AIのオペレーティングモデルを実行するためのチームを編成する際に考慮すべき重要な要素は何ですか？
AIのオペレーティング・モデルを実行するための適切なチームを構築する場合、以下の要素を考慮することが重要なのだ：

1) データ基盤の成熟度：データがサイロ化されているか、独自のフォーマットで保存されているか、統一された方法でアクセスするのが困難かどうかで、データエンジニアリングの作業量やデータプラットフォームの専門性が大きく変わりますなのだ。

2) インフラとプラットフォームの管理：保守が必要か、サービス提供として活用するかは、チーム全体の構成に大きな影響を与えますなのだ。さらに、データおよびAIプラットフォームが複数のサービスやコンポーネントで構成されている場合、データやユーザーを管理・保護し、すべてのパーツを連携させる管理負担は、特に企業規模では圧倒的なものになることがあるのだ。

3) MLOps：AIを最大限に活用するには、それを使ってビジネスにインパクトを与えることができるようになる必要があるのだ。適切なMLエンジニアリングの専門知識や、パッケージ化、テスト、デプロイ、モニタリングのための適切なツールを持たずに、完全なデータサイエンスチームを雇用することは、非常に無駄が多い。効果的なエンドツーエンドのAIアプリケーションを実行するには、いくつかのステップが必要なのだ。貴社のオペレーティング・モデルは、ユースケースの特定から開発、展開、そしておそらく最も重要な活用まで、関与する役割やモデル・ライフサイクル管理の実行方法においてそれを反映する必要があるのだ。  

これらの3つの側面は、開発チームの焦点となるべき役割に反映されるはずなのだ。時間の経過とともに、組織がこれらの次元で成熟し、プラットフォームの決定がなされるにつれて、特定の役割の優先順位が変化する可能性があるのだ。