ايش العناصر المهمة الي يجب مراعاتها لما تجمع فريق لتنفيذ نموذج التشغيل الخاص بك للذكاء الاصطناعي؟
وبالبناء على الفريق الصحيح لتنفيذ على نموذج التشغيل الخاص بك للذكاء الاصطناعي، من المهم مراعاة العناصر التالية:  1) مدى نضج قاعدة بياناتي: سواء كانت بياناتك ما زالت في صوامع، عالقة في صيغ خاصة أو صعبة الوصول إليها بطريقة موحدة سيكون لها آثار كبيرة على كمية عمل هندسة البيانات و خبرة منصة البيانات المطلوبة.  2) ادارة البنية التحتية والمنصة: سواء تحتاج للحفاظ على او الاستفادة كخدمة العروض يمكن ان يكون لها تأثير كبير على تكوين فريقك العام. وبالاضافه، اذا منصة البيانات والذكاء الاصطناعي تكوّن من خدمات و مكونات متعددة، يمكن ان يكون العبء الاداري لحكم و تأمين البيانات و المستخدمين و الحفاظ على كل القطع تعمل مع بعضها بشكل كبير خصوصا على مستوى المؤسسة.  3) MLOps: لتحقيق الاكثر من الذكاء الاصطناعي لازم تكون قادر على استخدامه للتأثير على عملك. استئجار فريق علم البيانات الكامل بدون الخبرة الهندسية الملائمة للجهاز التعلمي الآلي او الأدوات الملائمة لتعبئة واختبار ونشر ومراقبة هو هدر شديد. اكو بضعة خطوات يذهبون لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة من نهايه الى نهايه ويجب ان يعكس نموذج التشغيل الخاص بك ذلك في الأدوار المشاركة والطريقة التي تتم بها إدارة دورة حياة النموذج من تحديد حالة الاستخدام ، إلى التطوير إلى النشر ، وربما الأهم من ذلك الاستخدام.  هذي الأبعاد الثلاثة يجب ان تعطي التركيز والأدوار التي يجب ان تكون جزء من فريق التطوير الخاص بك. بمرور الوقت، قد يتغير هيمنة بعض الأدوار بينما تنضج منظمتك على طول هذه الأبعاد وعلى قرارات المنصة التي تتخذها.