AI系统部署后，最先出问题的是模型、数据还是运营？
摘要
本文探讨了已部署AI系统中的运营漂移挑战，质疑部署后最先出问题的是模型质量、数据还是业务流程。
我在尝试理解AI系统在真实企业部署后所面临的问题。很多人关注模型质量，但我怀疑更大的问题是运营漂移。例如：
* 业务规则发生变化
* 法规发生变化
* 设备或工作流程发生变化
* 资深员工离职
* 未形成文档的判断从未被记录
* AI仍然给出自信的回答，但该回答所处的业务背景已经不再正确
对于从事AI、自动化、制造、合规、物流或企业软件的人来说：部署后通常最先出问题的是什么？是模型、数据、业务规则，还是系统周围的人/流程？我与一家正在解决这个问题的公司有联系，但在分享更多内容之前，我主要想听听真实的反馈。
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