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據和技術，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據科學家和工程師。咨詢公司 Omdia 的 AI 平臺、分析和數據管理首席分析師 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：數據科學家

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

TikTok 數據科學家 Mark Eltsefon 說，數據科學家是產品分析師和業(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)務產生重大影響、收集數據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，如果沒有數據科學，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?！?/p>

02：機器學習工程師

數據科學家可能會構建 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 測試和生產監(jiān)控?！?/p>

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，以幫助在生產中盡快找到性能最佳的模型。

03：數據工程師

數據工程師充當構建和維護組織的一個數據基礎系統(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，因為需要先收集數據并使其適合消費，然后才能用它做值得信賴的事情。

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

他說，數據工程師是 ML 和非 ML 計劃的基礎?！袄?，在其中一個公共云中實施數據管道時，數據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據提供所需的計算?！?/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，你應該明白數據科學是一個需要大量數據的迭代過程。假設你有足夠的數據，“大約 80% 的工作將與數據工程任務相關，大約 20% 是與數據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據科學工作?！皥F隊的其他成員將確定正在解決的問題，幫助解釋數據，幫助組織數據，將輸出的數據整合到另一個生產系統(tǒng)中，或者以可演示的方式呈現數據?！?/p>

04：數據維護員

數據維護員負責監(jiān)督公司數據的管理，并確保其可訪問且具有高質量。這一重要角色確保數據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據法。

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

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

數據維護員還負責執(zhí)行一個組織圍繞數據使用和安全性的政策。Seier說：“數據維護員要確保只有應該獲得安全數據訪問權限的人，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，可以判斷現有數據的質量，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。“領域專家可以提供關鍵意見，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。”他說。

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% 是技術和數據平臺，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目標。

07：產品經理

產品經理充當識別客戶需求，領導產品的開發(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，產品經理負責了解如何使用 AI 并解決客戶問題，然后將其轉化為產品戰(zhàn)略”來自一家 AI 開發(fā)公司 Nexocode 的產品經理 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 的產品，該產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：“該項目需要與數據科學家、機器學習工程師和數據工程師密切合作，以開發(fā)為產品提供動力所需的模型和算法?！?/p>

作為產品經理， Owczarek負責實施產品路線圖、估算和控制預算，并處理產品技術、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理顯得尤為重要。”她提出并補充道， AI 產品經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。在大多數情況下， AI 項目的成功將取決于業(yè)務、數據科學、機器學習工程和設計團隊之間的協作?！?/p>

Owczarek 補充到， AI 產品經理還需要了解與 AI 合作在倫理道德上帶來的影響。“他們負責制定內部流程和指導方針，確保公司的產品遵循行業(yè)最佳實踐?！?/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作方式，并與執(zhí)行團隊和外部利益相關者進行協調，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。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)獲得他們需要的數據，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這些機會，制定相關計劃。如果有多個客戶或多個產品需要應用 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?！?/p>

10：執(zhí)行主管

執(zhí)行主管是高級管理層中的一位經理，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?！?/p>

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，他們經常將其視為一個黑匣子。他們把它扔給數據科學家，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?！?/p>