如何为成功的AI项目建立合适的团队？

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如何为成功的AI项目建立合适的团队？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-23

成为武术的黑带可以帮助我增强个人和职业生活中的六项核心生活技能

即信念，沟通，尊重，诚实，自尊和纪律，在继续培训时，我意识到AI项目负责人没有什么不同。相信自己和您的团队成员；交流进度，成功和任何退步；尊重对方的意见和建议；对可能性和时间表保持诚实；在保持诚信的同时实现自我成长；正确的纪律和态度都是成功完成AI项目的要素，我将所有这些考虑因素引入我的工作，包括如何为特定项目组建团队。

AI团队的角色应由围绕定义和创建问题解决方案的公司业务流程来确定

就像任何其他投资一样，人工智能也应以业务为主导，以技术为基础。从业务问题或目标入手是了解项目范围的步，这就是为什么项目的执行发起人或决策者是关键角色，可以帮助阐明业务要完成的任务以及原因的原因，团队的另一个重要角色是领域或主题专家（SME），他将对应用程序领域（如医疗保健）的深入了解与AI的见识相结合，以便可以将相关数据用于AI应用程序和影响力和相关的结果可以集成到现有系统中。

其他关键角色还包括数据科学家（也称为AI工程师）

他们与中小型企业一起构建和部署自然语言处理和机器学习模型，如果企业以前没有存储过此类信息，则数据注释专家可以为数据添加注释和标签，如果产品或服务具有足够的交互组件来要求它，或者离散系统之间的数据流和交互足够复杂以保证它，则可能需要企业或解决方案架构师来协助技术实施和集成，项目所有者可以消除任何障碍，促进关键事件并保护团队免受外部干扰，从而帮助确保项目的成功和及时性。

确定团队角色后，我总是要问的问题是：这个团队能否有效地解决问题，同时保持解决方案的核心价值（“为什么”）从开始到完成都保持不变？

在了解了企业AI解决方案的“原因”之后，需要在开始项目之前充实“什么”和“何时”，我与利益相关者一起工作，以了解以下问题：我们正在尝试解决什么问题？我们有哪些可用数据？项目的时间表是什么？重要的是，解决方案何时需要投入生产？

所有这些因素决定了AI项目所需的技能和资源数量

我为团队创建需求，确定诸如注释或数据准备需求之类的数据依赖关系，并定义优先级，数据科学家和解决方案架构师就解决方案的“方式”进行了头脑风暴，并讨论了实施细节。他们与质量保证工程师合作，确定测试方案，以便可以尽可能地自动化测试用例，与适当的利益相关者讨论并商定详细的实施计划以及时间表和任何相关风险，我建议在整个项目中遵循敏捷方法，并定期审查该方法，

在整个项目生命周期中，我还牢记AI的交互性和迭代性

为了使团队成员能够定期有效地进行协作，重要的是为他们配备可以提供即用即用价值的工具，技术和流程，在创建灵活和可扩展的环境的同时消除复杂性有助于我为当前和未来的AI应用程序成功奠定基础。

一个刚刚开始利用AI力量的组织需要了解AI的工作原理以及投资的潜在业务影响

业务应该了解结合业务需求，可用数据以及将这些数据投入使用的人员，流程和技术的组合的可能性，对于眼前的即时项目，我建议组建一支仍然可以有效运作的小团队，同时适当考虑管理风险和未知事件，SME通常是企业内的一种资源，它熟悉各种数据及其对业务的意义，可以外包其他资源，例如数据科学家，企业或解决方案架构师，数据注释专家和项目所有者，重要的是，招募可解决各种数据科学问题的资源-从结构化数据到非结构化文档和图像，技能和知识的广度和深度都很重要，一个好的方法是从小处着手，从大处着手：AI的应用遍及组织内的任何地方，而这项技术的潜力只会随着时间的推移而增加。

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