在組建執行AI運營模型的團隊時，需要考慮哪些重要因素？
在組建合適的團隊來執行人工智慧運營模型時，考慮以下要素至關重要：

1) 我的資料基礎有多成熟：您的資料是否仍處於孤島、採用專有格式或難以以統一方式訪問，都將對所需的資料工程工作量和資料平臺專業知識產生重大影響。

2) 基礎設施和平臺管理：您是否需要維護或利用即服務產品會對您的整體團隊構成產生巨大影響。此外，如果您的資料和人工智慧平臺由多種服務和元件組成，那麼管理和保護資料和使用者以及保持所有部分協同工作的管理負擔可能會非常巨大，尤其是在企業規模上。

3) MLOps：要充分利用人工智慧，您需要能夠利用它來影響您的業務。在沒有合適的機器學習工程專業知識或合適的工具來打包、測試、部署和監控的情況下僱用一個完整的資料科學團隊是極其浪費的。執行有效的端到端人工智慧應用程式有幾個步驟，您的操作模型應該反映所涉及的角色以及從用例識別到開發到部署的模型生命週期管理的執行方式，也許最重要的是利用。

這三個維度應該告訴你你的重點以及你的開發團隊應該扮演的角色。隨著時間的推移，隨著您的組織在這些維度和您做出的平臺決策上的成熟，某些角色的普遍性可能會發生變化。