ايه العناصر المهمة اللي لازم نأخذها بعين الاعتبار لما نجمع فريق علشان نعمل نموذج التشغيل بتاعك للذكاء الاصطناعي؟
عند بناء الفريق الصحيح عشان ينفذ على نموذج التشغيل بتاعك للذكاء الاصطناعي، مهم جداً أن تأخذ في الاعتبار العناصر التالية:  1) مدى نضوج أساس البيانات بتاعي: سواء كانت بياناتك لسه في صوامع، عالقة في صيغ ملكية أو صعبة الوصول إليها بطريقة موحدة سيكون لها آثار كبيرة على كمية عمل هندسة البيانات وخبرة منصة البيانات المطلوبة.  2) إدارة البنية التحتية والمنصة: سواء كنت محتاج للحفاظ على أو الاستفادة من عروض الخدمات ممكن يكون لها تأثير كبير على تكوين فريقك العام. زيادة على كده، لو منصة البيانات والذكاء الاصطناعي بتكون من خدمات ومكونات كتير، ممكن يكون العبء الإداري في تحكم وتأمين البيانات والمستخدمين والحفاظ على كل الأجزاء بتعمل مع بعضها كتير، خصوصاً على مستوى المؤسسة.  3) MLOps: علشان تستفيد أكتر من الذكاء الاصطناعي لازم تكون قادر تستخدمه لتأثير أعمالك. توظيف فريق علم البيانات الكامل من غير امتلاك الخبرة الهندسية الصحيحة في ML أو الأدوات الصحيحة لتعبئة واختبار ونشر ومراقبة هو إهدار كبير. في شوية خطوات بتروح لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة من نهاية إلى نهاية ويجب أن يعكس نموذج التشغيل بتاعك ذلك في الأدوار اللي بتتضمن وطريقة إدارة دورة حياة النموذج بتتعمل من تحديد حالة الاستخدام، إلى التطوير إلى النشر، وربما الأهم من كده الاستخدام.  يجب على الأبعاد التلاتة دي تعريف تركيزك والأدوار اللي لازم تكون جزء من فريق التطوير بتاعك. بمرور الوقت، قد يتغير انتشار أدوار معينة مع نضوج مؤسستك على طول الأبعاد دي وعلى قرارات المنصة اللي بتتخذها.