MTEP dirbtinio intelekto projektuose yra ta vieta, kur idėja nustoja būti „įdomia vizija“ ir tampa patikrinamu, pamatuojamu sprendimu. Kai organizacija nori DI, kuris ne tik gražiai atrodo demonstracijoje, bet ir stabiliai veikia kasdienybėje – neužtenka vien „paimti modelį“ ar susieti kelias sistemas.
Reikia tyrimo logikos, bandymų disciplinos, aiškių kriterijų ir gebėjimo įrodyti, kad sprendimas veikia būtent jūsų duomenyse, jūsų procesuose ir jūsų rizikos kontekste. 
MTEP ir patikimi DI sprendimai
Dirbtinis intelektas yra labai jautrus kontekstui. Tas pats algoritmas vienoje įmonėje gali duoti puikių rezultatų, o kitoje – sukurti klaidinančias prognozes, nes skiriasi:
- duomenų kokybė,
- procesų logika,
- klientų elgsena,
- rizikos tolerancija,
- net sprendimo naudojimo scenarijus.
MTEP leidžia ne spėlioti, o sistemiškai įvertinti: kas veikia, kodėl veikia, kada neveikia ir kaip tai suvaldyti.
Paremta faktais
MTEP suteikia struktūrą. Pavyzdžiui, modelis gali būti tikslus bandomajame rinkinyje, tačiau pradėti klysti, kai pasikeičia sezoniškumas, klientų segmentai, tiekimo grandinės sąlygos ar duomenų surinkimo būdas.
- MTEP metu tokie scenarijai yra sąmoningai provokuojami ir testuojami, kad galutinis sprendimas būtų atsparus rodikliams.
Dar vienas svarbus aspektas – paaiškinamumas ir atsekamumas. Organizacijoms dažnai neužtenka vien „rezultato“. Joms reikia suprasti, kodėl sprendimas priimtas, kokie veiksniai turėjo didžiausią įtaką, ar nėra sisteminio šališkumo, kaip sprendimas elgsis kraštutinėse situacijose.
- MTEP leidžia šiuos klausimus spręsti ne po įdiegimo, o prieš jį.
Moksliniai tyrimai
Mokslinių tyrimų dalis MTEP procese apima problemos formulavimą taip, kad ji būtų sprendžiama algoritmiškai, duomenų struktūros išgryninimą ir hipotezių tikrinimą.
Praktikoje tai reiškia, kad komanda aiškiai apsibrėžia: ką DI turi optimizuoti, kokia metrika yra sėkmė ir kokios klaidos yra brangiausios. Skirtingai nei „bendro naudojimo“ sprendimuose, čia dažnai kuriamos konkrečiai organizacijai pritaikytos metodikos.
Dirbant su daugialypiais duomenimis, moksliniai tyrimai neretai prasideda nuo požymių inžinerijos ir informacijos išgryninimo. Ne visi duomenys yra vienodai vertingi: dalis jų dubliuojasi, dalis klaidina, dalis turi paslėptą šališkumą.
Taip pat šiame etape sprendžiami klausimai, kurie iš anksto nulemia projekto sėkmę: ar problema apskritai išsprendžiama turimais duomenimis, ar reikia papildomų šaltinių, ar verta kurti modelį nuo nulio, ar geriau adaptuoti esamą, kokio lygio paaiškinamumo reikia, kaip bus valdoma atsakomybė už sprendimą.
Eksperimentinė plėtra
Eksperimentinė plėtra yra etapas, kuriame mokslinės įžvalgos virsta veikiančiais prototipais. Čia svarbiausia ne tik „suprojektuoti modelį“, bet ir sukurti aplinką, kurioje jis būtų patikimai treniruojamas, testuojamas, stebimas ir tobulinamas. Dažnai būtent šis etapas parodo, ar sprendimas yra realiai diegiamas, ar jis liks demonstraciniu projektu.
Eksperimentinė plėtra apima:
- skirtingų modelių palyginimą,
- hiperparametrų optimizavimą,
- klaidų analizę,
- sprendimo iteravimą.
DI sprendimų plėtroje labai yra ir našumas.
Vienas modelis gali būti tikslus, bet per lėtas, kitas – greitas, bet per „paviršutiniškas“. Eksperimentinė plėtra padeda rasti balansą, kuris atitinka realų naudojimo scenarijų. 
MTEP versle
Organizacijoms MTEP nėra „papildomas etapas“. Tai rizikos mažinimo mechanizmas. Kai DI sprendimas kuriamas be MTEP disciplinos, dažnai atsiranda dvi problemos:
- arba sprendimas neveikia taip, kaip tikėtasi;
- arba veikia, bet jo negalima paaiškinti, prižiūrėti ir plėsti.
Abiem atvejais ilgalaikėje perspektyvoje tai tampa brangiau nei iš karto investuoti į tvirtą MTEP procesą.
MTEP padeda sukurti aiškų sprendimo gyvavimo ciklą: nuo duomenų paruošimo iki modelio versijavimo, nuo testavimo iki stebėsenos po diegimo. Tai reiškia, kad organizacija ne tik gauna veikiančią funkciją, bet ir supranta, kaip ją valdyti.
Kaip atrodo brandus MTEP procesas?
Brandus MTEP procesas remiasi aiškiu veiksmų nuoseklumu:
- problema apibrėžiama taip, kad ją būtų galima išmatuoti;
- duomenys audituojami ir paruošiami;
- kuriamos ir tikrinamos hipotezės;
- kuriami prototipai;
- atliekami realių scenarijų testai;
- paruošiamas diegimas ir stebėsena.
Ši seka užtikrina, kad DI sprendimas bus ne vienkartinis projektas, o ilgalaikė organizacijos kompetencija.
MTEP leidžia dirbtinio intelekto projektus kurti taip, kad jie būtų patikimi, sąžiningi ir lengvai plečiami.