¿Cuáles son los elementos importantes que hay que tener en cuenta a la hora de formar un equipo para ejecutar tu modelo operativo de IA?
What are important elements to consider when putting together a team to execute your operating model for AI?
When building the right team to execute on your operating model for AI it is key to take into account the following elements:

1) How mature is my data foundation: Whether your data is still in silos, stuck in proprietary formats or difficult to access in a unified way will have big implications on the amount of data engineering work and data platform expertise that is required.

2) Infrastructure and platform administration: Whether you need to maintain or leverage as a service offerings can have a huge impact on your overall team composition. Moreover, if your Data and AI platform is made up of multiple services and components the administrative burden of governing and securing data and users and keeping all parts working together can be overwhelming especially at enterprise scale.

3) MLOps: To make the most of AI you need to be able to use it to impact your business. Hiring a full data science team without having the right ML engineering expertise or the right tools to package, test, deploy and monitor is extremely wasteful. There are several steps that go into running effective end-to-end AI applications and your operating model should reflect that in the roles that are involved and in the way model lifecycle management is executed from use case identification, to development to deployment, and perhaps most importantly utilisation.  

These three dimensions should inform your focus and the roles that should be part of your development team. Over time, the prevalence of certain roles might shift as your organisation matures along these dimensions and on the platform decisions that you make.
A la hora de crear el equipo adecuado para ejecutar tu modelo operativo de IA, es fundamental tener en cuenta los siguientes elementos:

1) ¿Hasta qué punto está madura mi base de datos? Si tus datos están todavía en silos, atascados en formatos propietarios o son de difícil acceso de forma unificada, tendrá grandes implicaciones en la cantidad de trabajo de ingeniería de datos y experiencia en plataformas de datos que se requiere.

2) Infraestructura y administración de la plataforma: Si necesitas mantener o aprovechar las ofertas como servicio, puede tener un gran impacto en la composición general de tu equipo. Además, si tu plataforma de Datos e IA está formada por múltiples servicios y componentes, la carga administrativa de gobernar y asegurar los datos y los usuarios y mantener todas las partes trabajando juntas puede ser abrumadora, especialmente a escala empresarial.

3) MLOps: Para sacar el máximo partido de la IA tienes que ser capaz de utilizarla para influir en tu negocio. Contratar un equipo completo de ciencia de datos sin tener los conocimientos adecuados de ingeniería de ML o las herramientas adecuadas para empaquetar, probar, desplegar y supervisar es un gran derroche. Hay varios pasos para ejecutar aplicaciones de IA eficaces de principio a fin, y tu modelo operativo debe reflejarlo en las funciones que intervienen y en la forma en que se ejecuta la gestión del ciclo de vida del modelo, desde la identificación del caso de uso hasta el desarrollo, el despliegue y, quizás lo más importante, la utilización.  

Estas tres dimensiones deben informar tu enfoque y los roles que deben formar parte de tu equipo de desarrollo. Con el tiempo, la prevalencia de determinadas funciones podría cambiar a medida que tu organización madure en estas dimensiones y en función de las decisiones que tomes sobre la plataforma.
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