AI團隊VS角色分工| 商業人工智慧#53

已發表: 2024-01-17

你知道人工智慧團隊需要哪些技能和個性嗎？ 在今天的文章中，我們將了解人工智慧團隊的樣子，討論能力、個性、工作分解結構和職責。 請繼續閱讀。

AI 團隊 – 目錄：

  1. AI團隊做什麼的？
  2. AI團隊成員的能力和職責
  3. AI團隊中的人物
  4. 工作分解結構
  5. 概括

AI團隊做什麼的？

AI團隊是一群人工智慧領域的專家。 他們在公司內的職責包括：

  • 使用人工智慧來加強產品和服務—人工智慧團隊可以開發和實施基於人工智慧的系統，以提高所提供的產品和服務的價值。 例如，電子商務公司可以部署基於人工智慧的推薦系統，根據購物行為分析推薦適合客戶偏好的產品，
  • 自動化日常任務－人工智慧團隊可以創建自動執行重複任務的解決方案，使員工能夠專注於更複雜的任務。 例如，公司可以創建基於人工智慧的聊天機器人來提供客戶服務並回答常見問題，
  • 分析數據並產生報告—人工智慧團隊可以分析大量數據，得出結論並產生報告以支援業務決策。 例如，公司可以使用基於人工智慧的情緒分析系統來監控客戶對其產品和服務的回饋。

然而，公司人工智慧團隊的職責主要取決於組織對人工智慧部署範圍的雄心。 根據 Gartner 的數據，人工智慧在企業中的使用範圍大致可分為三個領域：

  1. 尋求提高效率的公司，人工智慧團隊主要為組織準備內部工具和客戶服務工具。
  2. 使用人工智慧來優化運營，但避免在產品和客戶服務中使用人工智慧的公司。 人工智慧團隊只關心改善組織的內部流程。
  3. 正在大規模實施人工智慧的公司，人工智慧團隊在產品、客戶服務和內部實施解決方案。
AI team

資料來源：Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

AI團隊成員的能力和職責

根據 Gartner 的《Gartner 2024 年十大策略技術趨勢》報告，未來幾年對人工智慧專家的需求將會成長，特別是在以下領域：

  • 在公司中實施生成式人工智慧，
  • AI信任、風險與安全管理、AI TRISM、
  • 創建和開發支援人工智慧的應用程式（人工智慧增強開發），
  • 使用人工智慧來優化決策方式。

但人工智慧團隊的內部是什麼樣的呢？ 當然，根據項目的不同，它會略有不同。 但以下是人工智慧團隊中的一些關鍵角色：

  • 資料科學家—資料科學家負責資料分析和解釋、預測建模和機器學習。 他們的主要目標是從數據中提取有價值的資訊並使用它來做出業務決策。
  • 人工智慧軟體工程師——人工智慧軟體工程師創建和開發基於人工智慧的應用程式。 他們的工作是實施和優化機器學習演算法並將其整合到現有系統中。
  • 機器學習研究員/機器學習工程師—機器學習研究人員開發新的機器學習模型和演算法並實施它們。 他們的主要目標是在人工智慧領域不斷改進和創新。
  • 人工智慧倫理學家—人工智慧倫理學家是了解使用人工智慧相關風險並負責該技術的倫理應用的專業人士。 他們確保人工智慧措施及其實施符合道德原則和法律。

人工智慧團隊也需要有人負責專案的策略和業務方面。 這可以是人工智慧經理，負責管理基於人工智慧的流程和產品的開發和實施，也可以是首席人工智慧長 (CAIO)，負責整個組織的人工智慧策略。 他們的作用是：

  • 管理所使用的人工智慧技術－CAIO必須熟悉各種人工智慧演算法和技術，並且能夠應用它們來解決組織中的問題，
  • 與人工智慧團隊合作監督人工智慧解決方案的設計、開發、測試和實施，
  • 衡量人工智慧的業務和財務影響，以評估實施人工智慧的收益和成本，
  • 培訓和發展人工智慧領域的員工。

AI團隊中的人物

與任何緊密結合的團隊一樣，人工智慧團隊的每個成員都必須具備適當的能力、定期更新的技能和經驗。 然而，同樣重要的是對多樣性的需求，這意味著團隊不應由相似的人組成，而應由透過不同觀點互相激勵的人組成。

個性在建立有效的人工智慧團隊中發揮關鍵作用。 儘管所有團隊成員都對技術和分析技能充滿熱情，但他們的方法、個性和偏好有所不同。

人工智慧團隊經理必須認識到這些差異並認識到多樣性的重要性。 例如，一位注重細節、一絲不苟的資料科學家可能會對人工智慧技術未來方向的抽象討論感到厭倦，而更願意專注於改進當前的機器學習模型。 另一方面，具有遠見氣質和豐富想像力的人工智慧倫理學家可能沒有耐心進行繁瑣的程式設計和測試。

根據麥肯錫《2023 年科技趨勢展望》報告，以下因素在當今的商業世界中變得越來越重要：

  • 靈活性－科技發展的速度意味著不值得侷限於一套工具或一種做事方式，
  • 適應不斷變化的條件的能力——團隊組成的變化、遠距工作的轉變，甚至外包給另一家公司對於「理想的」人工智慧團隊成員來說都不應該成為問題，
  • 迎接新挑戰—在更多業務領域實施人工智慧意味著人工智慧團隊中的每個人都需要掌握新技能。

同樣重要的是合作和溝通的能力、對分配的任務負責的意願以及處理壓力的能力。

AI team

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

工作分解結構

為了確保人工智慧團隊有效的工作流程，值得使用工作分解結構技術。 它涉及將專案劃分為更詳細的任務，然後根據團隊成員的能力將其分配給各個團隊成員。

在最高層，有整體業務目標，這些目標被分解為具體的產品計劃。 這些任務又分為研究、程式設計、測試任務等。借助 WBS，每個人都清楚知道要做什麼才能為整體的成功做出貢獻。

在AI團隊中，工作分解結構可能是這樣的：

  • 數據分析。 人工智慧團隊通常會先分析數據，以確定可用於建立預測模型的模式和關係。
  • 建立預測模型。 根據收集的數據，人工智慧團隊建立可用於預測未來事件的預測模型。
  • 測試和優化模型。 模型建立後，人工智慧團隊會對其進行測試和最佳化，以確保它們正常運作並產生準確的結果。
  • 實施模型。 測試後，模型被實施，這意味著它們用於根據新數據預測未來事件。
  • 監控和維護模型。 模型實施後，團隊會監控其效能並使其保持良好狀態，以確保在其整個生命週期中獲得準確的結果。

概括

專案團隊的選擇可以決定整個專案的成敗。 這就是為什麼人工智慧團隊由具有不同技能和個性、不同經驗和不同工作方式的人組成是如此重要。 如果專案經理或 CAIO 選擇了合適的人員，他們自然會承擔非正式的角色，這對於建立有凝聚力的團隊、增加成功的機會和進一步富有成效的合作最為重要。

AI team

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AI team vs. division of roles | AI in business #53 robert whitney avatar 1background

作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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