrollen spelen een cruciale rol in dit proces? In deze blog ontdek je waarom MLOps onmisbaar is en leer je welke essentiële rollen bijdragen aan het succes van AI in jouw organisatie.

Het belang van MLOps

Het gebruik van een AI-model of machine learning-model gaat om meer dan alleen het creëren van het model zelf. Dat wil echter niet per definitie zeggen dat je dan maar volop met MLOps aan de slag moet gaan. Of je MLOps implementeert en in welke vorm varieert van bedrijf tot bedrijf en van probleem tot probleem. Om een goed inzicht te krijgen wat voor jouw organisatie en jouw business van belang is, is het aan te raden om samen te werken met een domeinexpert. Samen kun je bepalen hoe jouw data worden gebruikt, wat de potentiële gevolgen zijn als er iets misgaat, en hoe vaak je jouw model moet trainen. Zo krijg je een duidelijk beeld van de potentiële uitdagingen waarmee je te maken kunt krijgen en de MLOps-principes die daarbij om extra aandacht vragen.

Indicaties voor MLOps

Er zijn natuurlijk wel een aantal indicaties die erop wijzen dat de inzet van MLOps binnen jouw organisatie het verschil kan maken voor jouw AI-traject.

Als jouw bedrijf de experimenteerfase voorbij is, wanneer je al een aanzienlijke dataset hebt verzameld en modellen hebt ontwikkeld maar worstelt met de overgang naar productie, is het tijd om een aantal technische MLOps-componenten te overwegen.

Als jouw bedrijf te maken heeft met groeiende complexiteit, waarbij meerdere modellen op dezelfde dataset zijn getraind, is het heel belangrijk dat je goed omgaat met versiebeheer van je data en je modellen en dat je in die richting MLOps-componenten gaat implementeren.

Zeker als je in jouw branche te maken hebt met strikte wet- en regelgeving, is het noodzakelijk om zorgvuldig na te denken over ethische aspecten met betrekking tot data. Je moet je afvragen hoe je met data omgaat, wie eindverantwoordelijk is, en of je voldoet aan ethische richtlijnen.

In de praktijk
Stel dat je als pensioenfonds AI gebruikt om investeringsbeslissingen te ondersteunen. Het is van het grootste belang om ethische overwegingen te maken bij het gebruik van deze technologie, vooral als het gaat om het beheren van de financiële toekomst van duizenden pensioendeelnemers. Implementatie van MLOps-principes kan helpen bij het waarborgen van eerlijkheid, transparantie en wettelijke naleving in het besluitvormingsproces.

 

Het is sowieso altijd raadzaam om alle componenten van MLOps te overwegen, zelfs als je uiteindelijk besluit om het niet te implementeren. Het belangrijkste is dat je bewust overal over hebt nagedacht en weloverwogen beslissingen hebt genomen.

De belangrijkste rollen

Als je wilt beginnen met een MLOps-implementatie, zijn er verschillende rollen die belangrijk zijn.

  • Data scientist: Deze professional is verantwoordelijk voor het ontwikkelen en trainen van het model, waarbij het concept tot in de puntjes wordt uitgewerkt.
  • Machine learning-engineer: Deze professional vertaalt het model naar productieklare code, waarmee je de overstap maakt van het proof-of-concept naar echte implementatie.
  • DevOps engineer: Deze rol richt zich op het ontwerp van de infrastructuur waarop de modellen of applicaties worden uitgerold, zodat ze schaalbaar en betrouwbaar zijn.
  • Data engineer: De data engineer zorgt ervoor dat de benodigde data beschikbaar is, zowel tijdens de trainingsfase van het model als tijdens het daadwerkelijke gebruik ervan.


Er zit veel overlap tussen deze vier rollen, en je hebt dus niet altijd vier verschillende personen nodig. Het is wel heel belangrijk dat je toegang hebt tot al deze expertises. Het succes van jouw MLOps-implementatie hangt grotendeels af van de effectiviteit van deze vier rollen en een goed gestroomlijnd proces. 

In de praktijk

Bij een MLOps-implementatie is het begrijpen van de juiste startpunten en de essentiële rollen nog maar het begin van de reis. Hoe vertaal je deze inzichten naar concrete acties die de efficiëntie en betrouwbaarheid van je AI-systemen maximaliseren? Dat brengt ons bij het volgende belangrijke aspect van MLOps: automatisering. Het is niet per se noodzakelijk om alle stappen van MLOps volledig te automatiseren. Sommige processen kunnen ad hoc zijn, terwijl andere routinematig zijn. Bijvoorbeeld, in het geval van fraudedetectie in de financiële sector, is het van cruciaal belang om je AI-model regelmatig en snel te kunnen trainen met de meest recente gegevens, zodat je snel kunt reageren op nieuwe frauduleuze patronen. In dit geval wil je deze processen volledig automatiseren voor korte, iteratieve cycli. Aan de andere kant, als het gaat om het evalueren van de dekkingsgraad van een pensioenfonds, zal een halfjaarlijkse of jaarlijkse handmatige modeltraining voldoende zijn. Het draait allemaal om het vinden van de juiste balans en te investeren waar het de meeste waarde toevoegt.

Stel dat je als verzekeraar AI gebruikt voor risicobeoordeling. Bij het naderen van het stormseizoen wil je dat je AI-modellen automatisch worden bijgewerkt met de nieuwste weergegevens, zodat je snel kunt anticiperen op verhoogde verzekeringsclaims. Door MLOps te implementeren, kun je dit proces automatiseren en je voorbereiden op mogelijke pieken in claims.

 

Meer over MLOps voor verzekeraars en pensioenfondsen

Conclusie

Het fundament van het implementeren van MLOps is ervoor te zorgen dat je modellen zo snel en efficiënt mogelijk in productie worden genomen. Echter, de specifieke benadering kan sterk variëren, afhankelijk van jouw bedrijf en de uitdagingen die je tegenkomt. In dit proces is het raadzaam om samen te werken met domeinexperts om een duidelijk begrip te krijgen van jouw specifieke behoeften en uitdagingen. Zo kun je de juiste stappen zetten richting een succesvolle MLOps-implementatie.

 

Meer weten?

Benieuwd hoe jouw organisatie meer uit AI-modellen kan halen dankzij MLOps? Neem contact met ons op. We helpen je graag in kaart te brengen hoe MLOps jouw organisatie kan transformeren.

Neem contact op