AIのオペレーティング・モデルを実行するチームを編成する際に考慮すべき重要な要素とは？
AIのオペレーティング・モデルを実行するための適切なチームを構築する際には、以下の要素を考慮することが重要である：

1) データ基盤の成熟度：1) データ基盤の成熟度： データがサイロ化されているか、独自のフォーマットにとどまっているか、統一された方法でアクセスするのが困難であるかは、必要とされるデータエンジニアリング作業とデータプラットフォームの専門知識の量に大きな影響を与える。

2) インフラとプラットフォームの管理：保守が必要か、サービスとしての活用が必要かは、チーム全体の構成に大きな影響を与える。さらに、データ・AIプラットフォームが複数のサービスやコンポーネントで構成されている場合、データとユーザーを管理・保護し、すべてのパーツを連携させ続ける管理負担は、特に企業規模では圧倒的なものになる可能性がある。

3) MLOps: AIを最大限に活用するには、それを使ってビジネスにインパクトを与えることができなければならない。適切なMLエンジニアリングの専門知識や、パッケージ化、テスト、デプロイ、モニタリングのための適切なツールを持たずに、データサイエンスチームをフル雇用することは非常に無駄が多い。効果的なエンド・ツー・エンドのAIアプリケーションを実行するには、いくつかのステップが必要であり、貴社のオペレーティング・モデルは、関与する役割や、ユースケースの特定から開発、デプロイ、そしておそらく最も重要な活用に至るモデル・ライフサイクル管理の実行方法に、それを反映させるべきである。  

これらの3つの側面は、開発チームの焦点となるべき役割に反映されるべきです。時間の経過とともに、組織がこれらの次元に沿って成熟し、プラットフォームの決定がなされるにつれて、特定の役割の普及率が変化するかもしれません。