ايش العناصر المهمة التي يجب النظر فيها عند تجميع فريق لتنفيذ نموذج التشغيل الخاص بك للذكاء الاصطناعي؟
عند بناء الفريق المناسب لتنفيذ نموذج التشغيل الخاص بك للذكاء الاصطناعي، من المهم ان تأخذ بعين الاعتبار العناصر التالية:  كم هي قاعدة بياناتي ناضجة: سواء كانت بياناتك لا تزال في صوامع، عالقة في صيغ خاصة أو صعبة الوصول إليها بطريقة موحدة، سيكون لها آثار كبيرة على كمية عمل هندسة البيانات وخبرة منصة البيانات المطلوبة.  2) ادارة البنية التحتية والمنصة: سواء كنت بحاجة للحفاظ على أو الاستفادة من عروض الخدمات يمكن أن يكون لها تأثير كبير على تكوين فريقك العام. علاوة على ذلك، اذا كانت منصة البيانات والذكاء الاصطناعي تتكون من خدمات ومكونات متعددة، يمكن ان يكون العبء الإداري لحكم وتأمين البيانات والمستخدمين والحفاظ على عمل جميع الأجزاء معاً ساحقًا خاصة على مستوى المؤسسة.  ثالثاً: MLOps: لتحصل على أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي، يجب عليك ان تكون قادر على استخدامه للتأثير على عملك. توظيف فريق علم البيانات الكامل بدون الخبرة الهندسية الصحيحة لـ ML أو الأدوات الصحيحة لتعبئة واختبار ونشر ومراقبة هو هدر شديد. هناك عدة خطوات تدور في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة من نهاية إلى نهاية ويجب أن يعكس نموذج التشغيل الخاص بك ذلك في الأدوار المشاركة وفي الطريقة التي يتم بها تنفيذ إدارة دورة حياة النموذج من تحديد حالة الاستخدام، إلى التطوير إلى النشر، وربما الأهم من ذلك الاستخدام.  هذي الأبعاد الثلاثة يجب ان تعطي التركيز والدورات التي يجب ان تكون جزء من فريق التطوير الخاص بك. بمرور الزمن، قد تتغير ملاءمة بعض الأدوار مع نضوج منظمتك على طول هذه الأبعاد وعلى قرارات المنصة التي تتخذها.