Was sind wichtige Elemente, die du berücksichtigen musst, wenn du ein Team zusammenstellst, das dein Betriebsmodell für KI umsetzt?
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.
Bei der Zusammenstellung des richtigen Teams für die Umsetzung deines Betriebsmodells für KI ist es wichtig, die folgenden Elemente zu berücksichtigen:

1) Wie ausgereift ist meine Datengrundlage? Ob sich deine Daten noch in Silos befinden, in proprietären Formaten stecken oder nur schwer einheitlich zugänglich sind, hat große Auswirkungen auf den Umfang der erforderlichen Datenentwicklungsarbeit und das Fachwissen über die Datenplattform.

2) Infrastruktur und Plattformverwaltung: Die Frage, ob du deine Daten selbst verwalten oder als Service nutzen musst, kann einen großen Einfluss auf die Zusammensetzung deines Teams haben. Wenn deine Daten- und KI-Plattform aus mehreren Diensten und Komponenten besteht, kann der Verwaltungsaufwand für die Verwaltung und Sicherung von Daten und Nutzern sowie für die Aufrechterhaltung des Zusammenspiels aller Teile überwältigend sein, insbesondere auf Unternehmensebene.

3) MLOps: Um das Beste aus KI herauszuholen, musst du in der Lage sein, sie zu nutzen, um dein Geschäft zu beeinflussen. Ein komplettes Data-Science-Team einzustellen, ohne über das richtige ML-Engineering-Fachwissen oder die richtigen Tools zum Verpacken, Testen, Bereitstellen und Überwachen zu verfügen, ist extrem verschwenderisch. Es gibt mehrere Schritte, um effektive End-to-End-KI-Anwendungen zu betreiben, und dein Betriebsmodell sollte dies in den beteiligten Rollen und in der Art und Weise widerspiegeln, wie der Lebenszyklus des Modells verwaltet wird, von der Identifizierung des Anwendungsfalls über die Entwicklung bis hin zur Bereitstellung und - vielleicht am wichtigsten - der Nutzung.  

Diese drei Dimensionen sollten deinen Fokus bestimmen und die Rollen, die Teil deines Entwicklungsteams sein sollten. Im Laufe der Zeit kann sich die Prävalenz bestimmter Rollen ändern, wenn dein Unternehmen in diesen Dimensionen reift und du dich für eine bestimmte Plattform entscheidest.
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