Які важливі елементи слід враховувати при складанні команди для виконання операційної моделі для AI?
При створенні правильної команди для виконання на вашій операційній моделі для AI важливо враховувати наступні елементи:

1) Наскільки зріла моя база даних: Незалежно від того, чи ваші дані все ще знаходяться в силосах, застрягли у власних форматах або важко доступні уніфікованим способом, це матиме великі наслідки для обсягу роботи з інженерії даних та необхідного досвіду платформи даних.

2) Інфраструктура та управління платформою: Чи потрібно підтримувати або використовувати як сервісні пропозиції, може мати величезний вплив на загальний склад вашої команди. Крім того, якщо ваша платформа даних і штучного інтелекту складається з декількох сервісів і компонентів, адміністративне навантаження на управління та захист даних і користувачів і збереження всіх частин, які працюють разом, може бути переважною, особливо в масштабі підприємства.

3) MLOps: Щоб отримати максимум від AI, ви повинні мати можливість використовувати його для впливу на ваш бізнес. Найняти повну команду з науки про дані, не маючи потрібної інженерної експертизи ML або потрібних інструментів для упаковки, тестування, розгортання та моніторингу, є надзвичайно марним. Існує кілька кроків, які йдуть до запуску ефективних додатків від кінця до кінця AI, і ваша операційна модель повинна відображати це в ролях, які беруть участь, і в тому, як керування життєвим циклом моделі здійснюється від ідентифікації випадків використання, до розробки до розгортання, і, можливо, найголовніше, використання.

Ці три виміри повинні інформувати ваш фокус і ролі, які повинні бути частиною вашої команди розвитку. З часом поширеність певних ролей може змінюватися, оскільки ваша організація дозріває по цих вимірах і на платформі рішення, які ви робите.