在每個(gè)行業(yè)里，有很多公司通過(guò) AI 來(lái)改變業(yè)務(wù)流程。但是，他們AI 計(jì)劃的成功與否不僅取決于數(shù)據(jù)和技術(shù)，還取決于是否有合適的人加入。

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

為了幫助你組建一個(gè)理想的 AI 團(tuán)隊(duì)，以下是發(fā)展良好的企業(yè)中， AI 團(tuán)隊(duì)起到的十大關(guān)鍵角色。

01：數(shù)據(jù)科學(xué)家

數(shù)據(jù)科學(xué)家是任何 AI 團(tuán)隊(duì)的核心。他們處理和分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型，并得出結(jié)論以改進(jìn)已投入生產(chǎn)的 ML 模型。

TikTok 數(shù)據(jù)科學(xué)家 Mark Eltsefon 說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)家是產(chǎn)品分析師和業(yè)務(wù)分析師的混合體，而且還需具備些許機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。

Eltsefon 說(shuō)：“主要目的是了解，哪些因素會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)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(biāo)可視化，并就如何提高這些指標(biāo)提出相應(yīng)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(shí)，如果沒有數(shù)據(jù)科學(xué)，就不可能了解該功能是使用戶受益還是疏遠(yuǎn)了用戶。

他說(shuō)：“你不明白你應(yīng)該測(cè)試你的功能多長(zhǎng)時(shí)間，以及你應(yīng)該測(cè)量什么，對(duì)于這一切，你必須應(yīng)用 AI 方法?！?/p>

02：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)構(gòu)建 ML 模型，但真正實(shí)施它們的是 ML 工程師。

技術(shù)服務(wù)公司 Persistent Systems 的創(chuàng)新和研發(fā)架構(gòu)師Dattaraj Rao說(shuō)：“這個(gè)人的任務(wù)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(gè)微服務(wù)。”

Rao 說(shuō)，這個(gè)角色需要專業(yè)的后端編程和服務(wù)器配置技能，以及容器、持續(xù)集成和交付部署的知識(shí)。“一名 ML工程師還會(huì)參與模型驗(yàn)證、A/B 測(cè)試和生產(chǎn)監(jiān)控?！?/p>

他還說(shuō)到，在一個(gè)成熟的 ML 環(huán)境中，ML 工程師還需要對(duì)服務(wù)工具進(jìn)行試驗(yàn)，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(dāng)構(gòu)建和維護(hù)組織的一個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)系統(tǒng)的角色。德勤董事兼首席架構(gòu)師 Erik Gfesser 表示，它們對(duì) AI 計(jì)劃至關(guān)重要，因?yàn)樾枰仁占瘮?shù)據(jù)并使其適合消費(fèi)，然后才能用它做值得信賴的事情。

他說(shuō)：“數(shù)據(jù)工程師構(gòu)建數(shù)據(jù)管道，來(lái)收集和組裝數(shù)據(jù)以供下游使用，在 DevOps 環(huán)境中，他們構(gòu)建管道來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)行這些數(shù)據(jù)管道的基礎(chǔ)設(shè)施”。

他說(shuō)，數(shù)據(jù)工程師是 ML 和非 ML 計(jì)劃的基礎(chǔ)?！袄?，在其中一個(gè)公共云中實(shí)施數(shù)據(jù)管道時(shí)，數(shù)據(jù)工程師首先需要編寫腳本來(lái)啟動(dòng)必要的云服務(wù)，這些服務(wù)為處理攝取數(shù)據(jù)提供所需的計(jì)算。”

信息技術(shù)服務(wù)公司 SPR 的首席技術(shù)官 Matt Mead 表示，如果你是第一次組建團(tuán)隊(duì)，你應(yīng)該明白數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)需要大量數(shù)據(jù)的迭代過(guò)程。假設(shè)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(wù)相關(guān)，大約 20% 是與數(shù)據(jù)科學(xué)有關(guān)的實(shí)際工作”他說(shuō)。

他還說(shuō)到，正因?yàn)槿绱?，你?AI 團(tuán)隊(duì)中只有一小部分人會(huì)從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作?！皥F(tuán)隊(duì)的其他成員將確定正在解決的問(wèn)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(gè)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(hù)員

數(shù)據(jù)維護(hù)員負(fù)責(zé)監(jiān)督公司數(shù)據(jù)的管理，并確保其可訪問(wèn)且具有高質(zhì)量。這一重要角色確保數(shù)據(jù)在整個(gè)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(shù)公司 Insight 的數(shù)據(jù)和 AI 國(guó)家實(shí)踐負(fù)責(zé)人 Ken Seier 表示，數(shù)據(jù)維護(hù)員確保數(shù)據(jù)科學(xué)家獲得正確的數(shù)據(jù)，確保所有內(nèi)容都是可重復(fù)的，并在數(shù)據(jù)目錄中清晰標(biāo)記出來(lái)。

擔(dān)任此職位的人員需要結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)和溝通技巧，以便在各個(gè)團(tuán)隊(duì)之間進(jìn)行協(xié)作，并與數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師合作，以確保利益相關(guān)者和業(yè)務(wù)用戶能夠訪問(wèn)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)維護(hù)員還負(fù)責(zé)執(zhí)行一個(gè)組織圍繞數(shù)據(jù)使用和安全性的政策。Seier說(shuō)：“數(shù)據(jù)維護(hù)員要確保只有應(yīng)該獲得安全數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限的人，才能獲得該訪問(wèn)權(quán)限?！?/p>

05：領(lǐng)域專家

領(lǐng)域?qū)＜沂菍?duì)特定行業(yè)或?qū)Ｒ活I(lǐng)域有深入的了解的角色。此人是該領(lǐng)域的權(quán)威人士，可以判斷現(xiàn)有數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并可以與 AI 項(xiàng)目的預(yù)期業(yè)務(wù)用戶進(jìn)行溝通，以確保其具有現(xiàn)實(shí)價(jià)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(lǐng)域的專家是必不可少的，因?yàn)殚_發(fā) AI 系統(tǒng)的技術(shù)專家很少具備可受益實(shí)際領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)?！邦I(lǐng)域?qū)＜铱梢蕴峁╆P(guān)鍵意見，使 AI 系統(tǒng)發(fā)揮最佳性能?！?/p>

“我主要想分享的建議是要考慮商業(yè)模式，然后吸引領(lǐng)域?qū)＜襾?lái)了解，這在你的行業(yè)中是否是一個(gè)可行的賺錢方式——然后才嘗試討論更多技術(shù)性問(wèn)題”， 他說(shuō)。

此外，教育技術(shù)平臺(tái) iSchoolConnect 的 AI 負(fù)責(zé)人 Ashish Tulsankar 表示，領(lǐng)域?qū)＜铱梢猿蔀榭蛻艉?AI 團(tuán)隊(duì)之間的重要聯(lián)絡(luò)人。

“這個(gè)人可以與客戶溝通，了解他們的需求，并為 AI 團(tuán)隊(duì)提供下一組持續(xù)的方向。而且領(lǐng)域?qū)＜疫€可以跟蹤 AI 是否以合乎道德的方式進(jìn)行實(shí)施。”他說(shuō)。

06：AI 設(shè)計(jì)師

AI 設(shè)計(jì)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(shè)想用戶將如何與 AI 互動(dòng)，并創(chuàng)建原型以展示新 AI 功能的案例。

AI 設(shè)計(jì)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(xué)習(xí)和改進(jìn)。

來(lái)自咨詢公司 BCG 在北美的 AI 業(yè)務(wù)的聯(lián)合負(fù)責(zé)人 Shervin Khodabandeh 說(shuō)：“企業(yè)在拓展 AI 方面的困難之一是，用戶不能理解這個(gè)解決方案、不同意或無(wú)法與之交互。從 AI 中獲得價(jià)值的企業(yè)——他們的秘訣就是解決了人與 AI 的交互問(wèn)題。”

BCG 是按照咨詢公司 BCG 在北美的 AI 業(yè)務(wù)的聯(lián)合負(fù)責(zé)人Shervin Khodabandeh 說(shuō)10 – 20 – 70的規(guī)則來(lái)思考的，即 10% 的價(jià)值是算法，20% 是技術(shù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)，70% 的價(jià)值來(lái)自業(yè)務(wù)整合或與業(yè)務(wù)流程中的公司戰(zhàn)略掛鉤，他解釋道。

Khodabandeh 說(shuō)：“人機(jī)交互絕對(duì)是關(guān)鍵，是這 70% 挑戰(zhàn)的一個(gè)重要組成部分”，并補(bǔ)充說(shuō) AI 設(shè)計(jì)師將幫助你實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

07：產(chǎn)品經(jīng)理

產(chǎn)品經(jīng)理充當(dāng)識(shí)別客戶需求，領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)品的開發(fā)和營(yíng)銷，同時(shí)確保 AI 團(tuán)隊(duì)做出有益的戰(zhàn)略決策的角色。

“在 AI 團(tuán)隊(duì)中，產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)了解如何使用 AI 并解決客戶問(wèn)題，然后將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品戰(zhàn)略”來(lái)自一家 AI 開發(fā)公司 Nexocode 的產(chǎn)品經(jīng)理 Dorota Owczarek 說(shuō)道。

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

她說(shuō)：“該項(xiàng)目需要與數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)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(dòng)力所需的模型和算法?！?/p>

作為產(chǎn)品經(jīng)理， Owczarek負(fù)責(zé)實(shí)施產(chǎn)品路線圖、估算和控制預(yù)算，并處理產(chǎn)品技術(shù)、用戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)方面之間的合作。

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

她說(shuō)：“他們需要與其他團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)者建立密切合作。在大多數(shù)情況下， AI 項(xiàng)目的成功將取決于業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)工程和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。”

Owczarek 補(bǔ)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(lái)的影響?！八麄冐?fù)責(zé)制定內(nèi)部流程和指導(dǎo)方針，確保公司的產(chǎn)品遵循行業(yè)最佳實(shí)踐?！?/p>

08：AI 戰(zhàn)略家

AI 戰(zhàn)略家需要了解公司在公司層面的運(yùn)作方式，并與執(zhí)行團(tuán)隊(duì)和外部利益相關(guān)者進(jìn)行協(xié)調(diào)，以確保公司擁有合適的基礎(chǔ)設(shè)施和人才，為其 AI 計(jì)劃取得一個(gè)成功的結(jié)果。

來(lái)自 EY Consulting 的全球 AI 負(fù)責(zé)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(wù)領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)；他們還必須知道如何使用 AI 來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

他說(shuō)：“在幾年前，技術(shù)屬于需要攻克的部分，但現(xiàn)在是需要重新構(gòu)思如何利用 AI 布局我們的業(yè)務(wù)線，以充分利用我們創(chuàng)造的AI 能力或 AI 資產(chǎn)。他還補(bǔ)充到， AI 戰(zhàn)略家可以幫助公司進(jìn)行如何利用 AI 轉(zhuǎn)型等思考。”

Diasio說(shuō)：“要改變（公司做出）決策的方式，需要一個(gè)具備極大影響力和遠(yuǎn)見的人，來(lái)推動(dòng)這一進(jìn)程。”

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(dòng)人工智能。

09：首席AI 官

首席 AI 官是所有 AI 計(jì)劃的主要決策者，負(fù)責(zé)將 AI 潛在的商業(yè)價(jià)值傳達(dá)給利益相關(guān)者和客戶。

來(lái)自 iSchoolConnect 的 Tulsankar 說(shuō)：“決策者是了解業(yè)務(wù)、商機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)的人。首席 AI 官應(yīng)該知道 AI 可以解決的案例，哪些可以帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益，他們應(yīng)該能夠向利益相關(guān)者闡述這些機(jī)會(huì)。

他還提到：“他們還應(yīng)該對(duì)如何迭代已實(shí)現(xiàn)這些機(jī)會(huì)，制定相關(guān)計(jì)劃。如果有多個(gè)客戶或多個(gè)產(chǎn)品需要應(yīng)用 AI ，首席 AI 官要將與客戶無(wú)關(guān)和客戶特定的實(shí)施部分進(jìn)行拆解?！?/p>

10：執(zhí)行主管

執(zhí)行主管是高級(jí)管理層中的一位經(jīng)理，他在確保 AI 項(xiàng)目取得成果方面發(fā)揮積極作用，并負(fù)責(zé)為公司的 AI 計(jì)劃獲得資金。

Diasio 表示，執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)層在幫助推動(dòng) AI 項(xiàng)目取得成功方面，發(fā)揮著重要作用。他指出：“對(duì)于公司來(lái)說(shuō)，最大的機(jī)會(huì)往往是他們突破特定職能的領(lǐng)域?！?/p>

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

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

他說(shuō)，對(duì)于許多公司來(lái)說(shuō)，使用 AI 是一個(gè)巨大的文化變革。他們不了解具備高級(jí)功能的 AI 團(tuán)隊(duì)如何工作、每個(gè)成員如何協(xié)作、以及如何被授權(quán)?！皩?duì)于 99 %使用 AI 的傳統(tǒng)公司來(lái)說(shuō)，這是一件很難的事情?！?/p>