Optimización y retiro de servicio
Los comentarios recopilados sobre la solución de AA de todos los orígenes deben revisarse y usarse para su consideración sobre cómo optimizar la solución de AA para mejorar el rendimiento. Las optimizaciones pueden incluir:
- Cambio de los requisitos de datos para garantizar que se introduzcan mejores datos para su procesamiento.
- Ajuste de los parámetros utilizados por el modelo.
- Cambio del propio modelo para utilizar un conjunto diferente de características que producen mejores estimaciones.
- O incluso cambio de los resultados generados si resulta que la intención original del modelo no es factible.
Como recordatorio, cada vez que se cambia un modelo, el equipo de solución de AA debe realizar pruebas diferenciales con el nuevo modelo y compararlas con los resultados del modelo existente para comprobar que el nuevo modelo esté funcionando a la altura de los requisitos y logre las optimizaciones esperadas en el nuevo modelo.
Si una solución no proporciona beneficios, o tiene problemas como cuestiones éticas que no se pueden resolver, puede ser necesario retirar el modelo del servicio, lo que a veces se denomina retiro de servicio. Este puede ser el caso si un modelo en uso está produciendo resultados que son inexactos, no beneficiosos o simplemente haciendo más daño que bien.
Si un modelo se retira, se saca del uso en producción. El procesamiento y los servicios realizados por el modelo deben ser reemplazados de alguna manera por humanos u otras soluciones digitales. El modelo puede seguir existiendo y ser colocado de nuevo en el diseño en un intento de reequiparlo para que pueda ser útil, o puede ser abandonado por completo.
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