AI వల్ల టెస్టింగ్, మానిటరింగ్, మోడల్ నిర్వహణకు కొత్త అవసరాలు వస్తాయి. అంటే సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి పద్ధతులు ఇక సరిపోవని అర్థమా?
సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో ఎప్పుడూ అవసరాలను నిర్వచించడం, పరిష్కారాలను డిజైన్ చేయడం, కోడ్ రాయడం, టెస్ట్ చేయడం, అప్లికేషన్లను నిర్వహించడం ఉంటాయి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ఒక వ్యవస్థలో భాగమైనప్పుడు కూడా ఈ బాధ్యతలు ముఖ్యమైనవిగానే ఉంటాయి.
మారేది ఏమిటంటే, అప్లికేషన్ ప్రవర్తనలో కొన్ని భాగాలు ఎలా ఉత్పత్తి అవుతాయి, వాటిని ఎలా ధృవీకరిస్తారు అన్నది. సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ సాధారణంగా స్పష్టంగా అమలు చేసిన నియమాలను అనుసరిస్తుంది. AI ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్ మాత్రం ఇన్‌పుట్, సందర్భం, అందుబాటులో ఉన్న సమాచారాన్ని బట్టి మారే మోడల్ అంచనాలపై లేదా రూపొందించిన జవాబులపై కూడా ఆధారపడవచ్చు.
దీనివల్ల ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్న వస్తుంది: AIకి వేరే అభివృద్ధి జీవనచక్రం కావాలా, లేక ఇప్పటికే ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్ పద్ధతులనే విస్తరించవచ్చా?
SDLC మరియు AIDLC ను అర్థం చేసుకోవడం
SDLC (Software Development Life Cycle) అంటే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ప్లాన్ చేయడం, డిజైన్ చేయడం, అభివృద్ధి చేయడం, టెస్ట్ చేయడం, డిప్లాయ్ చేయడం, నిర్వహించడంలో ఉండే కార్యకలాపాల వివరణ.
సంస్థలు Agile, Waterfall, DevOps లేదా ఇతర డెలివరీ విధానాలను ఉపయోగించవచ్చు. పద్ధతులు వేరుగా ఉన్నా, ప్రాథమిక ఇంజినీరింగ్ బాధ్యతలు అలాగే ఉంటాయి.
AIDLC (AI Development Life Cycle) అనేది AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడంలో, నడపడంలో ఉండే అదనపు కార్యకలాపాలను వివరించడానికి వాడే పదం. అప్లికేషన్‌ను బట్టి వీటిలో డేటా సిద్ధం చేయడం, మోడల్ ఎంపిక, ట్రైనింగ్, మూల్యాంకనం, మానిటరింగ్ ఉండవచ్చు.
అయితే ఈ పదానికి సార్వత్రికంగా ఒకే నిర్వచనం లేదు.
ఉదాహరణకు, AWS ఉపయోగిస్తోంది AI-DLC (AI-Driven Development Lifecycle) అనే పదాన్ని, సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్ కార్యకలాపాల్లో AI పాల్గొనే విధానాన్ని వివరించడానికి.
దీనివల్ల ఒక ముఖ్యమైన తేడా ఏర్పడుతుంది.
AI-సహాయక అభివృద్ధి అంటే సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్మించడంలో సహాయపడటానికి AI టూల్స్ వాడటం.
AI-వ్యవస్థ అభివృద్ధి అంటే AI సామర్థ్యాలు ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్‌ను నిర్మించడం.
ఒక సంస్థ AI అప్లికేషన్‌ను అభివృద్ధి చేయకుండానే AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్లను వాడవచ్చు. అలాగే, AI ఉన్న అప్లికేషన్‌ను సంప్రదాయ అభివృద్ధి టూల్స్‌తోనే నిర్మించవచ్చు.
ఈ వ్యాసంలో AIDLC అంటే, AI ఉన్న వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేసేటప్పుడు అవసరమయ్యే అదనపు జీవనచక్ర పద్ధతులు.
SDLC vs AIDLC: అసలు ఏం మారుతుంది?
| అభివృద్ధి దశ | సంప్రదాయ SDLC | AI ఉన్న వ్యవస్థలకు అదనపు పరిగణనలు |
|---|---|---|
| అవసరాలు | ఫీచర్లు, వ్యాపార నియమాలు, ఆశించిన ప్రవర్తనను నిర్వచించండి. | ఆమోదయోగ్యమైన మోడల్ ప్రవర్తన, నాణ్యత ప్రమాణాలు, పరిమితులు, అనిశ్చితిని ఎలా నిర్వహించాలో కూడా నిర్వచించండి. |
| సాధ్యాసాధ్యాలు | సాంకేతిక సాధ్యత, ఖర్చు, వనరులు, వ్యాపార విలువను అంచనా వేయండి. | మోడల్ తగినదేనా, డేటా అందుబాటులో ఉందా, AI ఈ సమస్యను నమ్మదగిన రీతిలో పరిష్కరించగలదా అన్నది కూడా మూల్యాంకనం చేయండి. |
| డిజైన్ | ఆర్కిటెక్చర్, డేటాబేస్‌లు, APIలు, ఇంటిగ్రేషన్లు, భద్రతను నిర్వచించండి. | మోడల్ ఇంటిగ్రేషన్, డేటా పైప్‌లైన్లు, రిట్రీవల్, ప్రాంప్ట్‌లు, AIకి ప్రత్యేకమైన భద్రతా ముప్పులను కూడా పరిగణించండి. |
| అభివృద్ధి | కోడ్, కాన్ఫిగరేషన్ ద్వారా వ్యాపార లాజిక్‌ను అమలు చేయండి. | అప్లికేషన్‌ను బట్టి, ఇప్పటికే ఉన్న AI మోడల్స్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేయండి లేదా సొంత మోడల్స్‌ను అభివృద్ధి చేయండి. |
| టెస్టింగ్ | ఫంక్షనాలిటీ, ఇంటిగ్రేషన్లు, భద్రత, పనితీరును ధృవీకరించండి. | సంప్రదాయ టెస్టింగ్‌ను కొనసాగించండి, దానికి తోడు మోడల్ నాణ్యత, ప్రవర్తన మూల్యాంకనాన్ని చేర్చండి. |
| డిప్లాయ్‌మెంట్ | ఆమోదించిన అప్లికేషన్ వెర్షన్లను నియంత్రిత ప్రక్రియల ద్వారా విడుదల చేయండి. | సంబంధిత మోడల్ వెర్షన్లు, ప్రాంప్ట్‌లు, డేటాసెట్లు, AI కాన్ఫిగరేషన్లను కూడా నిర్వహించండి. |
| నిర్వహణ | అప్లికేషన్ ఆరోగ్యాన్ని మానిటర్ చేయండి, లోపాలను పరిష్కరించండి, అప్‌డేట్లను అందించండి. | AI అవుట్‌పుట్ నాణ్యత, మారుతున్న డేటా, మోడల్ ఊహించని ప్రవర్తనను కూడా మానిటర్ చేయండి. |
సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ పూర్తిగా ఊహించదగినదని, AI వ్యవస్థలు పూర్తిగా ఊహించలేనివని కాదు తేడా.
రెండింటికీ జాగ్రత్తగా ఇంజినీరింగ్ చేయడం అవసరం. AI అదనపు అనిశ్చితిని తెస్తుంది, దాన్ని మూల్యాంకనం చేసి నిర్వహించాలి.
ప్రతి AI అప్లికేషన్‌కు మోడల్ ట్రైనింగ్ అవసరమా?
కాదు. ఆధునిక AI అభివృద్ధిలో ఇది ఒక ముఖ్యమైన తేడా.
ఒక కస్టమర్-సపోర్ట్ అప్లికేషన్‌ను పరిగణించండి.
సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్: అప్లికేషన్ ముందే నిర్వచించిన వ్యాపార నియమాలతో రిటర్న్ అర్హతను తనిఖీ చేస్తుంది. డెవలపర్లు నియమాలను అమలు చేసి, ఆశించిన ఫలితాలను టెస్ట్ చేస్తారు.
ఇప్పటికే ఉన్న AI మోడల్‌ను వాడే అప్లికేషన్: కంపెనీ, ముందే ట్రైన్ అయిన లాంగ్వేజ్ మోడల్‌తో నడిచే సంభాషణ అసిస్టెంట్‌ను చేరుస్తుంది. డెవలపర్లు ఆ మోడల్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేసి, ఆమోదించిన సమాచార వనరులను కనెక్ట్ చేసి, దాని అనుమతించిన ప్రవర్తనను నిర్వచించి, దాని జవాబులను మూల్యాంకనం చేస్తారు.
కంపెనీ తప్పనిసరిగా మోడల్‌ను ట్రైన్ చేయదు.
సొంత మెషిన్-లెర్నింగ్ వ్యవస్థ: ఏ సపోర్ట్ అభ్యర్థనలను ఎస్కలేట్ చేయాలో అంచనా వేయడానికి కంపెనీ ఒక మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేస్తుంది. ఇందులో ట్రైనింగ్ డేటాను సేకరించి సిద్ధం చేయడం, మోడల్‌ను ట్రైన్ చేయడం, దాని పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం, దాని అంచనాలను మానిటర్ చేయడం ఉంటాయి.
ఈ అప్లికేషన్లకు ఇంజినీరింగ్ అవసరాలు వేరువేరుగా ఉంటాయి.
ఇప్పటికే ఉన్న లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను వాడే వ్యవస్థకు, మోడల్స్‌ను మొదటి నుంచి ట్రైన్ చేసే వ్యవస్థకు ఉండే అభివృద్ధి ప్రక్రియే ఆటోమేటిక్‌గా అవసరం కాదు.
AI టెస్టింగ్‌కు అదనపు శ్రద్ధ ఎందుకు కావాలి
సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ టెస్టింగ్ తరచుగా, నిర్వచించిన ఇన్‌పుట్‌కు ఒక నిర్దిష్ట ఫలితాన్ని ధృవీకరించగలదు.
ఉదాహరణకు, 30 రోజుల పాలసీ ప్రకారం కస్టమర్‌కు రిటర్న్‌కు అర్హత ఉందో లేదో అప్లికేషన్ తనిఖీ చేయగలదు.
ఆ పాలసీ గురించిన ప్రశ్నలకు జవాబిచ్చే AI అసిస్టెంట్ మరో సవాలును తెస్తుంది.
రెండు జవాబులు వేర్వేరు పదాలు వాడినా, అదే సరైన సమాచారాన్ని చెప్పవచ్చు. అలాగే ఒక జవాబు నమ్మేలా వినిపిస్తూనే పాలసీని తప్పుగా అర్థం చేసుకుని ఉండవచ్చు.
కాబట్టి టెస్టింగ్, అప్లికేషన్ విజయవంతంగా నడుస్తోందా అని మాత్రమే కాకుండా, జవాబు నాణ్యతను కూడా పరిశీలించాలి.
వినియోగ సందర్భాన్ని బట్టి, AI మూల్యాంకనం వీటిని పరిశీలించవచ్చు:
- ఖచ్చితత్వం: సమాచారం సరైనదేనా?
- సంబంధితత: జవాబు ప్రశ్నకు సమాధానమిస్తోందా?
- గ్రౌండింగ్: జవాబుకు ఆమోదించిన సమాచారం ఆధారంగా ఉందా?
- భద్రత: వ్యవస్థ నిర్వచించిన పరిమితులను గౌరవిస్తోందా?
- స్థిరత్వం: వేర్వేరు ఇన్‌పుట్లలో ఇది ఆమోదయోగ్యంగా ప్రవర్తిస్తోందా?
ఈ మూల్యాంకనాలు సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ టెస్టింగ్‌కు అదనం.
ఆథెంటికేషన్, ఆథరైజేషన్, API కాంట్రాక్టులు, వ్యాపార నియమాలను ఇప్పటికీ కఠినంగా ధృవీకరించాలి.
ఉదాహరణకు, ఒక AI అసిస్టెంట్ రీఫండ్‌ను ఆమోదించమని సిఫార్సు చేయవచ్చు. దాన్ని అమలు చేసే ముందు, ఆ రీఫండ్ అనుమతించబడుతుందో లేదో అప్లికేషన్ స్వతంత్రంగా ధృవీకరించాలి.
AI రూపొందించిన సిఫార్సులు, స్థిరపడిన వ్యాపార మరియు భద్రతా నియంత్రణలను దాటవేయకూడదు.
డిప్లాయ్‌మెంట్ తర్వాత ఏం మారుతుంది?
సంప్రదాయ అప్లికేషన్ నిర్వహణలో అందుబాటును మానిటర్ చేయడం, లోపాలను పరిష్కరించడం, ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను నిర్వహించడం, భద్రతా లోపాలను పరిష్కరించడం, వ్యాపార మార్పులను అమలు చేయడం ఉంటాయి.
AI ఉన్న వ్యవస్థలకు ఈ కార్యకలాపాలతో పాటు మోడల్ సంబంధిత ప్రవర్తనను మానిటర్ చేయడం కూడా అవసరం.
ఒక మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్ ఎదుర్కొనే డేటా కాలక్రమేణా మారితే, దాని ఖచ్చితత్వం తగ్గవచ్చు.
ముందే ట్రైన్ అయిన లాంగ్వేజ్ మోడల్స్‌ను వాడే అప్లికేషన్లకు ఇతర సవాళ్లు ఉంటాయి. మోడల్ అప్‌గ్రేడ్లు, మార్చిన సూచనలు, పాత రిఫరెన్స్ డాక్యుమెంట్లు లేదా కనెక్ట్ చేసిన సర్వీసుల్లో మార్పుల వల్ల వాటి ఫలితాలు మారవచ్చు.
ఈ సమస్యలన్నింటికీ కారణం ఒకటే కాకపోవచ్చు.
ఉదాహరణకు, ఒక కస్టమర్-సపోర్ట్ అసిస్టెంట్ పాత రిటర్న్-పాలసీ డాక్యుమెంట్‌ను వాడుతుంటే, మోడల్‌ను మళ్లీ ట్రైన్ చేయాల్సిన అవసరం ఉండకపోవచ్చు. సమాచార వనరును అప్‌డేట్ చేసి, రిట్రీవల్‌ను ధృవీకరిస్తే సమస్య పరిష్కారం కావచ్చు.
దీనివల్ల ఆపరేషన్లలో ఒక ముఖ్యమైన తేడా ఏర్పడుతుంది.
ఒక AI అప్లికేషన్‌ను మానిటర్ చేయడం అంటే, దాని సర్వీసులు నడుస్తున్నాయా అని మాత్రమే కాకుండా, దాని ప్రవర్తన నాణ్యతను తనిఖీ చేయడం.
Google Cloud యొక్క MLOps మార్గదర్శకం మెషిన్-లెర్నింగ్ వ్యవస్థల కోసం ఆటోమేటెడ్ వాలిడేషన్, డిప్లాయ్‌మెంట్, మానిటరింగ్ పద్ధతులను వివరిస్తుంది. సొంత ML మోడల్స్‌కు, ముందే ట్రైన్ అయిన లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ వాడే అప్లికేషన్లకు వీటి అమలు వేరుగా ఉన్నా, ఈ సూత్రాలు ఉపయోగకరమైన పునాదులు.
AI సంప్రదాయ SDLC ని భర్తీ చేస్తుందా?
లేదు.
AI అదనపు ఇంజినీరింగ్ బాధ్యతలను తెస్తుంది, కానీ సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్, కోడింగ్, టెస్టింగ్, భద్రత, ఆపరేషనల్ నిర్వహణను తొలగించదు.
సరైన పద్ధతులు, సంస్థ ఏం నిర్మిస్తోందనే దానిపై ఆధారపడతాయి.
AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్లను వాడే టీమ్‌కు, రూపొందించిన కోడ్ కోసం మరింత బలమైన రివ్యూ, టెస్టింగ్ నియంత్రణలు అవసరం కావచ్చు.
అప్లికేషన్‌లో లాంగ్వేజ్ మోడల్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేసే టీమ్‌కు అదనపు మూల్యాంకనం, ప్రాంప్ట్ నిర్వహణ, రిట్రీవల్ టెస్టింగ్, మానిటరింగ్ అవసరం కావచ్చు.
సొంత మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్స్‌ను అభివృద్ధి చేసే సంస్థకు మరింత విస్తృతమైన డేటా సిద్ధత, ట్రైనింగ్, వాలిడేషన్, మోడల్ నిర్వహణ అవసరం కావచ్చు.
ఈ పద్ధతులను తరచుగా MLOps మరియు LLMOps వంటి పదాల కింద చర్చిస్తారు.
AI ఉందన్న కారణంతో వేరే జీవనచక్రాన్ని ప్రవేశపెట్టడం కంటే, సంస్థలు తమ వ్యవస్థలకు అవసరమైన పద్ధతులను అనుసరించాలి.
డెవలప్‌మెంట్ టీమ్‌లు ఏం గుర్తుంచుకోవాలి?
SDLC ఇంజినీరింగ్ పునాదిగా కొనసాగుతుంది. అభివృద్ధి చేస్తున్న వ్యవస్థ రకాన్ని బట్టి AI అదనపు బాధ్యతలను చేరుస్తుంది.
డెవలప్‌మెంట్ టీమ్‌లు తాము ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేస్తున్నాయా లేక సొంత మోడల్‌ను నిర్మిస్తున్నాయా అన్నది అర్థం చేసుకోవాలి, సంప్రదాయ టెస్టింగ్‌ను కొనసాగిస్తూ తగిన AI మూల్యాంకనాన్ని చేర్చాలి, డిప్లాయ్‌మెంట్ తర్వాత అప్లికేషన్ ప్రవర్తనను మానిటర్ చేయాలి.
లక్ష్యం మారదు: అవసరాలను తీర్చే, నమ్మకంగా పనిచేసే, ఆమోదయోగ్యమైన హద్దుల్లో ప్రవర్తించే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అందించడం.
ఆ లక్ష్యాన్ని టీమ్‌లు ఎలా సాధిస్తాయో AI మారుస్తుంది. క్రమశిక్షణతో కూడిన సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్ అవసరాన్ని మాత్రం అది తొలగించదు.
రిఫరెన్సులు మరియు మరింత చదవడానికి
ప్రతి మూలాన్ని 2026 అక్టోబర్ 9 న తెరిచి తనిఖీ చేశాం. NIST పేజీ AI RMF 1.0 (2023) నుంచి ఒక భాగం, OWASP జాబితా 2025 ఎడిషన్.
- NIST: AI Risk Management Framework. ఒక వ్యవస్థ జీవనచక్రం అంతటా AI సంబంధిత ముప్పులను ఎలా పాలించవచ్చో, కొలవవచ్చో, నిర్వహించవచ్చో వివరిస్తుంది.
- Google Cloud: MLOps. మెషిన్-లెర్నింగ్ వ్యవస్థల కోసం వాలిడేషన్, డిప్లాయ్‌మెంట్, మానిటరింగ్, ఇతర ఆపరేషనల్ పద్ధతులను వివరిస్తుంది.
- AWS: AI-Driven Development Life Cycle. AI-సహాయక సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజినీరింగ్‌కు AWS విధానాన్ని వివరిస్తుంది, ఇది AI ఉన్న అప్లికేషన్లను అభివృద్ధి చేయడం కంటే వేరు.
- OWASP: Top 10 for Large Language Model Applications. LLM అప్లికేషన్లతో ముడిపడిన భద్రతా ముప్పులను వివరిస్తుంది.