Ni mambo gani muhimu ya kuzingatia wakati wa kuweka pamoja timu kutekeleza mtindo wako wa uendeshaji kwa AI?
Wakati wa kujenga timu sahihi kutekeleza juu ya mtindo wako wa uendeshaji kwa AI ni muhimu kuzingatia mambo yafuatayo:  1) Jinsi kukomaa ni data yangu msingi: Kama data yako bado katika silos, kukwama katika umbizo wamiliki au vigumu kupata katika njia ya umoja itakuwa na athari kubwa juu ya kiasi cha kazi data uhandisi na data jukwaa utaalamu kwamba ni required.  2) Miundombinu na jukwaa utawala: Kama unahitaji kudumisha au leverage kama sadaka ya huduma inaweza kuwa na athari kubwa juu ya timu yako ya jumla muundo. Zaidi ya hayo, kama yako Data na AI jukwaa ni alifanya juu ya huduma nyingi na vipengele mzigo wa kiutawala wa kusimamia na kupata data na watumiaji na kuweka sehemu zote kufanya kazi pamoja inaweza kuwa kubwa hasa katika kiwango cha biashara.  3) MLOps: Kufanya zaidi ya AI unahitaji kuwa na uwezo wa kuitumia kuathiri biashara yako. Kuajiri timu kamili ya sayansi ya data bila kuwa na utaalam sahihi wa uhandisi wa ML au zana sahihi za kufunga, kujaribu, kupeleka na kufuatilia ni kupoteza sana. Kuna hatua kadhaa ambazo kwenda katika kuendesha ufanisi mwisho-kwa-mwisho AI maombi na mtindo wako wa uendeshaji lazima kutafakari kwamba katika majukumu ambayo ni kushiriki na katika njia ya maisha ya mtindo usimamizi mzunguko ni kutekelezwa kutoka matumizi kesi utambulisho, kwa maendeleo kwa kupelekwa, na labda muhimu zaidi matumizi.  Vipimo hivi vitatu lazima kueleza lengo lako na majukumu ambayo yanapaswa kuwa sehemu ya timu yako ya maendeleo. Baada ya muda, kuenea kwa majukumu fulani inaweza kubadilisha kama shirika lako matures pamoja vipimo hivi na juu ya maamuzi jukwaa kwamba kufanya.