在每個行業(yè)里，有很多公司通過 AI 來改變業(yè)務流程。但是，他們AI 計劃的成功與否不僅取決于數(shù)據(jù)和技術，還取決于是否有合適的人加入。

一個高效的企業(yè)的 AI 團隊是一個多元化的團體，其中包含的不僅僅是數(shù)據(jù)科學家和工程師。咨詢公司 Omdia 的 AI 平臺、分析和數(shù)據(jù)管理首席分析師 Bradley Shimmin 表示，成功的 AI 團隊還包括一系列了解企業(yè)及其試圖解決問題的人。

為了幫助你組建一個理想的 AI 團隊，以下是發(fā)展良好的企業(yè)中， AI 團隊起到的十大關鍵角色。

01：數(shù)據(jù)科學家

數(shù)據(jù)科學家是任何 AI 團隊的核心。他們處理和分析數(shù)據(jù)，構建機器學習 (ML) 模型，并得出結論以改進已投入生產(chǎn)的 ML 模型。

TikTok 數(shù)據(jù)科學家 Mark Eltsefon 說，數(shù)據(jù)科學家是產(chǎn)品分析師和業(yè)務分析師的混合體，而且還需具備些許機器學習的知識。

Eltsefon 說：“主要目的是了解，哪些因素會對業(yè)務產(chǎn)生重大影響、收集數(shù)據(jù)以分析可能遇到的瓶頸、將不同的用戶群和指標可視化，并就如何提高這些指標提出相應解決方案，包括制作解決方案的原型在哪。在為 TikTok 用戶開發(fā)新功能時，如果沒有數(shù)據(jù)科學，就不可能了解該功能是使用戶受益還是疏遠了用戶。

他說：“你不明白你應該測試你的功能多長時間，以及你應該測量什么，對于這一切，你必須應用 AI 方法。”

02：機器學習工程師

數(shù)據(jù)科學家可能會構建 ML 模型，但真正實施它們的是 ML 工程師。

技術服務公司 Persistent Systems 的創(chuàng)新和研發(fā)架構師Dattaraj Rao說：“這個人的任務是將 ML 模型打包到容器中，并部署到生產(chǎn)環(huán)節(jié)——通常是作為一個微服務?！?/p>

Rao 說，這個角色需要專業(yè)的后端編程和服務器配置技能，以及容器、持續(xù)集成和交付部署的知識?！耙幻?ML工程師還會參與模型驗證、A/B 測試和生產(chǎn)監(jiān)控。”

他還說到，在一個成熟的 ML 環(huán)境中，ML 工程師還需要對服務工具進行試驗，以幫助在生產(chǎn)中盡快找到性能最佳的模型。

03：數(shù)據(jù)工程師

數(shù)據(jù)工程師充當構建和維護組織的一個數(shù)據(jù)基礎系統(tǒng)的角色。德勤董事兼首席架構師 Erik Gfesser 表示，它們對 AI 計劃至關重要，因為需要先收集數(shù)據(jù)并使其適合消費，然后才能用它做值得信賴的事情。

他說：“數(shù)據(jù)工程師構建數(shù)據(jù)管道，來收集和組裝數(shù)據(jù)以供下游使用，在 DevOps 環(huán)境中，他們構建管道來實現(xiàn)運行這些數(shù)據(jù)管道的基礎設施”。

他說，數(shù)據(jù)工程師是 ML 和非 ML 計劃的基礎。“例如，在其中一個公共云中實施數(shù)據(jù)管道時，數(shù)據(jù)工程師首先需要編寫腳本來啟動必要的云服務，這些服務為處理攝取數(shù)據(jù)提供所需的計算?！?/p>

信息技術服務公司 SPR 的首席技術官 Matt Mead 表示，如果你是第一次組建團隊，你應該明白數(shù)據(jù)科學是一個需要大量數(shù)據(jù)的迭代過程。假設你有足夠的數(shù)據(jù)，“大約 80% 的工作將與數(shù)據(jù)工程任務相關，大約 20% 是與數(shù)據(jù)科學有關的實際工作”他說。

他還說到，正因為如此，你的 AI 團隊中只有一小部分人會從事數(shù)據(jù)科學工作?！皥F隊的其他成員將確定正在解決的問題，幫助解釋數(shù)據(jù)，幫助組織數(shù)據(jù)，將輸出的數(shù)據(jù)整合到另一個生產(chǎn)系統(tǒng)中，或者以可演示的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)?！?/p>

04：數(shù)據(jù)維護員

數(shù)據(jù)維護員負責監(jiān)督公司數(shù)據(jù)的管理，并確保其可訪問且具有高質量。這一重要角色確保數(shù)據(jù)在整個組織中的使用是一致的，并且公司遵守不斷變化的數(shù)據(jù)法。

技術公司 Insight 的數(shù)據(jù)和 AI 國家實踐負責人 Ken Seier 表示，數(shù)據(jù)維護員確保數(shù)據(jù)科學家獲得正確的數(shù)據(jù)，確保所有內容都是可重復的，并在數(shù)據(jù)目錄中清晰標記出來。

擔任此職位的人員需要結合數(shù)據(jù)科學和溝通技巧，以便在各個團隊之間進行協(xié)作，并與數(shù)據(jù)科學家和工程師合作，以確保利益相關者和業(yè)務用戶能夠訪問數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)維護員還負責執(zhí)行一個組織圍繞數(shù)據(jù)使用和安全性的政策。Seier說：“數(shù)據(jù)維護員要確保只有應該獲得安全數(shù)據(jù)訪問權限的人，才能獲得該訪問權限?！?/p>

05：領域專家

領域專家是對特定行業(yè)或專一領域有深入的了解的角色。此人是該領域的權威人士，可以判斷現(xiàn)有數(shù)據(jù)的質量，并可以與 AI 項目的預期業(yè)務用戶進行溝通，以確保其具有現(xiàn)實價值。

軟件開發(fā)公司 SpdLoad 的首席執(zhí)行官 Max Babych 表示，這些特定領域的專家是必不可少的，因為開發(fā) AI 系統(tǒng)的技術專家很少具備可受益實際領域的專業(yè)知識?！邦I域專家可以提供關鍵意見，使 AI 系統(tǒng)發(fā)揮最佳性能。”

“我主要想分享的建議是要考慮商業(yè)模式，然后吸引領域專家來了解，這在你的行業(yè)中是否是一個可行的賺錢方式——然后才嘗試討論更多技術性問題”， 他說。

此外，教育技術平臺 iSchoolConnect 的 AI 負責人 Ashish Tulsankar 表示，領域專家可以成為客戶和 AI 團隊之間的重要聯(lián)絡人。

“這個人可以與客戶溝通，了解他們的需求，并為 AI 團隊提供下一組持續(xù)的方向。而且領域專家還可以跟蹤 AI 是否以合乎道德的方式進行實施?！彼f。

06：AI 設計師

AI 設計師是與開發(fā)人員合作，以確保他們了解人類用戶的需求的角色。該角色設想用戶將如何與 AI 互動，并創(chuàng)建原型以展示新 AI 功能的案例。

AI 設計師還確保在人類用戶和 AI 系統(tǒng)之間建立信任，并確保 AI 從用戶反饋中學習和改進。

來自咨詢公司 BCG 在北美的 AI 業(yè)務的聯(lián)合負責人 Shervin Khodabandeh 說：“企業(yè)在拓展 AI 方面的困難之一是，用戶不能理解這個解決方案、不同意或無法與之交互。從 AI 中獲得價值的企業(yè)——他們的秘訣就是解決了人與 AI 的交互問題?！?/p>

BCG 是按照咨詢公司 BCG 在北美的 AI 業(yè)務的聯(lián)合負責人Shervin Khodabandeh 說10 – 20 – 70的規(guī)則來思考的，即 10% 的價值是算法，20% 是技術和數(shù)據(jù)平臺，70% 的價值來自業(yè)務整合或與業(yè)務流程中的公司戰(zhàn)略掛鉤，他解釋道。

Khodabandeh 說：“人機交互絕對是關鍵，是這 70% 挑戰(zhàn)的一個重要組成部分”，并補充說 AI 設計師將幫助你實現(xiàn)目標。

07：產(chǎn)品經(jīng)理

產(chǎn)品經(jīng)理充當識別客戶需求，領導產(chǎn)品的開發(fā)和營銷，同時確保 AI 團隊做出有益的戰(zhàn)略決策的角色。

“在 AI 團隊中，產(chǎn)品經(jīng)理負責了解如何使用 AI 并解決客戶問題，然后將其轉化為產(chǎn)品戰(zhàn)略”來自一家 AI 開發(fā)公司 Nexocode 的產(chǎn)品經(jīng)理 Dorota Owczarek 說道。

Owczarek 最近參與了一個項目，為制藥業(yè)開發(fā)一個基于 AI 的產(chǎn)品，該產(chǎn)品將支持用自然語言處理以代替手動審查研究論文和文件。

她說：“該項目需要與數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師和數(shù)據(jù)工程師密切合作，以開發(fā)為產(chǎn)品提供動力所需的模型和算法。”

作為產(chǎn)品經(jīng)理， Owczarek負責實施產(chǎn)品路線圖、估算和控制預算，并處理產(chǎn)品技術、用戶體驗和業(yè)務方面之間的合作。

“在這種特殊情況下，由于項目是由業(yè)務利益相關者發(fā)起的，因此，有一位能夠確保滿足他們需求，同時也關注項目總體目標的項目經(jīng)理顯得尤為重要?！彼岢霾⒀a充道， AI 產(chǎn)品經(jīng)理應該同時具備技術能力和商業(yè)頭腦。

她說：“他們需要與其他團隊和利益相關者建立密切合作。在大多數(shù)情況下， AI 項目的成功將取決于業(yè)務、數(shù)據(jù)科學、機器學習工程和設計團隊之間的協(xié)作。”

Owczarek 補充到， AI 產(chǎn)品經(jīng)理還需要了解與 AI 合作在倫理道德上帶來的影響?！八麄冐撠熤贫▋炔苛鞒毯椭笇Х结?，確保公司的產(chǎn)品遵循行業(yè)最佳實踐。”

08：AI 戰(zhàn)略家

AI 戰(zhàn)略家需要了解公司在公司層面的運作方式，并與執(zhí)行團隊和外部利益相關者進行協(xié)調，以確保公司擁有合適的基礎設施和人才，為其 AI 計劃取得一個成功的結果。

來自 EY Consulting 的全球 AI 負責人 Dan Diasio 表示，要想取得成功， AI 戰(zhàn)略家必須深入了解他們的業(yè)務領域和機器學習的基礎知識；他們還必須知道如何使用 AI 來解決業(yè)務問題。

他說：“在幾年前，技術屬于需要攻克的部分，但現(xiàn)在是需要重新構思如何利用 AI 布局我們的業(yè)務線，以充分利用我們創(chuàng)造的AI 能力或 AI 資產(chǎn)。他還補充到， AI 戰(zhàn)略家可以幫助公司進行如何利用 AI 轉型等思考?！?/p>

Diasio說：“要改變（公司做出）決策的方式，需要一個具備極大影響力和遠見的人，來推動這一進程?！?/p>

AI 戰(zhàn)略家還可以幫助企業(yè)獲得他們需要的數(shù)據(jù)，以有效地推動人工智能。

09：首席AI 官

首席 AI 官是所有 AI 計劃的主要決策者，負責將 AI 潛在的商業(yè)價值傳達給利益相關者和客戶。

來自 iSchoolConnect 的 Tulsankar 說：“決策者是了解業(yè)務、商機和風險的人。首席 AI 官應該知道 AI 可以解決的案例，哪些可以帶來顯著的經(jīng)濟效益，他們應該能夠向利益相關者闡述這些機會。

他還提到：“他們還應該對如何迭代已實現(xiàn)這些機會，制定相關計劃。如果有多個客戶或多個產(chǎn)品需要應用 AI ，首席 AI 官要將與客戶無關和客戶特定的實施部分進行拆解。”

10：執(zhí)行主管

執(zhí)行主管是高級管理層中的一位經(jīng)理，他在確保 AI 項目取得成果方面發(fā)揮積極作用，并負責為公司的 AI 計劃獲得資金。

Diasio 表示，執(zhí)行領導層在幫助推動 AI 項目取得成功方面，發(fā)揮著重要作用。他指出：“對于公司來說，最大的機會往往是他們突破特定職能的領域。”

BCG 的 Shervin Khodabandeh說，不幸的是，許多公司的高級管理層并沒有充分了解 AI 的潛力。

他說：“他們對 AI 的理解非常有限，他們經(jīng)常將其視為一個黑匣子。他們把它扔給數(shù)據(jù)科學家，但他們并不真正理解需要用 AI 的新工作方式?！?/p>

他說，對于許多公司來說，使用 AI 是一個巨大的文化變革。他們不了解具備高級功能的 AI 團隊如何工作、每個成員如何協(xié)作、以及如何被授權?！皩τ?99 %使用 AI 的傳統(tǒng)公司來說，這是一件很難的事情。”